15、分布式发电系统的仪表与监测

分布式发电系统的仪表与监测

1. 引言

能源需求的持续增长以及对环境影响的相关担忧,推动了可再生能源电源的普及。为了适应这些有吸引力的电源,分布式发电系统(DGS)的电源数量稳步增加,例如风电场、光伏电源系统、储能系统和微电网等。许多研究人员和行业开发者都将注意力转向了这个有前景的市场。

分布式发电系统由一次能源(如可再生能源或储能)、DC - DC 转换器(用于电压调节)、DC - AC 逆变器(并网设备)和公共事业电网组成。然而,从小型产消者带来的单向功率流到双向功率流网络的逐渐转变面临着一些新挑战,如功率流不受控、电压过低或过高、电能质量问题、高次谐波环流(可能引发谐振)以及保护装置误动作等。

克服这些问题极为有益,这样可以充分利用分布式发电机(DG)的电力容量。如今,DG 在电力系统中变得更加主动,电网规范也进行了更新,以适应可能的辅助功能,如减少无功环流、谐波补偿、故障隔离、电压调节和低电压穿越等。例如,意大利关于有源用户连接低压网络的技术参考规则要求,总输出功率高于 11.08 kW 的逆变器在低电压穿越时进行无功功率注入。

在这种情况下,DGS 可以被视为一种类似于之前定义的仪表,但这次涉及大规模变量。其功能是在更高功率水平上纠正偏差,与普通的低功率仪表完全不同。以基于分布式发电机的光伏(PV)电源系统为例,电压和电流信号通过传感器测量,经传感器转换和调理后传输到数据采集系统。信号调理器由一组运算放大器组成,用于处理传感信号。数据采集系统拥有可编程软件,可根据特定目的处理数字数值,例如基于光伏的分布式发电旨在通过最大功率点跟踪(MPPT)技术从光伏模块提取最大功率。信号参考发生器是负责将数据采集输出信息与 DG 控制方案对接的算法。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值