可变频率变压器的最大功率传输控制策略

可变频率变压器（VFT）是一种能连接异步电网的新型灵活交流输电系统设备,其可传输功率的容量是重要的性能指标。针对传统控制策略未考虑转差率增大可能导致转子绕组超过额定容量的问题,对不同的转差率和定子无功功率情况下定子有功功率最大值进行研究;详细研究了采用串联变换器的VFT系统运行特性;对不同转差率进行了详细的工况分析。推导出最优定子无功功率给定值与转差率、额定视在功率和实际吸收无功功率之间的数学关系,并提出了VFT的最大功率传输（MPT）控制策略;通过硬件在环实验平台验证提出的MPT控制策略的有效性。实验结果表明,所提MPT控制策略能有效提高VFT的可传输功率,实现VFT的最大功率传输。     

一种基于开关电容的九电平逆变器

基于开关电容的多电平逆变器具有电路拓扑简单和电容电压自动平衡等优点。然而,现有开关电容型多电平逆变器存在元器件数量较多和电压应力较大等缺点。针对这些问题,该文提出一种九电平逆变器,该电路通过较少的元器件数量和较低的元器件电压应力实现了4倍升压的九电平输出,具有较低的成本和较小的体积;结合最近电平逼近法和基频调制策略来产生开关控制信号,通过开关管的有序通断实现良好的交流电输出。对九电平逆变器的工作原理、调制策略和电路参数等方面进行详细分析,最后搭建一台样机进行实验,证明了所提出电路的有效性和可行性。     

一种新型光储系统的电路结构及其控制方法

现有的集中式光储一体化系统为提高输出电流,一般将多个光伏组件并联,但这种结构在局部阴影下能量利用效率较低;而将每个光伏组件经过DC/DC变换器接入直流母线的方案虽能提高光伏利用率,但变换器的容量和成本较高。为此提出一种新型光储一体化系统的电路结构及其控制方法:首先将光伏组件和DC/DC变换器的输出端串联后接入直流母线,实现所有光伏组件的最大功率跟踪控制,与现有方案相比大幅降低了DC/DC变换器的电压等级和成本;继而设计适用于该光储一体化系统的能量管理策略,在保证蓄电池荷电状态不超过允许范围的前提下,可实现整个光储一体化系统并网功率的分时恒定。最后,在RT-LAB半实物仿真平台上验证所提系统结构和控制策略的有效性。     

基于自抗扰控制的PMSM转速调节系统

经典PI调节的永磁同步电动机转速控制,存在快速性与超调量之间的矛盾.将自抗扰控制技术应用于永磁同步电动机转速控制中,设计跟踪微分器对输入安排过渡过程,使系统有良好的转速适应性;扩张状态观测器通过对综合扰动项的观测和实时补偿,增强了系统的鲁棒性.仿真实验结果表明,基于ADRC的PMSM转速调节系统,可实现对输入信号的快速无超调跟踪.     

双边不对称工况下无网侧变换器型可变频率变压器的控制策略

针对可变频率变压器转子电压不可控的问题,提出一种无网侧变换器的可变频率变压器（NGSC-VFT）拓扑结构。基于该拓扑结构,建立双边对称和不对称工况下NGSC-VFT的完整数学模型,并深入研究NGSC-VFT的控制策略。定子侧串联补偿变换器以维持直流母线电压、独立控制无功功率和消除定子负序电压为目标,转子侧串联补偿变换器以消除转子负序电压为目标。仿真结果表明：采用所提NGSC-VFT拓扑结构,无需网侧变换器即可维持直流母线电压,有功功率动态跟踪效果更快,直流电容电压更低,无功功率可独立控制,双边不对称工况下转矩和功率的波动得到进一步抑制。新拓扑提高了VFT系统的不对称故障穿越能力。     

运送机器人的模块化及其通信系统设计

运送机器人的控制系统一般是由主控制器、动作控制器、运动控制器和状态检测器等若干模块构成,在这些模块之间需要交换信息.文中提出了基于分时循环的多机串行通信方式,应用于运送机器人的多CPU控制系统.     

不平衡电网电压下双馈风力发电系统的比例–积分–谐振并网控制

提出双馈发电机(doubly-fed induction generator,DFIG)的比例–积分–谐振(proportional integral resonant,PIR)并网控制方法,以实现电网电压不平衡工况下 DFIG 风力发电系统的并网控制.并网控制器由同步旋转坐标系中的比例–积分控制器和谐振控制器组成,比例积分控制器控制定子 d-q轴电压的直流分量,谐振控制器控制定子 d-q 轴电压的交流分量,使其分别实现对电网 d-q 轴电压直流、交流分量的精确跟踪.该比例–积分–谐振并网控制策略具有无需采用正负序分离算法,无需设计负序控制器等优点.仿真结果表明,该并网控制策略在电网电压平衡和不平衡条件下,均可控制DFIG 定子电压实现对电网电压的精确跟踪.     

基于MAQPSO 的电力系统无功优化研究

文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法(Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization,MAQPSO)求解电力系统无功优化问题,改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点。该算法结合了量子粒子群算法和多智能体进化思想,每一个Agent相当于量子粒子群优化算法中的一个粒子,通过Agent的邻域竞争、自学习等操作,使得算法能够更迅速、更精确地收敛到全局最优解。通过对IEEE14、30、57和118节点系统的优化仿真,结果表明该算法有收敛精度高、寻优速度快等优点。     

基于纵横交叉优化的可重构电池组环流抑制策略

退役电池之间巨大的特性差异会降低储能系统的有效容量和安全性,严重阻碍电池的梯次利用。可重构电池组能灵活切换电池之间的连接方式,是应对电池特性差异的有效方案。然而,电压差异导致的电池组内部环流,会降低电能效率和缩短电池寿命,并引发局部过热等安全问题。以构建最多并联路径和抑制环流为目标,提出了可重构电池组的路径组合优化策略。建立了优化模型,并根据模型特征设计了离散二进制纵横交叉优化算法,克服了路径组合优化面临的非确定性多项式难题。最后,通过仿真和实验验证,证明了所提出的路径组合优化策略能有效抑制环流。