面向晶体结构预测的深度学习方法

晶体结构研究是研究固体材料物理化学性质的基础,而筛选晶体结构通常基于能量最低原理,采用密度泛函理论计算结构能量需要大量计算资源及服务时间.为此本文提出了面向材料结构预测的深度学习方法,加快材料晶体结构的预测.本文从数据集优化、模型训练策略、算法优化等方面进行了深入研究,确定了应用于材料结构预测中深度学习的网络参数和优化算法.将确定的深度学习框架用于寻找Si单晶、TiO2和CaTiO3化合物的基态稳定结构,实验结果表明,利用本研究提出的深度学习方法预测的晶体结构与实验室制备材料结构相吻合.     

不对称电压跌落下分布式新能源多目标主动控制策略研究

在电网电压不平衡跌落下,分布式新能源面临多控制目标缺乏协调、控制策略复杂等问题,严重情况下导致切机,影响电网稳定运行。对此,充分考虑电压跌落场景,提出了一种不对称电压跌落下新能源多目标主动控制策略。首先,充分考虑电网阻抗对于电压的影响,建立了不对称电压跌落下的逆变器正负序电压支撑方程,实现了对相电压的灵活控制。其次,提出了不对称电压跌落下多个新能源控制目标,并建立了基于正负序有功和无功电流的控制目标方程。在此基础上,深入分析多控制目标相互制约机理,并根据电压跌落程度优化控制目标,构建不同场景下的目标函数与约束条件。最后,利用Fmincon优化算法,实现并网逆变器在不对称电压跌落下的多目标优化控制。利用Matlab/Simulink仿真平台,验证了该方法在不同电压跌落场景下的有效性。     

不对称电压跌落下虚拟同步机改进低电压穿越控制策略

虚拟同步机(Virtual Synchronous Generator, VSG)是提高以新能源为主体的新型电力系统稳定性的有效途径。应用于逆变型新能源(Inverter-Interfaced Renewable Generation, IIRG)并网的虚拟同步机在不对称电压跌落情况下可能丧失VSG特性,并因低压穿越能力不足或电压电流越限而导致切机,危害电力系统安全稳定运行。对此,提出了一种新型VSG控制策略。该方法在不对称电压跌落情况下,既能持续提供系统惯性和阻尼,又能提供主动电压支撑,有效提高VSG低压穿越能力,并保证扰动下的系统稳定性。首先,分析了传统VSG在不平衡电压跌落情况下的响应特性。然后,提出了一种基于平衡电流的改进VSG控制结构,将传统VSG单电流环控制改为双电流环控制,维持VSG在电压跌落条件下的惯性阻尼特性,并实现对正负序分量的精准控制。接着,基于改进的双电流环控制拓扑,在逆变器安全运行条件下,对正负序参考电流整定方法进行优化,以实现VSG主动电压支撑和电流限幅。最后,基于Matlab/Simulink仿真平台,验证了所提控制策略在多种系统运行条件下的响应特性及有效性。