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本文将虚拟同步机控制策略应用至背靠背变换器系统中,提出一种直流母线电压平衡的控制策略,在模拟同步电机外部特性的同时,实现功率双向流动。通过仿真表明,与dq旋转坐标系下的传统控制策略相比,虚拟同步机控制功率切换更为平滑,谐波含量更低。本文在对背靠背系统进行建模分析的基础上,根据三种不同的性能指标分析两种控制策略的优劣。在此基础上将背靠背系统作为能量平衡系统,平衡两个电网之间的功率负载分配。在没有锁相环和dq解耦模块的基础上,简化控制设计,实现能量平衡。 相似文献
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为了平抑间歇性微电源引起的功率波动,研究了基于超级电容和蓄电池的混合储能电压源逆变器(VSI)控制策略,设计了混合储能系统两级能量管理方法。将超级电容作为系统一级缓冲储能优先平抑微电网功率波动。并网运行时配电网作为二级储能,通过控制联络线功率,使超级电容端电压稳定在充放电限值以内,同时维持公共连接点(PCC)母线电压在允许范围内变化;孤岛运行时蓄电池作为二级储能,通过超级电容的缓冲作用减少蓄电池充放电次数,延长蓄电池使用寿命,当超级电容达到充放电警戒值时,精确控制蓄电池以恒功率输出,调节超级电容端电压恢复到正常值。仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
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随着高压大容量电力电子技术的迅速发展,越来越多的电力电子设备将投入运行,电力电子化已成为电力系统发展的必然趋势。但是,电力系统电力电子化程度的不断加深使系统相对惯量、阻尼下降,不利于电力系统的安全稳定运行。虚拟电机技术可以使电力电子设备模拟传统旋转电机惯量和阻尼特性,解决电力电子化电力系统所面临的安全稳定问题。文中主要介绍了虚拟同步电机和虚拟直流电机技术的基本原理,并描绘了虚拟电机技术在光伏和风力发电、电力电子式变压器、柔性交直流输电和负荷响应控制等方面的应用前景,最后对虚拟电机技术的发展方向进行了探讨。 相似文献
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针对中压应用场合,提出一种新型的n+1混合式模块化多电平换流器(HMMC)拓扑结构。在传统单桥臂n个子模块的模块化多电平换流器(MMC)基础上,加入1个全桥子模块,使其电容电压控制为半桥子模块的一半,实现输出电压电平数由原先的n+1增长至2n+3。针对其结构提出一种混合式调制方式,在保证HMMC稳定工作的基础上,降低HMMC子模块的工作开关损耗。由于全桥、半桥子模块电容电压不一致,采用一种电容预充电方式,并对子模块电容电压建立数学模型,提出一种子模块电容电压平衡的控制策略。在MATLAB/Simulink软件中搭建仿真模型,仿真结果验证了所提拓扑结构和控制策略的有效性和正确性。 相似文献
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为了保证电力电子变压器端口故障切除快速响应,在直流端口侧会配有直流固态开关。而当电力电子变压器直流端口电压已经建立,在固态开关闭合瞬间,电力电子变压器直流端口的电容会对固态开关内电容进行充电,在考虑线路阻抗特性情况下,直流端口传统位置的电流传感器会由于线路阻抗和固态开关中电容产生振荡,严重会引发过流保护整机闭锁。文中对电力电子变压器直流端口进行建模分析,简化成RLC电路串联响应特性,对电力电子变压器直流侧的电流振荡波形展开分析,并提出了电流互感器测点优化选取原则,仿真和试验验证了所提理论的正确性。 相似文献
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提出一种基于深度置信网络(DBN)的电压暂降特征提取与暂降源辨识方法,利用DBN的特征提取能力对实测波形数据进行特征自提取,解决了人工提取特征过度依赖专家经验,受未知特征影响较大不具备一般性的问题。采用多隐层结构网络学习特征最终实现暂降源辨识。该模型集特征提取器与分类器于一体,优化了模型结构框架,提高了暂降源辨识效率。对模型最优参数进行选择,建立适用于电压暂降实测数据类型的DBN模型,对电网实测暂降数据进行特征提取与暂降源辨识,通过对比验证了DBN方法在特征提取与暂降源识别上的优越性,适用于实际工程。 相似文献
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经典有源滤波器算法中通过控制直流侧电压环的算法可以省去负载和输出电流检测单元。为了增强其动态性能,给出了基于自适应预测算法的无负载侧谐波检测有源滤波器控制方法。该方法对直流侧电压差进行滑窗迭代,不断地对窗内数据进行加权平均计算。通过历史数据自适应滤波器系数在线滚动迭代,步长实时更新,结合内插值法能够很好地预测出网侧电流下一拍的状态。仿真结果证明了所提出的方法具有良好的稳态补偿效果和动态跟踪性能,基于DSP的样机实验结果再次证明了该算法的可行性与正确性。 相似文献
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建立了超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)快速检测水稻植株、稻壳、糙米中噁唑酰草胺及其代谢物(HFMPA、 HPFMPA、 6-CBO)残留量的方法。样品用乙腈提取PSA净化处理,过0.22μm有机系滤膜后,以乙腈-甲酸水为流动相,在电喷雾正离子模式下以多反应监测(MRM)模式测定,用标准溶液外标法定量。结果表明:方法的线性范围为0.05~1.00 mg·kg~(-1),决定系数(R~2)>0.99;在0.05、 0.50、1.00 mg·kg~(-1)3个添加水平下,该方法平均回收率为82%~109%,相对标准偏差为2%~8%,定量限为0.01 mg·kg~(-1)。该处理方法操作简便快速、准确率高、灵敏度高,适用于实际操作,是水稻中噁唑酰草胺及其代谢物(HFMPA、 HPFMPA、 6-CBO)残留检测较理想的办法。 相似文献
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