数字电路测试生成的可满足性方法研究

本文介绍了可满足性的测试向量生成（SAT－ATPG）算法。通过控制输入跟踪算法（CITA）嵌入SAT－ATPG中,减少了CNF的构成时间和搜索空间,加速测试生成,减轻故障压缩工作量,又不损失最终测试集的精简。     

减小数字电路测试功耗的方法--测试向量排序法

描述在测试过程中不超过额定功率的集成电路测试问题,采用了基于Hammilton图的测试向量排序方法。此方法在不改变故障覆盖率情况下,对测试向量进行排序,在测试过程中减少了电平转换次数,降低了功率消耗和发热损耗。     

压缩测试向量的准确求法

本文他在源输入的确定赋值数最小时组合电路的测试生成方法后,介绍了基于可满足性的测试向量压缩的整数组性规划（ＩＬＰ）模型。利用ＪＳＣＡＳ８５基准电路仿真的结果说明了用此模型求解压缩测试向量非常有效。     

弱电网下LCL型并网逆变器的自适应控制策略

并网电压电流双环反馈策略能够较好抑制电网的背景谐波,但在弱电网环境下,电网电感会使LCL型并网逆变器系统的相位裕度下降,造成并网电流畸变,导致系统稳定性变差。针对该问题,提出了一种基于电网阻抗检测的自适应控制策略。该策略在双环反馈控制策略的基础上,利用小信号注入法检测电网电感,并根据电网电感的变化调整并网电流前馈函数的参数,从而实现对系统的自适应控制。理论分析结合仿真及实验结果均表明,所提策略能够有效抑制弱电网下LCL型并网逆变器的并网电流谐波,显著提升电流质量,增强并网系统的稳定性。     

微网逆变器无功出力按容量分配的改进控制策略

为了解决馈线阻抗不一致导致的微网逆变器无功出力不能均分的问题,提出了一种基于电流下垂控制的改进控制策略。通过测量和计算公共耦合点(Point of Common Coupling, PCC)处的无功电流按额定容量权重所得值,作为所有逆变器的基准值,并由母线信息控制改进的微积分控制器的使能,精确调节无功电流下垂曲线的电压偏置。该方法能够避免馈线阻抗造成的电压跌落,使逆变器按容量分配负荷,对通信依赖程度低,且消除周期功率延迟,具有良好的自适应能力和稳定性。仿真和实验也充分证明了所提控制策略的正确性和可行性。     

基于复合型虚拟阻抗与自适应下垂控制的并联逆变器功率均分策略

对于因线路阻抗的不同而引起的并联逆变器输出无功功率不能实现精确均分的问题,提出了一种基于虚拟阻抗法的改进自适应下垂控制技术。此方法采用了一种新型的复合型虚拟阻抗,增加了下垂控制微调补偿和自适应下垂控制系数两个环节。通过引入此虚拟阻抗,不仅可以消除各支路阻性阻抗的影响,也能使得各支路阻抗感性成分达到近似相同,从而减小并联支路之间的阻抗差异。同时,改进的下垂环节可以进一步降低并联逆变器之间的无功误差。最后,仿真结果验证了此方法可实现快速和稳定的无功功率均分,减小了环流,提升了对无功功率均分的精确度,提高了系统的动态响应速度,使得并联逆变器稳定运行。     

基于序列运算的含分布式发电配电网潮流分析

针对分布式电源接入配电网及负荷变化产生的随机潮流造成可能出现的功率越限问题,提出一种基于序列运算的线路双向潮流分析方法。通过序列化方法描述包含分布式电源的配电网系统随机变化情况;在此基础上结合线路状态转移模型,对不确定性出力导致支路正反两向剩余可用裕度概率分布的变化进行综合风险评判。通过IEEE-34节点算例表明,上述方法能准确识别出配电网中敏感和危险线路,并有效地对含分布式发电的配电网提供安全运行的优化决策。     

基于改进最大功率跟踪的光伏低电压穿越

针对电压跌落时限制并网光伏逆变器过流与提高无功电流输出以支撑电网电压的矛盾,提出了基于改进最大功率跟踪控制的低电压穿越策略。在故障期间采用改进扰动观察法的MPPT控制来移动光伏阵列工作点,减少注入逆变器的有功功率,防止逆变器过流,同时提高了无功电流输出。理论分析及仿真试验证实,该策略在实现故障期间逆变器不过流的前提下,可以更合理地配置逆变器有功和无功输出,优化故障引起的有功功率缺额和电网无功电压支撑问题。     

模糊数学在小接地电流系统中的应用

电网发生小接地电流单相短路的机会很多,约占总故障的70%～80%,所以电网的单相接地故障的处理就显得很重要.由于小接地电流系统信号极其弱小,再加上信号放大设备自身的电路造成的噪音,以及环境温度的影响,很可能把零序信号淹没,因此小接地电流系统是信息不完整、不精确的系统.提出了模糊理论应用于小接地电流系统的故障诊断,把线路的质量,经济性考虑进去,能够收到良好的效果.     

基于蒙特卡洛的光伏多峰最大功率跟踪控制

针对局部阴影情况下,光伏输出曲线非线性和多峰值的特性,从概率论的角度出发,提出基于蒙特卡洛的光伏多峰值最大功率跟踪控制算法。对光伏输出曲线及均匀分布进行分析并构建概率模型。然后根据蒙特卡洛算法的基本原理,对模型特定区域内的随机变量进行统计以确定近似最大功率点。最后用常规最大功率算法提高收敛精度。与传统算法不同,新方法从概率论的角度,为解决局部阴影问题提供了一种新的思路,其收敛速度及准确性不受光伏曲线形状的影响,试验和仿真表明该算法能够有效的跟踪全局最大功率点,避免其收敛于局部最优解。