基于分布式发电的并网逆变系统有源阻尼控制策略设计

针对分布式发电中LCL并网逆变器存在谐振峰,需要通过相关策略控制谐振问题,提出一种有源阻尼控制策略的分布式并网逆变控制系统。文章首先对逆变器结构及运行原理进行深入分析,同时提出谐振峰产生的原因;其次,分别提出逆变侧电感电流反馈控制和网侧电感电流反馈控制两种有源阻尼的控制策略;最后,利用频域波特图和Matlab/Simulink仿真软件,分别对上述控制方法进行仿真对比,验证了网侧电感电流反馈控制方法的可行性。

基于神经网络的电力系统负荷预测问题研究

电力负荷预测作为电力企业调度工作的重要组成部分,其预测的好坏将直接决定电力供电服务的质量。但传统的神经网络属于静态网络,而电力负荷属于时间序列,随着时间的变化而不断更新。对此针对上述的问题,提出一种基于动态的Elman神经网络对短期内的电力负荷进行预测。同时,针对神经网络算法容易陷入局部最优解不准确的缺陷,引入遗传算法对最优网络初始值进行求解,进而提高电力负荷预测的准确度。最后,通过以内蒙古赤峰市2016年10月2日至2016年10月21日的用电作为基础数据,以前10天的数据作为训练数据,以后10天作为预测数据,并与实际的数据进行对比,进而验证了本文预测算法的准确性。