面向新工科的“电工电子学”多模态实验探索

为了顺应新工科学习趋势、增强师生的互动性和培养学生的自主学习创新能力,四川大学电工电子学课程组试行了基于互联网+的雨课堂ד雷实验”方式,选取少数几组学生,用雨课堂和A+D Lab实验装置相结合进行“电工电子学”多模态实验。实验方式较为灵活多变,能更好地调动学生的积极性、培养学生的创新性。

基于EWT-FC方法的氢-超级电容混合储能功率分配

为平抑风电功率波动,弥补单一储能的不足,引入氢和超级电容构成的混合储能装置平滑风电功率波动。针对传统功率分配方法难以建模,容易出现模态混叠现象等问题,以及为了提高储能系统可靠性,提出了一种经验小波变换EWT(empirical wavelet transform)-模糊控制FC(fuzzy control)策略方法。首先,为了验证EWT算法能实现储能设备间功率精确分配,将EWT算法与经验模态分解EMD(empirical mode decomposition)和小波变换WT(wavelet transform)算法进行对比;其次,采用EWT算法分解重构风电原始功率得到并网功率和混合储能平抑功率;最后,考虑超级电容荷电状态SOC(state-of-charge)和储氢罐压力对系统安全稳定运行的影响,采用模糊控制修正储能元件的充放电功率。仿真结果表明,EWT算法避免了模态混叠,实现了储能设备间功率精确分配。该控制策略能有效平抑风电波动,保证了SOC和储氢罐压力在合理范围内,延长了设备寿命,实现系统稳定运行。

基于参数优化变分模态分解的混合储能功率分配策略

为平滑风电输出功率,通常将功率型储能元件和能量型储能元件结合成混合储能系统与风电系统相连。为了提高混合储能系统的灵活性和经济性,对一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的混合储能系统控制策略进行了研究。采用粒子群算法确定VMD算法中K值(分解模态数)和α值(二次惩罚因子)的最优值组合,预设K值和α值将不平衡功率信号经VMD分解后在蓄电池和超级电容之间进行合理分配,最后采用模糊控制对混合储能系统的荷电状态进行优化。仿真结果表明,所提方法既能实现储能元件间合理的功率分配,有效平抑风电波动,又能使荷电状态稳定在一定区间,实现混合储能系统长期安全运行。

微电网运行模式切换下储能变流器双无源控制策略

在孤岛启动、孤岛负荷投切、非计划性离网等不利时刻,微电网母线电压频率的过大波动可能严重损害整个微电网的电气设备。被选作主逆变器的储能变流器,其控制性能对维持微电网电压频率稳定十分关键。因此,在严格证明储能变流器无源性的基础上,提出适用于微电网的双无源控制策略,以提高微电网安全稳定运行的能力。通过建立端口受控哈密尔顿模型、设立平衡点、求解能量匹配方程和阻尼参数校正,设计了基于孤岛电压环无源控制器和电流内环无源控制器的双无源控制策略。仿真结果验证了双无源控制可有效提高孤岛/并网运行模式切换下微电网电压频率的稳定性,更好保障微电网安全稳定运行。

多态蚁群-细菌觅食算法实现部分遮蔽下光伏系统最大功率跟踪

针对传统最大功率跟踪技术容易陷入局部最大功率点的问题,提出多态蚁群-细菌觅食算法(polymorphic ant colony-bacterial foraging algorithm,PACO-BFOA)来实现部分遮蔽条件下光伏系统的最大功率输出。该算法在传统蚁群算法的基础上引入信息素扩散机制、多态蚁群的概念和细菌的趋化行为,使算法的全局开发和局部探索能力得到了增强。并在太阳辐照恒定、突变和缓慢变化3种环境下进行算法仿真对比验证,结果证明所提出的算法在部分遮蔽及变化光照下均能快速、稳定地在线寻得全局最大功率点。