应用模糊为基础的方法于太阳能光伏系统之最大功率追踪

本文提出以模糊理论为基础的方法应用于太阳能光伏系统之最大功率追踪,此方法可以较快速及稳定的使太阳能光伏板工作在最大功率点,以便于供给负载所需,让整个太阳能光伏发电系统达到最大效率以减少能源损失。模糊理论的优势为可以面对不确定性,而在太阳能光伏板之最大功率追踪方面,需面对日照强度和负载等因素变动的不确定性。以模糊为基础的方法去进行最大功率追踪,可以经由输入模糊化、模糊推论及解模糊化的过程,求得其适当的输出解,再利用其输出解,适当的调整开关责任周期,进而驱使电路,使太阳能光伏板能更快速且更稳定的搜寻到最大功率点。本文的太阳能光伏系统最大功率追踪架构主要有太阳能光伏阵列、直流–直流Z-源升压型转换器与数位处理器所组成,并以数位信号处理器(TMS320LF2407A)作为数位控制的核心,进而减少许多电子电路元件。由实际量测的结果可知,本文所采用之方法确实可以达到最大功率追踪之目的。

以量子启发式引力搜寻法作配电系统的虚功率及电压控制

本文是藉由调度配电系统之主变压器有载分接头和电容器来控制虚功率与电压。其主要目的是降低配电系统中的馈电线损失及改善汇流排的电压偏移量,以达到节约能源、并使系统电压能够操作在稳定的范围内。利用虚功率与电压控制设备,加以适当的规划调度,来控制电压及提供虚功率,同时也必须满足限制条件,其限制条件包含主变压器有载分接头及所有电容器一天之中的最大总切换次数需在限制的次数内,及各汇流排的电压需维持在其限定的范围内,以及电力守恒与线路输电容量限制。在满足限制式的条件下,配电网路能供给用户稳定的电压并提升供电品质。本文采用量子启发式引力搜寻法(Quantum-Inspired Gravitational Search Algorithm, QGSA)来作配电系统的虚功率及电压控制问题。量子启发式引力搜寻法是一种以引力搜寻法为基础,并结合量子计算观念与原理,更新解的位置,使其可以有效的搜寻到全域最佳解的算法。为了证实本文所使用的方法有效性,文中以一30个汇流排的配电系统作测试。由结果得知,本文所采用的方法确实能有效的得到令人满意的结果。

有考虑负载不确定性的多目标最佳虚功率调度

由于传统的最佳虚功率调度都是将负载需求假设为已知的固定值,以求得负载在确定状态下的最佳解,但实际的负载需求含有不确定性。为了使调度结果更适用于实际情形,本文探讨考虑负载不确定性的多目标最佳虚功率调度问题。此外,本文提出以增强型萤火虫演算法(Enhanced Firefly Algorithm, EFA)应用于此问题,增强型萤火虫演算法是将原萤火虫演算法的更新式作改良且修改参数并加入突变机制,以增强演算法的开采与搜索能力,并加快收敛速度且不易陷入局部解。另外,本文使用模糊理论建立模糊归属函数,以解决多目标不同性质及目标函数“越小越好”这种不明确语意的问题。为了验证本文所使用的方法对于考虑负载不确定性的多目标最佳虚功率调度问题的有效性,本文使用IEEE57-Bus系统作为测试系统,并与其它演算法作比较。实验结果证实本文所提出的方法确实可以获得较好的结果。

利用增强型粒子群优法作最佳电力潮流

站控系统的过程控制单元,基于模块化的设计,使系统配置更为灵活,可配置大、中、小型控制系统来满足不同需要,既适合常规过程控制,还可用于SCADA系统。Bristol Babcock开发这种新型的控制器,提供了高效解决方案,减少安装、组态成本。在天然气站应用实践中取得了良好的效果。