基于叠加频率的直流微电网改进下垂控制策略研究

提出一种基于叠加频率的直流微电网改进下垂控制策略。首先,通过在变换器输出电压上叠加交流电压,构造交流电压频率和输出电流之间的下垂特性;同时,利用交流电压产生的无功功率调节各变换器输出电压,实现电流的精确分配;然后,通过引入虚拟电阻和电压二次补偿措施,实现母线电压恢复同时提高系统稳定性。该文所提控制策略无需通信网络,有效提高了微电网即插即用性能。最后,通过仿真验证了控制策略的可行性和有效性。

基于改进下垂法的逆变器并联控制技术

针对低压微电网下并联逆变器在容量比和线路阻抗比不一致的条件下无法实现功率合理输出的问题,结合传统下垂方法提出了一种改进的控制策略。首先通过添加虚拟阻抗解决了传统下垂控制在低压微电网下不适用的问题,并且用无功功率输出比例关系和电压幅值限制的约束条件确定了最佳虚拟阻抗值。再通过添加电压降落补偿项、积分和微分环节以及电压动态反馈环节实现了逆变器功率的合理精确输出。通过仿真验证,该策略不仅能够完成功率的合理输出,同时在增加负载时响应迅速,具有较高的动态响应速度。

改进YOLOv3算法的导盲系统街道场景检测

对街道场景视频或图像数据中的人和车辆进行实时检测是导盲系统中难度很高的任务,针对街道目标检测任务,提出了一个根据目标检测技术YOLOv3算法改进的街道场景检测算法YOLOv3-Street,分别在传统YOLOv3算法的网络框架以及数据增强方式上进行了改进。针对传统的主特征提取网络Darknet53采用CSPDarknet53改进结构,实现更丰富的梯度组合,同时减少计算量;引入特征金字塔SPP和PAN结构,增加网络感受野;使用Mosaic数据增强避免过拟合。实验过程中采用MIT的CBCLStreetScenes数据集并对3547张数据中的汽车,行人等目标进行训练和测试。结果表明,所提出的街道场景检测算法,能够在不受天气、光照、角度等条件约束实时速度达到69FPS,mAP为79.35%,实现了街道场景检测实时性与精度的良好平衡,提升了盲人出行的安全指数。