混合可再生能源微电网的集成功率管理和非线性控制

针对可再生能源发电的不确定性和间歇性问题,提出集成功率管理和非线性控制的策略,设计了一种混合光伏/风电/储能电池的微电网系统。该策略采用最大功率点跟踪算法,以最大限度地从每种可再生能源中提取能量。同时,设计了一种滑模控制技术,以提高系统的稳健性并确保有效的能源管理,不受系统扰动、负载波动、辐射和风速变化的影响。该优化框架在交流微电网系统上进行了测试和验证,证明了其有效性。仿真结果表明,该系统能够有效地管理功率流,并保持恒定的直流母线电压和负载电压水平,确保了系统的平稳运行。

基于多源信息和机器学习算法的电能表故障诊断研究

为提升电能表的自动化管理水平,设计了基于多源信息和机器学习算法的电能表故障诊断方法。首先采集电能表的检定数据、用电数据、运行电压等多源信息,利用一致性判断方法融合所采集的电能表多源信息,然后选取独立成分分析(Independent Component Correlation Algorithm,ICA)方法利用ICA变换处理电能表多源信息融合结果,提取多源信息中包含的电能表故障特征,最后提取的电能表故障特征作为支持向量机的输入,利用人工蜂群算法优化支持向量机,输出电能表故障诊断结果。实验结果表明,该方法可以有效诊断电能表的电池欠压、继电器损坏等不同类型故障,为电能表故障分析提供依据。