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题名混合可再生能源微电网的集成功率管理和非线性控制
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作者
韩洁琼
龙存玉
高阳
范文婧
冶占清
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机构
国网青海省电力公司营销服务中心
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出处
《环境技术》
2024年第7期82-87,共6页
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基金
国家自然科学基金,项目编号:61363019。
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文摘
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。
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关键词
储能系统
太阳能-风能混合系统
微电网建模
非线性控制
优化能源管理
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Keywords
energy storage systems
hybrid solar-wind systems
microgrid modelling
non-linear control
optimal energy management
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于多源信息和机器学习算法的电能表故障诊断研究
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作者
马斌
韩洁琼
龙存玉
王逸晖
杨靖
胡少年
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机构
国网青海省电力公司营销服务中心
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出处
《自动化技术与应用》
2024年第10期60-64,共5页
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基金
国网青海省电力公司营销服务中心营销项目(63283422000A)。
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文摘
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。
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关键词
多源信息
机器学习
电能表
故障诊断
独立成分分析
支持向量机
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Keywords
multi-source information
machine learning
watt-hour meter
fault diagnosis
Independent Component Correlation Algorithm
Support Vector Machine
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM933
[电气工程—电力电子与电力传动]
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