双馈风力发电系统DC-link电压振荡抑制策略

针对网侧变流器双闭环控制中电压外环对DC-link电压振荡抑制响应慢及电流内环对前馈补偿延时的问题,提出了一种直接控制DC-link电容器充电功率的网侧变流器单闭环控制策略。本策略中引入的前馈补偿直接施加在控制电压的节点上,以及一个跟踪-微分器用于外界扰动动态前馈补偿的获取。在Matlab/Simulink平台中通过两种典型情况研究了所提出的网侧变流器控制策略对DC-link电压振荡抑制的有效性。结果表明,所提出的网侧变流器控制策略能有效抑制DC-link电压的冲击幅值及振荡,提出的前馈补偿方案及跟踪-微分器解决了电流内环对前馈补偿的延时以及经典微分器的噪声放大效应。

逆变式等离子切割电源双闭环控制策略

基于逆变式空气等离子切割电源非接触式引弧及切割过程对输出电压电流的控制要求,提出一种具有指令电流前馈的电流外环电压内环的双闭环控制策略,通过建立切割电源的等效数学模型,对双闭环控制系统进行了频域分析与设计。仿真和实验表明:所提控制方法具有响应速度快、超调小、负载适应性强和稳态精度高等优点,克服了传统控制方式下可能出现引弧失败的缺点,极大地提高了切割起弧成功率,并且对切割负载的扰动有很强的抑制能力。

基于模糊控制器的无静差跟踪控制方法研究

提出了一种基于模糊控制器的无差跟踪控制设计方法，试验结果证明了该方法具有优良的控制特性，达到消除数控伺服系统静差的目的，实现无差跟踪控制，满足机床内联传动链的要求。

基于人工神经网络组合预测油田产量

油田原油产量的准确预测可以对油田的生产管理进行合理的指导。该文探讨了应用神经网络组合方法预测油田产量,对开井数、含水率、动用储量以及往年产量同未来产量之间的复杂关系建立模型。采用了两层预测系统:第一层包含两个神经网络,一个多层前馈网络和一个函数链接网络;第二层是把第一层的两个网络输出进行组合。研究了五种不同的组合算法:平均法、最小平方回归法、模糊逻辑法、自适应前馈神经网络法和自适应函数链接神经网络法。根据油品类型分为稀油、热采稠油、常规稠油和总产量四组数据,对上述方法进行了测试,结果表明应用人工神经网络的组合预测方法优于其他的预测方法,而且适用范围广。

直流微电网周期波动对光伏系统输出功率的影响及其抑制

分析了单相交流逆变负载对直流母线电压的影响及波动电压的表达式。进一步分析了直流母线电压波动对直流微电网中光伏发电系统输出功率的影响并推导了光伏电池输出电压、电流及输出功率的表达式,进而揭示出了由于直流母线电压的波动影响造成光伏电池无法持续处于最大功率输出点,间接降低了光伏发电系统的发电效率。提出了基于直流母线电压波动前馈的光伏发电系统电流闭环控制策略,有效抑制了直流母线电压波动对光伏电池输出功率的影响。仿真和实验结果验证了理论分析结果与所提方法的正确性和可行性。

一种AFE整流单元输出扰动快速抑制方法

针对船用吊机作业过程中负载频繁变化引起的AFE整流单元输出侧直流母线电压存在过大波动的问题,提出了一种改进的新型负载电流前馈控制方法。根据船用吊机的特点,建立了船用吊机AFE整流单元的模型,采用变换后的直流母线电压偏差代替参与前馈解耦的无功电流,与负载电流一起作为有功电流的补偿。通过与常规双闭环SVPWM控制策略和负载电流前馈控制方法在不同工况下进行对比仿真,结果表明了改进后的新型控制方法不仅有效地减小了负载突变引起的电压超调,同时还缩短了调节时间,改善了动态响应特性,达到了快速抑制输出扰动的目的。

一种输出并联双Cuk并网逆变器

提出一种由两个Cuk变换器通过输入串联、输出并联的方式组合而成的单级非隔离双Cuk逆变器。介绍该逆变器的电路结构,并分析其单电源供电时的工作原理。针对输入电容电压的均衡问题,给出两种解决方法,并选择调制波修正法作为最终的实现方法。该文采用带电网电压前馈的并网电流控制策略,实现双Cuk逆变器的单位功率因数并网。试验结果验证了理论分析和仿真研究的正确性。

柔性直流输电系统交流侧中高频谐振附加阻尼抑制措施

中国鲁西背靠背直流异步联网工程和渝鄂直流背靠背联网工程均发生过高频谐振现象,柔性直流输电系统的链路延时是导致高频谐振现象发生的关键因素。文中针对柔性直流输电系统的中高频谐振问题,基于谐波线性化方法建立了柔性直流输电系统从交流侧端口看过去的等效详细阻抗模型,并分析了模块化多电平换流器(MMC)阻抗在中高频段呈现负阻尼特性的原因。然后,对比分析了在电压前馈环节采用低通滤波器、带阻滤波器和非线性滤波器等控制方式对MMC阻抗特性的改善作用与谐波抑制效果,并提出3种附加阻尼控制器,分析了其对MMC阻抗特性的改善作用。最后,以鲁西背靠背直流异步联网工程广西侧模型为例,通过PSCAD电磁暂态仿真验证了详细阻抗模型的正确性和附加阻尼控制的有效性。

基于多重前馈的地铁辅助逆变器的设计

为了抑制母线电压波动和负载变化对辅助逆变器输出电压的影响,提出了一种基于输出电压瞬时值反馈和母线电压及输出电流多重前馈的PID复合控制策略,介绍了反馈控制器和多重前馈控制器的设计方法。通过Matlab/Simulink仿真软件对提出的控制策略进行了仿真验证,并在1台基于DSP+FPGA控制系统的200 k VA地铁辅助逆变器样机上进行试验。仿真和试验结果证明,该控制策略可以使辅助逆变器输出电压的正弦波形稳定、谐波含量低、抗扰动能力强、动态响应快,完全满足工业标准的要求。

基于导前微分的锅炉动态加速控制策略研究

为解决超临界燃煤发电机组协调控制方式下锅炉设备动态响应滞后的问题,合理设计并使用锅炉输入变化率(BIR)控制策略在机组变负荷初期对锅炉各子系统增加适当的提前控制量,全面加快锅炉燃烧动态响应速度,满足锅炉主汽压力和机组负荷的控制要求。基于导前微分的锅炉动态加速控制策略,相比传统的控制策略设计简单,可调参数少。在以每分钟1.5%额定功率的负荷变化率下连续加减负荷,主汽压力偏差不超过±0.5MPa,主汽温度偏差不超过±6t。该研究在600MW、1000MW超临界燃煤发电机组的协调系统中有较强的实用性,对工业控制领域中快、慢被控对象协同工作的系统也有一定的借鉴意义。

含有L_(21)范数正则化的在线顺序RVFL算法

单隐层前馈神经网络(SLFN)以其量级轻、参数量少、训练成本低等优点,目前被广泛地运用于函数逼近处理、模式识别和控制领域中。随机向量函数连接网络(RVFL)作为SLFN的一种,能够将输入层与输出层做直接相连,加强输出层与输入层的关联。然而目前的预测任务中,已经训练好的网络在面对批量数据会随时间不断变化的情况时,则容易显露出泛化能力不足问题。为了提升网络的泛化能力,并防止重复训练,本文提出了一种在线顺序的RVFL算法,使用L_(21)范数实现正则化。在UCI数据集上经过对多种相关参数的最佳选择后,与同类型的RVFL算法和LR_(21)-RVFL算法相比,本文提出的LR_(21)-OSRVFL算法在多种评价指标下均有更优表现。