基于VSG下垂优化控制的新能源电力系统惯性提升

针对传统VSG技术动态性能较差且重要参数J和D最优值较难确定的问题,提出了一种基于下垂控制与神经网络预测的VSG控制与参数优化策略,实现了VSG技术中关键参数J和D的动态调节。首先,所提策略将有功功率-频率下垂控制应用于VSG的控制算法中;其次,通过模拟同步发电机转子运动方程和电压与无功控制特性,建立VSG的小信号分析模型,完成了关键参数转动惯量与阻尼系数的初值整定;最后,建立了人工神经网络进行分析学习和网络训练,调整权值以改变VSG转动惯量与阻尼系数,通过误差函数比较输出量与输入量之间的误差,多次学习训练后参数达到期望值。将神经网络优化算法与下垂控制策略结合,对VSG控制策略进行优化。分别采用传统VSG控制、恒定参数下垂控制和基于神经网络优化的自适应参数下垂控制对算例进行仿真,结果表明:所提基于神经网络优化的自适应参数下垂控制比传统VSG控制的频率最大变化量降低了26.7%,频率稳定时间降低了0.25 s,表明了所提策略的有效性。

基于差分皮尔斯结构的正交晶体振荡器的设计

在二次正交混频的DRM/DAB结构的射频接收机结构中,为了实现好的镜像抑制性能,对于第二本振的正交性和噪声性能有很高的要求。相比频率综合器,晶体振荡器的频率准确度、稳定度和相位噪声性能都更优。但是传统的晶体振荡器电路结构较难产生良好的正交信号。本文提出了一种新的基于差分皮尔斯结构,通过跨导管环形级联结构实现输出信号相位正交的晶体振荡器电路。通过仿真验证,该晶体振荡器可以满足作为正交混频结构接收机的本振信号源所要求的具有正交输出和良好的相位噪声性能的指标。

主从控制模式下低压多端直流系统稳定性研究

为探究影响多端直流系统稳定性的关键因素,针对电压源型换流器、直流线路、可再生能源和直流负荷等部分组成的低压三端直流系统,建立其相应的等效电路,并结合主从控制模式下各换流器控制策略,形成了系统整体的状态空间模型。其次,结合主导特征值对含可再生能源的低压多端直流系统进行小信号稳定性研究,对比分析不同参数变化时主导特征值的移动轨迹,进而确定换流器直流侧电容、控制器外环参数等影响系统稳定性的关键因素。在此基础上,基于Matlab/Simulink搭建含可再生能源的低压多端直流系统仿真模型,验证了理论分析的正确性。