基于最优环流的MMC直流侧功率稳定控制策略研究

在基于模块化多电平换流器的柔性直流输电系统(MMC-HVDC)中,交流侧网压不平衡会引起MMC直流侧功率振荡,不利于系统的稳定运行,为此,提出一种基于最优环流的直流侧功率稳定控制策略。首先,依据拉格朗日乘数法,以环流为变量,建立起以桥臂能量和直流侧功率为硬性约束条件的拉格朗日方程;其次,通过求解该方程,直接在abc坐标系下得到能够抑制直流侧功率振荡和降低环流波动的最优环流参考值;最后,通过MATLAB/Simulink平台搭建37电平MMC-HVDC仿真模型。研究结果表明:该控制策略充分利用了MMC自身的能量缓冲能力,实现了直流侧功率的稳定控制,且不受交流侧控制目标(抑制负序电流、抑制有功波动和抑制无功波动)的影响;仿真结果验证了理论分析和所提出的控制策略的有效性。

基于提升小波-BP神经网络的光伏阵列短期功率预测

提高光伏阵列的短期功率预测的精度,对光伏电站运营管理效率具有重要作用。文章提出了一种提升小波变换与BP神经网络相结合的直流侧功率输出预测滑移算法,对光伏阵列的超短期功率进行预测。实验结果表明,文章所提出的算法对超短期功率预测具有较高的精度,适用于晴天、多云、阴雨等复杂天气条件。