摘要：考虑电池储能系统(BESSs)规划与运行之间的联系,建立兼顾经济性和技术性要求的BESSs多目标优化配置模型并进行双层架构,保证BESSs规划的有效性和运行的高效性.内层以BESSs运营收益最大为目标,提出孔雀优化算法求解BESSs充放电运行策略的最优解;外层以BESSs投资运维成本、配电网电压波动和负荷波动最小为目标,设计多目标孔雀优化算法求解选址定容规划方案的Pareto非支配解集.考虑配电网运行条件的不确定性,采用聚类算法获得典型场景集,并基于IEEE-33节点系统进行仿真.结果表明:所提算法实现了局部探索和全局搜索的平衡,有效获得高质量解;与传统多目标优化算法相比,其能够获得分布更广泛且均匀的Pareto前沿,实现BESSs投资效益最优,显著提升配电网电压质量和功率稳定性.

摘要：针对永磁同步发电机设计了新型无源滑模控制以实现变风速下的最大功率跟踪。首先,基于跟踪误差构建能量函数,保留其中有益的系统非线性项以改善系统阻尼,并完全补偿其他项以实现全局一致的控制性能。随后,设计附加控制输入来重塑能量函数,使得闭环系统输出严格无源,同时引入滑模控制来大幅提高在多种不确定环境下的系统鲁棒性。因此,PSMC可改善系统阻尼,增强系统鲁棒性,并实现在各种工况下的控制全局一致性。基于阶跃风速、随机风速和发电机参数不确定性的3个仿真算例结果验证了PSMC的有效性。

摘要：为了在系统模型中包含机械部分的动态,以导叶开度微分方程和非线性水轮机构成扩展的非线性水轮机模型,并转化为仿射非线性方程。采用正交分解实现方法将系统转化为哈密顿系统,进而通过结构矩阵分解和反馈耗散设计实现为耗散形式。在广义能量描述下,能量流的变化与实际物理系统是一致的。与发电机哈密顿系统连接得到了非线性水轮发电机组哈密顿系统。导出的模型结构清晰,较好的反映了系统内部关联和外部联系机制。仿真表明,系统的哈密顿函数包含了系统暂态中能量变化的详细信息。

摘要：针对并网光伏逆变器(PV)设计最优无源分数阶PID(PFoPID)控制,其可在不同天气条件下,通过扰动观测(P&O)技术实现最大功率追踪(MPPT).首先,基于跟踪误差构建储能函数,保留系统阻尼有益项以提高跟踪速率,并完全补偿其他的系统非线性以实现全局一致的控制性能.然后,引入分数阶PID(FoPID)控制作为附加控制输入,对储能函数进行能量重塑,并通过群灰狼优化算法(GGWO)获取最优控制参数.对3种算例进行研究,即光照强度变化、温度变化和电网电压跌落,仿真结果表明,与常规PID控制、Fo PID控制和无源控制(PBC)相比,PFoPID控制在各类工况下能够实现最大功率追踪并具有较好的动态特性.最后,基于dSpace的硬件在环(HIL)实验验证了所提出方法的硬件可行性.

摘要：随着故障录波和行波装置的广泛应用和技术进步,IEEE COMTRADE 1999格式暂态数据(简称COMTRADE数据)已经呈现出海量化发展的趋势。如何对海量COMTRADE数据进行快速检索和分析也成为当前亟待解决的问题。文中研究并设计了一种高效的索引框架,该框架构建了以词对齐混合编码(WAH)为基础的位图索引,通过对COMTRADE数据构建元数据并建立相关索引,能够实现高速的电力数据检索,可以解决传统搜索技术的性能问题。该框架通过引入两阶段提交协议(2PC)来保证原始数据和元数据,元数据和索引文件的一致性。在与传统的MySQL关系数据库的比较测试中,所提方法性能更为优越,特别在对多维数据多条件和浮点数检索时,优势更为明显。该框架能够满足当前海量COMTRADE数据检索的需要,并可应用于电力行业其他大数据的存储检索和分析。

摘要：本文提出了一种基于扰动观测器的自适应无源控制(perturbation observer-based adaptive passive control,POAPC),并将其用于增加电压源型多端高压直流输电系统(voltage source converter-based multi-terminal high voltage direct current,VSC–MTDC)的阻尼.首先定义一个扰动项,其包含多端口间的相互作用、未建模动态和未知时变外界干扰的综合效应.之后扩展一个虚拟状态来表征该扰动项,进而设计一个扰动观测器对其进行快速在线估计.该方法通过无源化向每个端口注入附加阻尼以改善系统暂态响应,并且不需要精确的系统模型或全局状态测量.基于四端VSC–MTDC系统的4种算例表明:与传统PI控制、无源控制以及基于扰动观察器的滑动模态控制相比,POAPC由于不需要精确系统模型及全局状态测量而具有更高的应用灵活性;在各种运行条件下通过有效减少有功功率P_1和无功功率Q_1控制误差和超调量来获得更优的控制性能;在系统参数不确定场景下将有功功率P_2的峰值变化从11%减少至接近0,鲁棒性更强.

摘要：本文设计了一款基于扰动观测器的滑模控制(perturbation observer based sliding-mode control, POSMC)来实现永磁同步发电机(permanent magnetic synchronous generator, PMSG)的最大功率跟踪(maximum power point tracking, MPPT).首先,将发电机非线性、参数不确定、以及随机风速聚合成一个扰动,并通过扰动观测器对其进行在线估计.随后,采用滑模控制(sliding-mode control, SMC)对该扰动估计进行实时完全补偿,从而实现不同工况下的控制全局一致性以及各类不确定环境下的鲁棒控制.同时, POSMC采用扰动实时估计值进行补偿来代替传统SMC中所使用的扰动上限值进行补偿,因此可有效解决传统SMC过于保守的缺点,使得控制成本更为合理.最后, POSMC无需精确的PMSG模型,仅需测量d轴电流和机械转速,易于实现.本文进行了3个算例研究,即阶跃风速、随机风速和发电机参数不确定.仿真结果表明,与矢量控制(vector control, VC)和SMC相比, POSMC在各类工况下均可捕获最大风能并具有较强的鲁棒性.基于d Space的硬件在环实验(hardware-in-loop, HIL)验证了所提算法的可行性.

摘要：针对脉宽调制电流源型换流器(pulse-width modulated current source converter,PWM-CSC)的超导磁储能(superconducting magnetic energy storage,SMES)系统,设计了一款自适应分数阶滑模控制(adaptive fractional-order sliding-mode control,AFOSMC)策略。首先,将SMES系统的非线性、参数不确定性、未建模动态、以及外部扰动聚合成一个广义扰动,并利用滑模状态扰动观测器(sliding-mode state and perturbation observer,SMSPO)在线估计该扰动值。随后,通过分数阶滑模控制(fractional-order sliding-mode control,FOSMC)实时地对该扰动进行完全补偿,从而显著提高SMES系统的鲁棒性并获得全局一致的控制性能。同时,AFOSMC仅需测量SMES系统的d-q轴电流,并且采用扰动的实时估计值替代上限值进行补偿,因而其易于实现且具有更为合理的控制成本。该文进行了4种算例研究,即:1)有功功率和无功功率调节;2)电网故障下的系统恢复;3)新能源接入的功率波动平抑;4)参数不确定时的鲁棒性。仿真结果表明,AFOSMC相较于其他算法,具有最强的鲁棒性和最佳的动态响应性能。最后,基于dSpace的硬件在环(hardware-in-loop,HIL)实验验证了其硬件可行性。

摘要：该文提出一种基于贪婪搜索的神经网络(GSNN)算法,以实现非均匀温差分布下集中式温差发电系统的最大功率跟踪(MPPT)。首先,以DC-DC升压变换器占空比为输入,系统输出功率为输出,建立双层前馈神经网络模型。然后,采用Levenberg-Marquardt法训练神经网络,得到系统的输入-输出(I/O)拟合曲线,以准确区分局部最大功率点(LMPP)和全局最大功率点(GMPP)。同时,基于拟合的曲线,设计压缩范围的贪婪策略快速逼近GMPP。恒定温度、阶跃温度和灵敏度分析三种算例下的仿真结果表明,与扰动观测法、粒子群算法和灰狼算法相比,GSNN能在非均匀温差分布下快速、稳定地输出最大功率。最后,基于dSpace的硬件在环(HIL)实验验证了所提算法的硬件可行性。

摘要：风速的强随机性与风力发电机建模的不确定性给风力发电系统的优化运行带来了极大的挑战。文中设计了一种新型非线性鲁棒状态估计反馈控制(NRSEFC),从而实现双馈感应发电机的最大功率点跟踪。首先,将风轮机的非线性、发电机参数不确定性以及随机风速的综合影响聚合为一个扰动,同时应用一个滑动模态状态扰动观测器对该扰动进行实时快速估计。随后,将该扰动估计值作为附加控制分量加入状态估计反馈控制中进行在线完全补偿。NRSEFC兼具状态反馈线性控制的结构简单、可靠性高以及非线性鲁棒控制的控制全局一致性和鲁棒性强等双方优点,不依赖于双馈感应发电机系统精确模型且仅需测量转子角速度和无功功率两个状态量。基于阶跃风速、随机风速、发电机参数测量误差以及机端电压跌落4个算例的仿真结果验证了NRSEFC的有效性和鲁棒性。最后,基于dSpace的硬件在环实验验证了所提算法的实际应用性能。