【摘 要】
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提出了一种用于即插即用微网的分散光伏-电池储能(PV-BES)协调控制方法.当电池储能单元因荷电状态(SOC)限制或充放电功率限制而达到饱和状态时,光伏发电单元可以在直流母线电压控制下运行.模式转换和功率共享基于一种无通信的方式.通过绕过通信,微网(MG)系统可以变得更加灵活可靠.所设计的控制系统分别包含光伏变换器和BES变换器的控制器.PV变换器控制器可以实现最大功率点跟踪控制和下垂控制之间的无缝模式转换.BES变换器控制器具有高通滤波器路径解耦的特性,在发电主导模式下可改善MG动态性能.BES高通滤波
【机 构】
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提出了一种用于即插即用微网的分散光伏-电池储能(PV-BES)协调控制方法.当电池储能单元因荷电状态(SOC)限制或充放电功率限制而达到饱和状态时,光伏发电单元可以在直流母线电压控制下运行.模式转换和功率共享基于一种无通信的方式.通过绕过通信,微网(MG)系统可以变得更加灵活可靠.所设计的控制系统分别包含光伏变换器和BES变换器的控制器.PV变换器控制器可以实现最大功率点跟踪控制和下垂控制之间的无缝模式转换.BES变换器控制器具有高通滤波器路径解耦的特性,在发电主导模式下可改善MG动态性能.BES高通滤波补偿克服了PV主导模式下动态性能差的问题,使系统对PV参数变化具有更强的抵抗能力.最后,仿真和实验结果验证了这一方法的有效性.
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为提高课堂效率,帮助教师获取更精确的学生出勤信息,本文开发了一款基于MAC地址的校园签到与定位系统,系统由MAC地址探测程序、手机应用程序和服务器程序组成.MAC地址探测程序对校园内不同地点的MAC地址进行采集,并存储至服务器的数据库中;手机应用程序对用户所在地的MAC地址进行匹配,并将其反馈至服务器;通过服务器中数据库的数据信息和用户所在地的地址信息的比对计算,从而达到用户在校园的定位和打卡功能.测试表明,该系统能实现用户在校园内的精准定位和打卡功能,具有准确性高、灵活度高、可延展性好等特点.
在传统的K_means算法中,初始聚类中心大多采用任意选取或者凭借经验,使算法的准确性易受选取结果的影响.针对这些不足,提出了利用剑鱼算法全局寻优特性,来改进K_means初始聚类中心的选取.UCI数据对比显示,改进算法在平均迭代次数和准确率方面优于传统K_means算法.在用户用电行为分析上,利用提取的5个降维特征指标,对每半小时采样一次的高维日负荷曲线进行降维处理;引入Critic法来确定指标的权重系数,并利用皮尔逊相关系数与熵权,分别衡量指标之间的冲突性与指标内部的对比强度;采用特征加权的SFO-K
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微电网需提供功率缓冲装置,飞轮储能装置可快速调节电能质量,为微电网提供频率、电压支撑.为提高飞轮储能系统的动态响应速度,分析了背靠背变换器的数学模型,以此提出了一种在母线电压平方外环、功率内环的直接功率控制策略基础上,增加功率前馈补偿的控制策略.采用该控制策略可大幅改善由于飞轮储能系统切换状态时电机侧PWM变换器状态突变导致的直流母线电压波动,提高微电网侧PWM变换器的响应速度,从而提高系统的运行效率,改善系统的动态运行性能.分析验证了该控制策略的可行性,并利用仿真与实验进行验证.
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作为主题模型中最重要的机器学习模型,潜在狄利克雷分配问题在包括自然语言处理和信息检索等各领域展现出不可替代的地位.求解潜在狄利克雷分配问题主要采用变分推断和马尔科夫链蒙特卡洛两类算法.目前,数据的增长速度早已远超硬件能力的增长速度,因此在大数据时代,分布式平台的使用成为大数据训练的主流解决方案.利用分布式系统加速对潜在狄利克雷的训练和推断,成为相关研究领域的热门问题.本文对分布式潜在狄利克雷分配算法的相关工作进行分类整理和评估,对未来该领域的研究方向具有引导作用.
为了解决直流配电网传统下垂控制中有功功率波动过大所引起系统直流电压大幅度变化的问题,首先对传统的电压下垂控制进行了分析,并由此提出了改进下垂电压控制策略.该策略在传统下垂控制的基础上,将下垂系数由常量转换为变量,通过监测系统直流电压,构建下垂系数与直流电压偏差函数关系,并引入电压裕度和指令上、下限值,使其能将系统直流电压限定在设定范围内.系统在受到小功率扰动时能保持传统下垂控制快速调节不平衡功率的优点;受到大功率扰动后能自我修正下垂系数,加强电压控制性,减小系统电压偏差.最后,在PSCAD/EMTDC仿真
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