以绿色能源为动力的混合动力减速开关转换器的最佳设计,基于使用马群算法的分流主动功率过器
Koganti Srilakshmi1, Krishnaveni Kondreddi2, N Vasantha Gowri2
1Department of Electrical and Electronics Engineering, Sreenidhi Institute of Science & Technology, Hyderabad, Telangana, 501301, India.
本研究介绍了一种使用神经网络和优化算法的新方法,以提高可再生能源系统中的电力质量. 这种方法有效地减少了波扭曲,并提高了功率因子,确保了电网稳定性.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 电力系统 电力系统
- 整合可再生能源的整合.
背景情况:
- 通过电力电子技术整合可再生能源 (RES) 引入了电力质量 (PQ) 挑战.
- 现有的PQ解决方案通常依赖于复杂的方法,如同步参考框架 (SRF) 和主动反应功率 (pq) 方法.
- 需要简化但有效的方法来管理混合RES中的PQ问题.
研究的目的:
- 提出一种简化方法来缓解配电网络中的电力质量问题,以集成可再生能源系统.
- 为了增强与储能系统 (ESS) 和风能/太阳能发电系统 (WEGS) 结合的分流主动功率过器的性能.
- 为了优化控制器参数和神经网络 (NN) 重量,使用元启发式算法进行高级PQ改进.
主要方法:
- 使用了一个分流主动功率过器,ESS,WEGS和太阳能系统.
- 开发了一种使用神经网络 (NN) 的简化参考信号生成方法.
- 设计了一个五级降低开关电压源转换器.
- 使用马群优化算法 (HOA) 来优化控制器收益 (PIC) 和NN参数.
- 在不同的负载和太阳辐射条件下评估系统性能.
主要成果:
- 在不同的场景中实现了显著降低的总波扭曲 (THD) 值3.69%,3.76%和4.0%.
- 与传统的SRF,pq方法,遗传算法和基于生物地理的优化 (BBO) 相比,表现出更高的性能.
- 成功稳定了直流总线电容器电压,并改善了功率因子.
- 结果证实符合IEEE电源质量标准.
结论:
- 拟议的基于NN的方法与HOA相结合,为混合可再生能源系统的电力质量提升提供了有效和简单的解决方案.
- 该系统在动态运行条件下表现出强大的性能,确保电网稳定性和效率.
- 这种方法为复杂的传统技术提供了有希望的替代方案,用于在现代电网中改进PQ.
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