微电网从孤岛模式到并网模式的电压下垂控制转换研究

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0 下载量 8 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 1.16MB RAR 举报
资源摘要信息:"Transition From Islanded to Grid-Connected Mode of Microgrids With Voltage-Based Droop Control.pdf" 知识点说明: 1. 微电网的概念与结构 微电网是一组分布式能源资源(DERs)和负荷的集合,能够在并网(Grid-Connected)和孤岛(Islanded)两种模式下运行。微电网的主要目的是提高能源效率,增强电网的可靠性和灵活性,以及减少对中心化发电和输电系统的依赖。 2. 孤岛模式与并网模式 孤岛模式指的是微电网在与主电网断开连接的情况下独立运行的状态。在这种模式下,微电网需要依靠内部的发电资源,如太阳能光伏板、风力发电机、柴油发电机等,来维持内部负荷的电力供应。并网模式则是指微电网与主电网连接的状态,在此模式下,微电网不仅可以使用内部发电资源,还可以从主电网获得电力或向主电网输送多余的电力。 3. 基于电压的下垂控制(Voltage-Based Droop Control) 下垂控制是微电网中常见的控制策略,用以调节微电源的输出,维持电压和频率的稳定。基于电压的下垂控制是一种反馈机制,当微电网由孤岛模式切换到并网模式时,可以无冲击地调整微电源的电压输出,保证供电的连续性和稳定性。电压下垂控制通常与频率下垂控制配合使用,通过模拟传统同步发电机的功率-频率和功率-电压特性,实现微电网的稳定控制。 4. MATLAB在微电网研究中的应用 MATLAB是一款广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发的数学软件,也常用于电力系统的模拟与分析。在微电网研究中,MATLAB能够用于建模、仿真分析和控制器设计。尤其是Simulink工具箱,提供了可视化的仿真环境,能够模拟微电网在不同模式下的动态行为,帮助研究者优化微电网的运行策略和控制算法。 5. 微电网的控制策略和挑战 微电网的控制策略主要围绕负荷管理、频率调节、电压控制以及保护系统等方面展开。在由孤岛模式向并网模式过渡的过程中,控制策略需要确保系统稳定性,避免电流和电压的突变导致的设备损坏或电力中断。此外,微电网的控制还需要处理与主电网的协调问题、多微电源间的同步问题以及应对可再生能源输入的波动性问题。 6. 文档中的研究方法与结果 文档可能包含了具体的微电网模型设计,详细说明了从孤岛到并网模式转换时的控制策略和执行步骤。这可能包括了模型的数学表达、控制算法的设计、以及MATLAB/Simulink仿真平台的使用。研究成果可能包含了仿真验证的案例、控制策略的有效性分析以及可能的改进措施。 7. 微电网技术的前景与应用 微电网技术是智能电网和可再生能源整合的关键组成部分,对于实现能源的高效利用和环境可持续性具有重要意义。随着技术的进步和成本的下降,预计未来微电网将在偏远地区、工业园区、大学校园甚至城市地区得到更广泛的应用。此外,微电网技术在灾害应对、军事基地和远程医疗等领域也显示出巨大的应用潜力。
2023-07-20 上传

帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

2023-02-22 上传