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祝贺华北电力大学再次发表重磅科研成果—《考虑储能自适应调节的双馈感应发电机一次调频控制策略》

祝贺华北电力大学再次发表重磅科研成果—《考虑储能自适应调节的双馈感应发电机一次调频控制策略》

  • 分类:公司新闻
  • 作者:南京研旭
  • 来源:原创
  • 发布时间:2021-07-15
  • 访问量:0

【概要描述】祝贺该团队再一次重磅科研成果发表,同样是采用基于YXSPACE半实物仿真平台,进行超级电容器自适应调节的双馈感应发电机一次调频控制策略验证,该成果成功发表于《电工技术学报》

祝贺华北电力大学再次发表重磅科研成果—《考虑储能自适应调节的双馈感应发电机一次调频控制策略》

【概要描述】祝贺该团队再一次重磅科研成果发表,同样是采用基于YXSPACE半实物仿真平台,进行超级电容器自适应调节的双馈感应发电机一次调频控制策略验证,该成果成功发表于《电工技术学报》

  • 分类:公司新闻
  • 作者:南京研旭
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祝贺该团队再一次重磅科研成果发表,同样是采用基于YXSPACE半实物仿真平台,进行超级电容器自适应调节的双馈感应发电机一次调频控制策略验证,该成果成功发表于《电工技术学报》

 

颜湘武,崔森,常文斐.考虑储能自适应调节的双馈感应发电机一次调频控制策略[J].电工技术学报,2021,36(05):1027-1039。

 

研究主要内容:

 

双馈感应发电机在常规超速减载控制下虽然可保留部分有功备用参与系统调频,但存在风电机组发电效益降低、转速调节范围减小及桨距角控制启动频繁等问题。为此本文结合双馈风电机组网侧变流器的控制特性,提出了计及超级电容储能荷电状态(SOC)控制的双馈感应发电机的惯量与一次调频自适应控制策略。在维持储能SOC的基础上结合惯性与下垂控制优势,提出可随频率偏差值和频率偏差变化率变化而自动调整两种调频控制参与调频的比例系数模型,实现两种调频模式的平滑切换,提升一次频率调节效果,提高单台风电机组的致稳性和抗扰性。最后通过仿真实验表明双馈感应发电机的惯量支撑和一次频率调节能力及发电效益相较于常规一次频率控制具有明显提高,为双馈感应发电机的改造升级提供了新思路和新应用。

 

PART 01:总体控制思想及储能类型

 

本课题组对基于超级电容器的双馈风电机组参与系统一次调频进行了初步探索,采用的双馈式风力发电仿真平台(10kW/380V)主要由监测控制台、原动机调速变频器柜、双馈感应发电机转子侧和网侧变流器柜、超级电容器储能与控制柜(4组110V*7F超级电容器模组两串两并组成)、40kW双向电网模拟器柜以及15kW异步电动机和10kW双馈发电机组成。试验系统结构如图所示。其中控制器采用YXSPACE-SP2000快速控制原型控制器(RCP),可将MATLAB-Simiulink下的控制算法转换成输入、输出开关控制量和输入、输出模拟调节量,完成实际硬件控制。

 

 

为提高单台风电机组的致稳性和抗扰性,本文对单台风电机组配置储能装置。其优势在于控制灵活,功能模块化,在风机需要拓展惯量与一次调频功能时,不需要改变原风电机组控制系统的任何结构或逻辑,直接通过控制储能装置参与系统惯量与一次频率调节作用,使得单台风电机组具有良好的鲁棒性和兼容性,尤其适合现场已投运机组的升级改造。在储能装置选取方面,杨裕生院士从储能装置的性能指标和运行经济指标出发,推导出“规模储能装置的经济效益指数”关系式:

 

YCC=[Rout-Rin/η]/[C/(LDOD)+C0]       (1)

 

其中Rout和Rin分别为储能装置的电能进价和出价(元/kWh),η为能量转换效率,C为1kWh电能输出的初始投资(元/kWh),C0为输出1kWh电能的运行成本(元/kWh),DOD为储能装置的充放电深度,L为相应DOD下的循环寿命(次)。由式(1)得到“储能装置的直接经济效益”即利润率Pm的关系式:

 

Pm= (YCC-1)×100%          (2)

 

当计算得到YCC大于1时,则Pm大于0,表示储能可盈利,根据相关数据,得到不同化学电源的经济效益评估,如表1所示。

 

表1 不同化学储能技术的性能及经济效益

 

 

注:电价进出Rin0.15/kWhRout0.8/kWh

 

由表1可知超级电容器一方面可循环次数较多,满足频繁充放电的需求,在经济性评估方面占有绝对优势,利润率Pm高达247%。另一方面功率密度大,可瞬时大功率输出,符合电网一次调频需求。综上,本文选取超级电容储能系统辅助DFIG风电机组参与调频,基于超级电容储能装置控制的DFIG惯量与一次调频配置如图1所示。

 

 

超级电容器经过双向DC/DC变换器与DFIG的直流侧母线电容相连接。本文结合DFIG网侧变流器的控制特性,即网侧变流器的作用为维持直流母线电容电压的稳定,故超级电容储能装置的充放电功率通过网侧变流器直接流向负荷侧。并且本文结合实际,考虑到网侧变流器输出功率的限制,分析超级电容储能装置最大放电时不会超过目前现有网侧变流器额定输出功率,为本文提出的方案提供了可行性。

 

图1 DFIG的储能配置

 

PART 02:基于超级电容器储能装置的自适应调频控制策略的设计与实现

 

2.1 控制系统模型

 

已知基于超级电容器储能装置控制的DFIG机组参与电网一次调频控制方式主要分为虚拟惯性控制和虚拟下垂控制。本文基于对虚拟惯性控制和虚拟下垂控制两种控制策略的研究,采用一种基于频率偏差和频率偏差变化率的自适应控制策略。在系统处于惯性响应阶段时,采用虚拟惯性为主,虚拟下垂为辅的控制方式来实现对超级电容器的控制;在系统处于一次调频阶段时,则采用虚拟下垂为主,虚拟惯性为辅的控制方式。故可得到上述自适应控制方式下超级电容器的出力见下式:

 

  (3)

 

其中c1、c2分别为虚拟惯性模式和虚拟下垂模式的比例系数;KH、Kscss分别为超级电容器的虚拟惯性系数和下垂系数。

 

2.2 超级电容器参与一次调频控制的比例系数

 

(1)惯性响应阶段的比例系数

 

结合惯性响应阶段的频率偏差变化率和频率偏差量的变化特点,得到此阶段下系数比例公式:

 

  (4)

 

如图2和图3所示,分别为式(4)所对应的系数分配随频率偏差和频率偏差变化率的曲线图。由图可得,在初始惯性响应阶段,|dΔf/dt|较大,|Δf |较小,虚拟惯性控制优势可得到充分发挥,可以在一定程度上减小频率偏差变化率的最大值,降低频率偏差的变化速度。在后期惯性响应阶段,|Δf |较大,|dΔf/dt|较小,可充分发挥虚拟下垂控制的优势,频率偏差最大值得到明显减小。

 

图2 频率偏差曲线(惯性响应阶段)

 

由图2和图3可知,比例系数c1和c2的渐变曲线与在整个惯性响应阶段中频率的变化特性相匹配,其具体取值和速度变化与式(4)中的n有关。若n过小,则即使|Δf |明显增大且|dΔf/dt|明显减小,c1和c2的变化也较小,则惯性响应能力和下垂响应能力均不能得到充分发挥,最大频率偏差(Δfmax)过大,导致超级电容器的最大输出功率增大。同理,若n过大,则只要|Δf |略有增大或|dΔf/dt|略有减小,都将使c1急剧减小而c2急剧增大,此时难以充分发挥其下垂响应能力,且无法充分利用惯性响应的优势,对有效抑制频率偏差变化率产生不利影响。

 

图3 频率偏差变化率曲线(惯性响应阶段)

 

(2)一次调频阶段的系数比例

 

本节控制方式应以虚拟下垂为主,虚拟惯性为辅。故可得到此阶段的系数比例公式为:

 

  (5)

 

式中,Δflow为超级电容器参与电网一次调频的阈值,Δfmax为一次调频中最大频率偏差值。如图4和图5所示,分别为式(5)所对应的系数分配随频率偏差和频率偏差变化率的变化曲线。已知在一次调频阶段,c1值以较快的速度减小到0,c2值以较快的速度增大到1,此时虚拟下垂控制优势得到显著体现,能够有效减小系统稳态频率偏差值。

 

图4 频率偏差曲线(一次调频阶段)

 

一次调频阶段全过程中,存在c1<c2,c1+ c2=1,其中比例系数c1和c2的渐变曲线与在整个惯性响应阶段中频率的变化特性相匹配,其中一次调频阶段的系数比例数值及变化速度同样与式(5)中的参数n有关。当n取值太小时,存在c1= c2=0.5,此时的比例系数会导致惯性响应功率降低,且严重阻碍了下垂响应能力的发挥。当n取值太大时,| Δf |的细微变动会致使c1、c2剧烈变化,影响下垂响应能力发挥,导致超级电容器出力增大,未能优化利用超级电容器的容量。

 

图5 频率偏差变化率曲线(一次调频阶段)

 

综上,参数n过大或过小都会影响调频效果和储能装置的优化。故综合考虑上述因素,选择n为10。

 

2.3 计及SOC反馈的自适应控制

 

由于DFIG所配置的超级电容器的容量有限,若一直采用最大下垂系数充放电,则超级电容器的荷电状态SOC易越线。为避免此问题,本文考虑在超级电容器SOC过高(充电)或过低(放电)时动态调整虚拟惯性和虚拟下垂系数,以此来减小该储能装置的出力。不仅可有效避免储能装置的过充放问题,提高使用寿命,而且还可减少SOC越限时对电网系统所造成的不利影响。

 

图6 超级电容器单位调节功率与SOC 的关系

 

本文将超级电容器SOC划分为5个区间,如图6所示,Km为双馈风力发电机组的下垂系数,设定最小值(QSOC_min)为0.1,较低值(QSOC_low)为0.45,较高值(QSOC_high)为0.55和最大值(QSOC_max)为0.9。值得注意的是以上取值并不是唯一的,取决于不同超级电容器型号的自身SOC特性,为了定量分析超级电容器SOC越线下的极限工况,本文将SOC的最小值设置为0.1。计及SOC反馈的超级电容器虚拟惯性系数KH(QSOC)和虚拟下垂控制系数Kscss(QSOC)分别为:

 

 

其中,Kc、Kd分别为超级电容器下垂控制过程中的充放电系数,α为虚拟惯性系数与虚拟下垂系数之间的比例系数,本文取为0.3。故为防止SOC越线所带来的问题,采用线性分段函数来设置充放电曲线,既可以实现平滑出力,还能避免复杂函数所带来的控制难题,更利于工程的实际应用:

 

 

2.4 自适应控制策略的流程

 

本文所提出基于综合考虑SOC反馈的超级电容储能装置DFIG一次调频自适应控制策略流程如图7所示。调频控制分为两大控制模式部分:第一,虚拟惯性为主、虚拟下垂为辅。第二,虚拟下垂为主、虚拟惯性为辅。

 

(1)将调频死区设定为|Δf |≤0.03Hz,此时可近似判定为系统无扰动,风电机组不参与惯性调节和一次频率调节,当电网频率f偏离电网额定频率时,Δf >0.03Hz时,系统负荷减小,超级电容器充电;Δf <-0.03Hz时,系统负荷增加,超级电容器充电。当存在负荷扰动时,为防止过充或过放,需要判定超级电容储能系统当前SOC状态是否分别满足放电约束和充电约束条件。满足SOC约束后,可根据以下步骤进行充放电控制。

 

(2)超级电容器首先在虚拟惯性为主,虚拟下垂为辅的控制模式下工作。首次设定虚拟惯性调频模式的分配系数c1=1,虚拟下垂调频模式的分配系数c2=0,并根据式(3)计算超级电容器的出力情况。

 

(3)在惯性响应阶段内,根据式(4),对惯量支撑与下垂响应模式中的系数进行分配,在具体分配过程中满足虚拟惯性调频模式的分配系数c1≥0.5,虚拟下垂的调频模式的分配系数c2≤0.5的前提条件。

 

(4)在电网频率处于最大频率偏差Δfmax时,超级电容器的控制模式自动切换为虚拟下垂为主,虚拟惯性为辅,此时的分配系数按照c1=0.5,虚拟下垂调频模式的分配系数c2=0.5。

 

(5)在下垂响应阶段内,根据公式(5)对系数进行分配,取虚拟惯性调频模式的分配系数c1≤0.5,虚拟下垂的调频模式的分配系数c2≥0.5。

 

(6)当电网频率达到稳态频率偏差值时,基于超级电容器储能的DFIG机组参与一次调频结束。

 

综上分析可知,虚拟下垂和虚拟惯性控制决定了超级电容器的出力模式,而根据式(6)—式(9)的SOC反馈自适应控制规律决定了下垂系数和惯性系数的大小,上述两种相辅相成共同决定了超级电容器的实际出力大小及方向。

 

图7 一次调频自适应控制策略流程图

 

PART 03:仿真分析

 

本文在MATLAB/Simulink平台中搭建了四机两区域模型,并基于超级电容器储能调频控制策略对该模型进行控制仿真分析,其仿真模型如图8所示。其中:G1~G3为容量900MW的火电厂,均配备了励磁调节器和调速器;G4为双馈风电场,含300台1.5MW的双馈风机,每台超级电容器组为27.5F,容量为150kW*30s,风机额定风速为10m/s。负荷Load1和Load2分别为880MW和950MW的恒定有功负荷,Load3为随机波动负荷,C1和C2为无功补偿装置。

 

图8 含双馈风电场的4机2区域系统

 

3.1系统负荷随机波动时DFIG机组仿真分析

 

为了充分验证所提策略的有效性,在风速恒定为10m/s且负荷随机波动场景下进行仿真。首先,系统负荷在20s时突增145MW,如图9所示为基于超级电容器储能的虚拟下垂与虚拟惯性直接切换控制(绿色)、惯性与下垂自适应分配系数控制(蓝色)以及计及SOC的虚拟惯性与下垂自适应控制(红色)的超级电容器储能装置的输出功率曲线对比图。其中前两种控制方法的惯性系数KH和下垂系数Kscss恒定不变,故也称为定K法。针对上述工况下,由图9可得定K-惯性与下垂自适应控制与其定K-直接切换法相比,在配置超级电容器储能装置额定功率方面减少20%,并且超级电容器的出力曲线较为平滑,但由于超级电容器本身容量限制问题,在时间为60s时,能量释放结束且不再发挥作用,此时采用上述两种控制方法则会再次产生一个频率较大跌落的过程,针对上述问题,本文则在虚拟惯性与下垂系数自适应分配的基础上考虑了超级电容器SOC状态值,根据式(6)—(9)实时改变其惯量与下垂系数,由图12可知本文所提方法相对上述两种方法短时间内输出功率较小,但可防止频率出现突变情况,避免超级电容器过充过放的现象发生,提高其使用寿命。

 

图9 负荷突增145MW下超级电容器输出功率的曲线

 

为方便分析,本工况下超级电容器初始SOC设置为60%,初始工作电压Usc为670V,由图10可知,在持续放电工况下,不考虑SOC状态的惯性与下垂自适应控制在时间为60s时,SOC达到下限值10%,其工作电压Usc达到最低放电电压270V。而本文所提方法的超级电容器SOC的维持效果较佳,相比上述控制的SOC提高13.5%。

 

图10 超级电容器参数值

 

图11为上述工况下采用三种不同控制策略所对应的频率偏差曲线,其中定K-自适应控制在t0~tm时间段内的控制方式以虚拟惯性为主,虚拟下垂为辅,可抑制最大频率偏差变化率的同时降低最大频率偏差量。tm时刻过后,控制模式以虚拟下垂为主,虚拟惯性为辅。与定K-直接切换法相比,其频率最大偏差量减小10%。实现了平滑切换,避免直接切换对电网造成的冲击。当超级电容器能量一旦完全释放,系统频率会出现再次跌落0.015Hz。而本文所提方法在减小频率最大偏差量的基础上,系统频率整体相对稳定,不会出现频率突变的现象。

 

图11 系统频率偏差

 

为验证本文所提出的计及SOC自适应控制的超级电容储能控制双馈风力发电机组惯量与一次调频自适应控制策略相较于常规调频控制的优势,图12所示为上述同样工况下不同调频方式所对应的频率偏差曲线,双馈风力发电机在超速减载10%的一次调频控制下,稳态频率偏差约为0.09Hz,但在本文所提出的调频控制策略下稳态频率偏差为0.075Hz,相比较于常规的DFIG超速减载一次调频控制策略,其一次频率调节能力提高22.2%,提升效果显著。

 

图12 系统频率偏差

 

在本文所提控制策略下风机保持最大功率输出,风能利用系数和转速保持最优值。其动态响应对比如图13和表3所示。由表3可知,当出现系统负荷增大145MW的扰动时,计及超级电容器储能SOC参与DFIG惯量支撑和一次调频自适应控制与超速减载10%调频控制相比,风能利用率提高3.2%,输出功率增大31.4%。故本文所提出的计及超级电容储能SOC为系统提供惯量支撑与一次调频自适应控制在负荷增大扰动下提高了一次频率调节能力,并且在一定程度上提高了发电效益。

 

图13 负荷增加145MW下风电机组响应对比

 

表3  负荷突增145MW时响应性能指标

 

 

同样,针对上述仿真模型,负荷在20s时突减180MW,如图14所示为定K-直接切换控制、定K-自适应分配系数控制以及计及SOC的虚拟惯性与下垂自适应控制的超级电容器储能装置的吸收功率曲线对比图。由图14可知,在定K-直接切换控制策略控制下系统进行一次调频时,在系统频率偏差达到最大值时才进行调频模式切换会导致超级电容器产生较大的功率超调量;在定K-自适应分配系数控制下的系统则不会出现这样的较大超调量,根据储能装置在各时间点的动作深度来配置储能电池的额定功率PE,针对此工况下定K-自适应分配系数控制法与定K-直接切换法相比,其储能装置的额定功率相较于直接切换控制下所配置的储能装置额定功率减小12.5%,可在有效减小超级电容器的额定功率配置裕量的同时实现超级电容储能装置的出力曲线平滑稳定,但同样存在上述问题,在时间为55s时,超级电容器吸收能量达到极限值且不再发挥作用,此时采用上述两种控制方法则会再次产生一个频率较大抬升过程,影响系统稳定性。

 

图14 超级电容器吸收功率的曲线

 

已知本文所提方法相对定K-直接切换法与定K-自适应控制在短时间内吸收功率较小,但由图15可知,在此工况下超级电容器初始SOC设置为40%,初始工作电压Usc为545V,在持续充电工况下,不考虑SOC状态的惯性与下垂自适应控制在时间为55s时,SOC达到上限值90%,其工作电压Usc达到最低放电电压870V。而本文所提方法的超级电容器SOC的维持效果较佳。相比上述控制SOC可降低15%,可具备更多的容量参与系统一次调频。

 

 

图15 超级电容器参数值

 

图16为负荷减小180MW下,采用上述三种控制策略所对应的频率偏差曲线。可以明显得到在直接切换控制方式下,频率最大偏差达到50.1Hz,而采用定K-自适应控制策略的频率最大偏差仅为50.08Hz,其频率最大偏差量相较于直接切换控制方式减小20%。当超级电容器不断吸收能量,其SOC达到极限值,系统频率会出现再次抬高0.025Hz;而本文所提方法在减小频率最大偏差量的基础上,维持了整个系统频率的相对稳定。

 

图16 系统频率偏差

 

为了进一步验证本文所提出的计及SOC自适应控制的超级电容储能控制双馈风力发电机组惯量与一次调频自适应控制策略相较于常规调频控制的优势,由图17所示为负荷减小180MW时不同调频控制方式对应的频率偏差曲线。双馈风力发电机在超速减10%的调频控制下其稳态频率偏差约为0.085Hz,动态响应最大频率偏差量为0.084Hz,而在基于超级电容储能参与DFIG惯量支撑和一次调频控制策略下稳态频率偏差为0.07Hz,动态响应最大偏差量为0.08Hz,其动静态响应效果都优于常规的DFIG超速减载一次调频控制策略,且频率调节能力相比于常规超速减载一次调频策略提高约17.7%,提升效果显著。

 

图17 系统频率偏差

 

在计及SOC自适应控制的超级电容储能控制双馈风力发电机组惯量与一次调频自适应控制策略时,转速和风能利用系数依然保持最优值。其风能利用系数、输出功率、转速和桨距角动态响应对比如图18所示。

 

图18 负荷减小180MW下风电机组响应对比

 

由表4可知,当出现系统负荷减小180MW的较大扰动时,本文所提控制策略和超速减载10%调频控制相比,风能利用率提高23.07%,输出功率增大22.6%。因此计及SOC自适应控制的超级电容储能控制双馈风力发电机组惯量与一次调频自适应控制策略在负荷减小扰动下一次频率调节能力和发电效益均大大提高。

 

表4 负荷突减180MW时响应性能指标

 

 

PART 04:实验验证

 

本课题组对基于超级电容器的双馈风电机组参与系统一次调频进行了初步探索,采用的双馈式风力发电仿真平台(10kW/380V)主要由监测控制台、原动机调速变频器柜、双馈感应发电机转子侧和网侧变流器柜、超级电容器储能与控制柜(4组110V*7F超级电容器模组两串两并组成)、40kW双向电网模拟器柜以及15kW异步电动机和10kW双馈发电机组成。试验系统结构如图19所示。其中控制器采用YXSPACE-SP2000快速控制原型控制器(RCP),可将MATLAB-Simiulink下的控制算法转换成输入、输出开关控制量和输入、输出模拟调节量,完成实际硬件控制。

 

图19 双馈感应风力发电机实验系统

 

我们设置恒定风速8m/s,电网模拟柜的频率值由50Hz分别变化±0.1Hz、0.2Hz和0.3Hz,如图20所示。图21为基于超级电容模块的双馈风电机组在端口输出侧不同频率变化情况下采集的实际输出功率曲线。直流母线电压如图22所示。可以看出,风电机组的网侧变流器保持直流母线电压稳定在300V,这为超级电容器通过网侧变流器进行充放电提供了良好的基础。超级电容器通过双馈风力发电机组的网侧变流器参与电网惯性支撑和一次调频。储能装置的充放电曲线如图23所示。此外,还对超级电容器的惯性支撑效应曲线图进行了放大。双馈感应发电机的转子转速曲线如图24所示。可以看出,在超级电容参与惯性支撑和一次调频的整个过程中,电机的转子转速恒定在1215r/min。

 

图20 电网模拟器频率变化曲线

 

图21 双馈感应发电机实际功率输出曲线

 

图22 直流母线电压值

 

图23 超级电容器实际输出功率曲线

 

Fig. 24 双馈感应发电机转子转速曲线

 

实验结果表明,基于超级电容储能控制的双馈感应式风力机惯量和一次调频控制策略可以提高双馈风力机电网频率的自适应能力。当频率瞬间下降且存在频率偏差时,可以在一次调频的整个时间段内连续向电网提供一定的有功功率。为风力发电机组的调频控制改造提供了一定的参考依据,具有一定的参考意义。

 

PART 05:总结

 

本文提出的计及超级电容器储能SOC状态参与DFIG惯量支撑和一次调频自适应控制策略结合虚拟惯性和虚拟下垂两种控制策略的优势,在不损失风电机组发电效益的前提下,参与系统惯量支撑和一次频率调节,通过理论与仿真分析,得到以下结论。

 

1) 相较于传统的集中式储能参与系统调频,本文所提出的超级电容器控制策略使得单台风电机组具备一次频率调节能力,其惯量支撑和一次频率调节都由超级电容储能模块扩展功能实现,无需修改或增加原风电机组的结构和控制方案,使得单台风电机组具有良好的鲁棒性和兼容性,提高其单台风机的致稳性和抗扰性。尤其适合现场已投运机组的升级改造,为单台风机的改造和控制提出了新思路和新方向。

 

2)综合考虑超级电容SOC即时状态控制选择合适惯性和下垂系数进行出力来避免其储能装置的过充过放问题,且有效发挥了虚拟惯性和虚拟下垂对于频率偏差及其变化率的感知反应能力,实现平滑超级电容器的出力更加高效,减小其充放电深度,提高使用寿命,在频率下降阶段后期,虚拟下垂填补了虚拟惯性出力不足的问题,使得超级电容器的功率配置有了更大的考虑空间,其容量利用率得到了显著提升。

 

3)本文所提方法是在风机最大功率跟踪控制的基础上实现的,相比于常规的超速减载调频控制,既兼顾了发电效益,同时又大大提高了风机的惯量支撑和一次频率调节能力,继而超速减载调频控制的减载率越大,其转速和功率的实际可调节深度越小,风能利用率和输出功率越低,更体现本文所提出的一次调频控制优越性。具体更详细研究内容请参考电工技术学报的论文以及咨询华北电力大学研究团队。

 

 

 

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