资源简介
在多分布式电源(distributed generations,DGs)并联系统中,通常采用传统下垂控制实现负荷分配。由于线路阻抗和本地负荷的影响,传统下垂控制会产生较大的功率分配误差。为提高功率分配的精确性,提出了一种自动调节下垂系数的控制策略。各逆变器在传统P-V 下垂控制下,将输出有功功率信息送到中央控制器,计算给定功率,并返回给各逆变器本地控制器,通过PI 调节器自动调节各自的P-V 下
垂系数。仿真和实验结果验证了该策略的可行性。
代码片段和文件信息
相关资源
- 深度学习框架下LSTM网络在短期电力负
- 基于BP神经网络电力系统短期负荷预测
- 基于改进粒子群算法的配电网分布式
- 电力系统短期负荷预测及其应用系统
- 分布式电源接入系统典型设计2016版
- 爱立信LTE负荷分担介绍.ppt
- 基于PSCAD的分布式电源VF控制
- 基于深度学习LSTM网络的短期电力负荷
- 电力负荷建模
- EUNIT电力负荷预测竞赛完整数据
- 粒子群算法分布式电源选址定容
- 澳大利亚电力负荷与价格预测数据.
- 使用PSO优化LSSVM
- SNM支持向量机预测回归分析数据预测
- 240节点负荷数据.rar
- 分布式电源 配电网
- 电力负荷预测方法及应用分析
- 论文研究-采用稳健回声状态网络的超
- 典型日负荷曲线预测的一种简单方法
- BP神经网络算法在年电力负荷预测中的
- 基于EUNITE竞赛数据的中期电力负荷预
- PSCAD中微电网定直流电压控制、PQ控制
- 神经网络电力系统负荷预测
- 含分布式电源的多阶段配电网扩展规
- pso分布式电源无功优化
- 基于SVM电力系统短期负荷预测的其中
- 分布式电源pq控制
- 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷
- 南京市96点网供及地区负荷数据.xls
- 基于SVM电力系统短期负荷预测的一个
评论
共有 条评论