基于混沌多目标遗传算法的分布式电源规划

针对多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MGA)在解决分布式电源(dis-tributed generation,DG)优化问题上存在的不足,加入混沌变量、虛拟适应度、精英保留策略等方法进行多目标改进,提出一种改进混沌多目标遗传算法(improved chaotic optimization multi-ob-jective genetic algorithm,ICMGA),并依据种群进化状态自适应调整搜索精度,提高了算法搜索效率和收敛速度。结果表明:与NSGA_II算法相比,ICMGA算法不但寻优能力更强,收敛速度快,还具有良好的经济性。能够为分布式电源优化问题提供优良的解决方案。     

基于Crowbar保护电路的双馈风电系统高电压穿越

针对电网电压发生骤升故障时造成的电网不稳定运行,在双馈机组转子侧加入Crowbar保护电路,增加双馈风电系统高电压穿越的能力。通过建立电网电压骤升时双馈风电机组投入Crowbar保护电路后的数学模型,并从磁链角度推导出转子侧暂态电流及其最大估算值,根据短路电流和直流侧母线耐受电压的大小,确定Crowbar电路串联的电阻值、切入和退出时间,加速系统暂态电流的衰减,实现双馈系统的高电压穿越。Matlab/Simulink仿真结果表明:控制方案增强了双馈发电系统稳定运行的可靠性,并提高了双馈风力发电系统的高电压穿越能力。