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质体生物学的基因组编辑
随着连接到功率系统的双重喂养发电机（DFIG）的扩大量表，无法忽略系统继电器保护对系统中继电流的影响。设置和配置继电器保护将受到不精确的短路电流计算的影响。但是，一些现有的研究仅考虑输入是撬棍，而转子激发被阻塞的条件。中国的新网络标准需要DFIG的输出反应性支持电流，并将改变短路电流的特性。为了解决此问题，根据分析DFIG的瞬态等效势的特征，提供了具有不间断激发的DFIG的瞬态模型。基于频道链接的不间断变化的特征以及新的网格标准反应性支持电流的要求，提出了带有不间断激发的DFIG的短路电流计算方法。基于实时数字模拟器（RTD），这是一个建立了包含DFIG转换器实际控制单元的数字分析实验平台，验证了拟议的短路电流均方根（RMS）值计算方法。
使用深度学习控制的故障电流限制器
本研究解决了整合可再生能源（尤其是风能）时网格稳定性的挑战。它专注于使用高级策略（例如故障电流限制器和深度学习），增强双喂养发电机（DFIG）风能系统中的瞬态稳定性。该研究包括对故障场景，模拟和解决方案评估的彻底分析，强调了维持可再生能源网格稳定性的关键需求。随着风能需求的增加，优化系统性能至关重要。许多风力涡轮机依靠DFIG，需要稳健的故障乘车。引入了一个被动故障电流限制器，以增强DFIG系统瞬态稳定性。这个没有主动控制器的限制器具有内在的弹性。该研究引入了一种新型算法，以计算最佳断层电流限制性，并在参考水平的±10％以内保持电压。瞬态稳定性通过涉及对称和不对称断层的模拟进行评估，并结合了深度学习。MATLAB/SIMULINK证实了所提出的限制器和算法在提高基于DFIG的风能系统的瞬时稳定性方面的功效。该研究强调了故障电流限制器和深度学习在无缝将可再生能源整合到电网中的作用。
储能系统与风产生的储能系统集成
摘要：随着电动机在电气系统中插入的显着增加，系统的总体惯性减少，从而导致其支持频率的能力丧失。这是因为使用可变的速度风力涡轮机（基于双馈感应发电机（DFIG）），它们通过电子转换器耦合到功率网格，它们的特性与同步发电机没有相同的特性。因此，本文提出了使用DFIG相关的电池储能系统（BES）来支持主要频率。制定了控制策略，并考虑了诸如充电和放电电池限制和电池限制内的运行之类的重要因素。时间域模拟来研究包含风力涡轮机的分配系统，显示了BES的优势而不是频率干扰。
基于并网双馈感应发电机的风电场智能控制系统综述 I. Hamdan 1，
摘要：本综述研究重点关注并网双馈感应发电机 (DFIG) 风电场智能控制系统中使用的各种方法。本文回顾了一种使用模糊协调 PI 的控制器，该控制器建议用于在大型风电场发生干扰时通过降压-升压转换器 (DC-DC 转换器) 改善与 DFIG 耦合的超级电容器 (SC) 的动态性能。此外，本研究回顾了一种俯仰角控制，用于在不同风速下调节风力涡轮机 (WT) 叶片的角度，以控制功率并安全运行 WT。在俯仰角上实施人工智能控制 (模糊方法) 取代传统控制以提高系统性能，模糊方法用于在各种工作条件下自动调整传统控制参数。然后，本文回顾了一种开发的控制技术，该技术使用区间型 2 模糊逻辑控制 (FLC) 调整 PI 来为由 DFIG 操作的 WT 进行最佳扭矩调节。建议的控制可调节机械转子速度的误差并产生实现最大输出功率的最佳扭矩。根据现有文献的结果，引入了 SC 到三相四线有源电力滤波器 (APF) 直流链路的集成，方法是使用由模糊控制方法控制的接口三级双向降压-升压转换器。关键词：智能控制系统；风能；电力电子；双馈感应发电机；最大功率跟踪。
通过可再生能源产生来源喂养的微电网的设计和控制
1,2电气工程系，IET Bhaddal技术校园，旁遮普邦，印度摘要这项工作在从风能和太阳能混合能源的隔离位置中对微网格进行了控制。 用于风能转换的机器是双喂养发电机（DFIG），并且电池库连接到它们的普通直流总线。 太阳能光伏（PV）阵列用于转换太阳能，该太阳能使用DC-DC Boost Converter以具有成本效益的方式在DFIG的普通DC总线上撤离。 电压和频率通过线侧转换器的间接矢量控制来控制，该侧面转换器与落下特性合并。 它根据电池的能量水平来改变频率设定点，该电池的能量水平放慢了电池的充电或排放。 当风能源不可用时，系统也能够工作。 风能和太阳能块在其控制算法中具有最大功率点跟踪（MPPT）。1,2电气工程系，IET Bhaddal技术校园，旁遮普邦，印度摘要这项工作在从风能和太阳能混合能源的隔离位置中对微网格进行了控制。用于风能转换的机器是双喂养发电机（DFIG），并且电池库连接到它们的普通直流总线。太阳能光伏（PV）阵列用于转换太阳能，该太阳能使用DC-DC Boost Converter以具有成本效益的方式在DFIG的普通DC总线上撤离。电压和频率通过线侧转换器的间接矢量控制来控制，该侧面转换器与落下特性合并。它根据电池的能量水平来改变频率设定点，该电池的能量水平放慢了电池的充电或排放。当风能源不可用时，系统也能够工作。风能和太阳能块在其控制算法中具有最大功率点跟踪（MPPT）。
专门设计的替代风能发电机的实验研究
摘要：全球安装的风力涡轮机的累计容量不断增加，证明了人们对风能的兴趣日益浓厚。本文介绍了一种风能转换系统的实验研究，该系统使用一种非常特殊的交流发电机，不同于双馈感应发电机 (DFIG) 或永磁同步发电机 (PMSG)。我们推荐的发电机类似于倒置安装的电励磁同步发电机 (EESG)。它配备了一个多极电感定子，由直流电供电，还有一个环形转子，通过该转子将产生的替代电能分配到公用电网。将相对较低的直流电选择性地注入多极定子，可以在发电机的端子上产生用户所需的电压。这种绕线转子替代发电机 (WRAG) 以同步模式运行。此外，结合转子侧的电力电子接口 (PEI) 转换器，WRAG 可以在低风速范围内将产生的电压调整到公用电网的频率，而无需变速箱。在 3 kVA 机器上进行了实验验证，可以说它是 PMSG 和 DFIG 的中间解决方案，在偏远地区和农业农场具有更高的可靠性。
一种基于能量的控制策略，以提高LVRT的能力
NOMENCLATURE DFIG Doubly Fed Induction generator MW, Mvar Megawatt, Mega volt ampere reactive WEC Wind Energy Conversion I, pv, Vpv Output current (A) and output voltage (V) PCC Point Of Common Coupling Iph Photocurrent generated by light (A) LVRT Low Voltage Ride Through Rs, Rsh Series resistance and shunt resistance (Ω) PSO Particle群的优化n，k的k理想因子和玻尔兹曼常数（1.38×10-23J/k）ITAE ITAE积分时间绝对误差t PV细胞温度（K）FRT故障乘坐D，Q D – Q轴成分
1.5mw倍增管多目标优化及智能算法研究
这项荟萃分析证明了将人工智能算法与传统设计方法相结合对优化 1.5MW DFIG 风力涡轮机叶片的有效性。该研究成功解决了风力涡轮机设计中涉及多个相互竞争的目标的复杂问题，例如空气动力学效率、结构完整性和经济可行性。借助先进的优化算法，特别是灰狼优化方法，设计结果和计算效率得到了显著改善。优化后的叶片设计重量减轻了 8%，同时提高了结构耐久性和空气动力学性能。组合叶片设计的功率系数增加到 0.27，表明风力涡轮机的效率有可能提高，尤其是在低风速范围内，任何效率的提高都对整体能量捕获至关重要。
弱网格研究的稳定性增强措施
ARP Advancing Renewable Program AVR Automatic Voltage Regulator CSCR Composite Short Circuit Ratio DFIG Doubly-Fed Induction Machine DFT Discrete Fourier Transform ESCR Equivalent Circuit Based Short Circuit Ratio GA Genetic Algorithm GFMI Grid Forming Inverter GFLI Grid Following Inverter GIH Grid Innovation Hub HSS Hyper-Spherical Search HVDC High Voltage Direct Current ISP Integrated System Plan MPM Matrix Pencil Method NEM National Electricity Market OEM Original Equipment Manufacturer PEC Power Electronic Converter PLL Phase-Locked Loop PMU Phasor Measurement Unit PoC Point of Connection PSCAD Power System Computer Aided Design RMS Root Mean Square RoCoF Rate of Change of Frequency SCR Short Circuit Ratio SynCon Synchronous Condenser TNSP Transmission Network Service Provider VSC Voltage Source Converter VSG Virtual Synchronous Generator WSCR加权短路比
电气工程系
第 5 学期可再生能源发电系统模块 I：（15 小时）简介：传统能源及其影响、非传统能源 - 季节性变化和可用性、可再生能源 - 来源和特点、分布式能源系统和分散式发电 (DG)。太阳能：太阳过程和太阳辐射的光谱组成。太阳能热系统 - 太阳能集热器、类型和性能特点、应用 - 太阳能热水系统（主动和被动）、太阳能空间加热和冷却系统、太阳能海水淡化系统、太阳能灶。太阳能光伏系统 - 工作原理、光伏电池概念、电池、模块、阵列、太阳能电池损耗、阴影的影响 - 部分和完全阴影、串联和并联连接、电池不匹配、最大功率点跟踪、应用电池充电、泵送、照明、珀尔帖冷却。光伏电池建模。模块 II：（10 小时）风能：风能、风能转换；风能密度、风能转换效率极限、转换器类型、风力转子的空气动力学、风力涡轮机的功率~速度和扭矩速度特性、风力涡轮机控制系统；转换为电能：感应发电机和同步发电机、并网和自激感应发电机运行、电力电子控制单双输出系统的恒压和恒频发电、无功功率补偿、风力发电厂的特性、DFIG 的概念。模块三：（9 小时）生物质能：生物质转化的原理、燃烧和发酵、厌氧消化、沼气池的类型、木材气化器、热解、应用。生物气、木炉、生物柴油、内燃机、应用。模块四：（6 小时）混合系统：混合系统的需求、混合系统的范围和类型、柴油光伏、风能光伏、微型水力光伏、生物质柴油系统、电动和混合电动汽车的案例研究。教科书： [1] Godfrey Boyle“可再生能源——可持续未来的动力”，牛津大学出版社。 [2] BHKhan，“非传统能源”，Tata McGrawHill，2009年。 [3] SN Bhadra、D. Kastha、S. Banerjee，“风电系统”，牛津大学出版社，2005年。 参考书： [1] SA Abbasi、N. Abbasi，“可再生能源及其环境影响”，Prentice Hall of India，新德里，2006年。 数字学习资源： 课程名称：能源资源与技术 课程链接：https://nptel.ac.in/courses/108/105/108105058/ 课程讲师：Prof. S Banerjee，IIT Kharagpur