XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMPPT
水母搜索优化器的应用
摘要：气候环境的变化以及间歇性对可再生能源（RESS）的总体能源系统产生显着影响，需要制定控制策略以提取Ress可用的最大功率。为了完成这项任务，已经开发了几种技术。应使用有效的最大功率跟踪（MPPT）技术来确保风发和PV生成系统都提供其全部优势。在本文中，开发了一种新的MPPT方法（JSO）；此外，利用统一的功率质量调节剂（UPQC）来增强微电网（MG）的性能并解决敏感负载的功率质量问题。MG检查了光伏（PV），风力涡轮机和燃料电池电池，并以均匀和非均匀的风速和太阳辐照度进行了检查。提出了开发算法与不同最大功率跟踪算法之间的比较。此外，进行了四个案例研究，以验证引入的UPQC在增强功率质量问题方面的有效性。使用其他算法评估时，研究结果表明，发达算法的高性能。MATLAB/SIMULINK软件用于仿真风，PV和FC控制系统。然而，在与PV辐照的相同条件下进行了实验有效测试，以验证模拟结果。实验验证是通过使用PV模块模型，带有太阳高度模拟器CO3208-1B板的三倍，23 v/2a CO3208-1A执行的，并将结果与仿真结果进行比较。
闭环BMS通信集成指南
建议使用闭环操作配置晨星/发现系统。但是，如果出于某种原因，BMS通信不起作用（BMS Lynk II通信失败），则可以使用开放循环设置。为了从封闭环切换到打开循环自定义设置，有必要执行“出厂设置”才能对设备进行投入（从与GenStar MPPT Controller的仪表接口）。有关收费设置的详细信息，请参阅Morningstar Discovery兼容技术，以获取有关自定义设置的更多详细信息。https://www.morningstarcorp.com/wp-content/uploads/morningstar-discovery-compatibility-compatibility-compatibility-technote.pdfhttps://www.morningstarcorp.com/wp-content/uploads/morningstar-discovery-compatibility-compatibility-compatibility-technote.pdf
适用于住宅安装的 S 系列功率优化器
SolarEdge 功率优化器可显著提高太阳能安装性能。由于它们控制和监控每个模块的能量生产，功率优化器可减轻模块不匹配（例如，由于遮光、污染、模块老化等）造成的功率损失，支持所有屋顶类型并最大限度地利用屋顶。它们效率很高（99.5%），并且与每个模块的单独 MPPT 相结合，使房主能够产生更多的能量。与往常一样，安装人员和房主可以从实时模块级性能监控中受益，可以通过他们的 SolarEdge 监控应用程序从任何地方访问。
并网太阳能光伏风能混合能源系统性能分析
a 研究学者，电气与电子工程系，Sri Satya Sai 科技与医学科学大学，Sehore，博帕尔印多尔路，中央邦，印度 b 研究指南，电气与电子工程系，Sri Satya Sai 科技与医学科学大学，Sehore，博帕尔印多尔路，中央邦，印度 文章历史： 收到日期：2021 年 1 月 11 日；接受日期：2021 年 2 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：电能成为人类的必需品。电能的产生主要依赖于化石燃料，它们在自然界中是有限的，也是环境污染的罪魁祸首。可再生能源为未来提供了更好的选择。与传统能源相比，经济性是可再生能源的一个主要问题，具有可行性和效率。本文研究了连接到电网并为大型电厂提供临界可变负载的光伏 (PV)-风电混合系统的性能分析和控制。混合电力系统采用提取最大功率点的技术，以便在变化的气候条件下获取最大功率。此外，还提出了功率流控制策略来满足工厂的关键负载需求。在不同环境条件下分析了所提出的混合系统的动态性能。仿真结果证明了所提出的最大功率点跟踪 (MPPT) 策略在应对一天中天气条件快速变化方面的有效性。关键词：光伏、MPPT 控制、混合能源、风力涡轮机。介绍
太阳能技术课程代码：EER1131 学分
序号 实验 圈数 1 太阳能 MPPT 转换器的仿真研究 2 2 降压、升压和降压-升压 DC-DC 转换器的闭环控制 2 3 太阳能光伏电网同步 2 4 风电电子转换器的建模与仿真 2 5 串并联转换器的仿真 2 6 多输入多输出转换器的研究 1 7 多输入多输出转换器的研究 1 8 DC-DC 和 DC-AC 转换器的并联运行 1 9 AC-DC-AC 转换器的研究 1 课程成果：在本课程结束时，学生将能够 CO1 了解太阳能光伏系统 CO2 了解风能转换 CO3 了解燃料电池技术 CO4 应用与电网同步技术相关的知识
BQ25798 I2C受控，1至4个电池，5-A降压电池充电器，带有双输入选择器，太阳能电池板的MPPT和快速备份模式数据表（Rev. b）
Ti的可扩展MSPM0 MCU投资组合具有ARM®Cortex®-M0+核心。最大CPU速度为32 MHz的低成本家族具有32位结构，可提高MCU的处理能力。从1.62 V到3.6 V的宽操作电压允许在低压和低功率应用中使用。高压检测需要 5-V耐受I/O销。 在较长的电池寿命中，MSPM0具有多种低功率模式，可在TWS应用中节省电池能量。 待机模式的消耗小于1 µA。 16针MCU的最小包装是一个3毫米×3毫米QFN，具有4KB至64KB闪存，并具有销钉对针替换选项。 集成了一个12位的快速SAR ADC，最高为4-MSPS样本率。 14位分辨率通过高精度的高度采样技术支持，以量表算法的高精度。 可以使用UART，I2C和SPI等各种外围通信界面。5-V耐受I/O销。在较长的电池寿命中，MSPM0具有多种低功率模式，可在TWS应用中节省电池能量。待机模式的消耗小于1 µA。16针MCU的最小包装是一个3毫米×3毫米QFN，具有4KB至64KB闪存，并具有销钉对针替换选项。集成了一个12位的快速SAR ADC，最高为4-MSPS样本率。14位分辨率通过高精度的高度采样技术支持，以量表算法的高精度。可以使用UART，I2C和SPI等各种外围通信界面。
印度理工学院Roorkee
Course Outlines: Sustainable energy sources , Analysis and modelling of non-isolated and isolated DC-DC converters, Inverters modelling and design, AC filter design for grid connected inverters, vector control of the three-phase gird connected systems, phase locked loop, Grid connection issues: Islanding, harmonics, active/reactive power feeding, unbalance, control of single-phase grid connected systems, Characteristics of Solar PV, MPPT方案，用于PV集成的转换器的建模，风力涡轮机及其电网相互作用，发电机的类型及其控制风能网络集成的控制，电池类型，充电降低方案，用于BMS的转换器，AC和DC微电网的简介。
Adafruit BQ25185 USB / DC / Solar Charger，带3.3V BUCK板< / div>
带有5.1K CC电阻的C型USB C型连接器，因此它将与任何计算机或电源一起使用，可获得5V和最多1A。可用的数据线在底部突破中。单独的DC或太阳能输入 - 边缘上的两个垫子可用于连接5〜18V电源，可以代替USB使用。如果输入是太阳能电池板，则充电芯片将调整电流绘制，以使电压不会降低电池以下，从而优化了太阳能输入。无需大型电容器即可稳定它，并且您可以在没有MPPT的成本和复杂性的情况下获得接近MPPT的能力。默认充电率为1A，但是您可以将跳线上的跳线设置为500mA功率路径的负载路径 - 如果4.5V或3.3V负载连接器是绘制电流的，而USB / DC /太阳能是连接的，则将默认用于从充电器中绘制电流的电流，并且任何剩余电流都会符合电池电量。可以防止电池不断充电/放电，从而降低电池寿命。调节的4.5V -max输出 - 无论您在USB或DC /太阳能输入上有什么电压，由于内部电压调节器，4.5V端子块输出端口永远不会超过4.5V。不过，请记住这一点，当使用高电流和高直流电压时，因为LDO会使板开始过度过热和防风电流。受调节的3.3V -max输出 - 单独的降压转换器将从BQ25185中接收负载输出，并将其切换为3.3V，在1 AMP最大负载3个状态LED -Orange C Harging LED，Red F Ault LED和绿色3.3V输出LED。启用垫 - 禁用3.3V降压转换器。安装孔！
电力电子人工智能应用概述
在过去的几十年中 [1]，[2]。人工智能的目的是促进具有像人类一样学习和推理能力的智能系统。它具有巨大的优势，并已成功应用于许多工业领域，包括图像分类、语音识别、自动驾驶汽车、计算机视觉等。电力电子技术潜力巨大，可从人工智能的发展中受益。人工智能有各种各样的应用，包括电源模块散热器的设计优化 [3]、多色发光二极管 (LED) 的智能控制器 [4]、风能转换系统的最大功率点跟踪 (MPPT) 控制 [5]，[6]、逆变器的异常检测 [7]、超级电容器的剩余使用寿命 (RUL) 预测 [8] 等。通过实施人工智能，电力电子系统具有自我意识和自适应能力，因此可以提高系统自主性。