为了避免电击,在使用超过120V(60V)DC或50V(25V)RMS AC的电压时,有关过度接触电压的有效安全和VDE法规必须受到最大关注。括号中的值对有限的范围有效(例如医学和农业)。进行测量之前,请确保测试引线和测试仪器处于完美状态。使用此仪器时,只能触摸探针的手柄 - 请勿触摸探针尖端。该仪器只能在指定的范围内和低电压系统中使用,最高为690V。在使用之前,请确保完美的仪器功能(例如已知电压源)。如果一个或几个功能失败或未指示功能,则可以不再使用电压测试仪。在潮湿条件下请勿使用此仪器。完美的显示仅在-10°C的温度范围内保证,最高 +55°C,相对湿度问题<85%。如果无法保证操作员的安全性,则必须将仪器从服务中删除并防止使用。如果仪器显示出明显的损坏,则不能再保险。
电路:电路元素,网络图,Kirchhoff定律,网格和节点分析,网络定理和应用,自然响应和强制响应,瞬态响应以及对任意输入,共振,基本过滤器概念的暂时响应以及稳态响应;网络的理想当前和电压源在极点和零方面的属性,传输函数,共振电路,三个相路,两端口网络,两元素网络合成的元素,三个相路。信号和系统:连续和离散时间信号的表示;移动和缩放操作;线性,时间不变和因果系统;连续周期性信号的傅立叶级数表示;采样定理;傅立叶,拉普拉斯和Z变换。电机:电路电路,电动机的分析和设计 - 等效电路,相图图,测试,调节和效率;三相变压器连接,并行操作;自动转换器;转换原则; DC机器 - 类型,绕组,发电机特性,电枢反应和换向,电动机的启动和速度控制;三相感应电动机 - 原理,类型,性能特征,起始和速度控制;单相感应电动机;
摘要 — 全球向电动汽车的转变需要开发高效、可持续的电动汽车充电基础设施。本文探讨了将太阳能整合到电动汽车充电站中,解决了快速充电和慢速充电方法的双重问题。通过利用单晶太阳能电池板、电池存储、Arduino Nano 控制器、多级逆变器和降压-升压转换器,拟议的充电站优化了能量传输和电网管理,同时促进了环境可持续性。Arduino Nano 用作充电控制器,监控太阳能电池板的输入电压并调节电池充电。降压-升压转换器促进了不同电压源之间的有效能量传输,确保电动汽车充电的输出电压一致。此外,充电站的设计使多余的太阳能可以储存在电动汽车电池中或卖回电网,从而提高了能源弹性和经济可行性。该研究调查了充电速度、太阳能利用和电网整合之间的动态相互作用,阐明了优化充电体验和促进电动汽车广泛采用的关键考虑因素。此外,通过三小时的太阳能输出读数来评估面板效率,以了解整体系统的性能和效率。
摘要 - 该项目的主要目的是开发一个系统,以连续为电动汽车电池充电并控制三个相网系统。使用扰动和观察方法用于从太阳PV阵列中获取最大功率。电动汽车电池在直流链路处的双向转换器连接,直流链路也连接到电压源转换器,该电动汽车电池在低负载需求下会充电并在高负载需求下排放。此转换器通常通过此电池电池在DC链路处保持最大功率,可以通过拿到低额定电池来存储额外的电源来充电。使用网格连接的太阳能PV电池电池系统以更好的方式使用自适应递归数字过滤器。当太阳能消失发生变化并更改负载需求时,具有递归过滤器控制的系统是可控制的。VSC在没有太阳能发电的情况下没有任何干扰,并将反应性转移到网格中,而无需任何干扰。该项目是在MATLAB中的仿真的帮助下完成的,并且在稳态条件和动态条件下都可以完成硬件原型的测试结果。
锂离子电池表现出复杂,非线性和动态电压行为。对其缓慢的动态进行建模是一个挑战,因为涉及多个潜在原因。我们在这里提出了锂离子电池的神经等效电路模型,包括缓慢的电压动力学。该模型使用具有电压源,串联电阻和扩散元件的等效电路。使用神经网络对串联电阻进行参数化。扩散元素基于使用神经网络和可学习参数的参数化的离散形式的Fickian扩散形式。不仅代表沃伯格的行为,还可以灵活地代表电阻器型动力学。在数学上,由此产生的模型由结合了普通和神经微分方程的差分 - 代数方程系统给出。因此,该模型将物理理论(白框模型)和人工智能(Black-Box模型)的概念结合到了组合的框架(Grey-Box模型)。我们将这种方法应用于基于磷酸锂的锂离子电池。模型很好地再现了恒定循环期间的实验电压行为以及脉冲测试过程中的动力学。仅在非常高和非常低的电荷状态下,模拟显着偏离了实验,这可能是由于这些地区的训练数据不足而导致的。
ARR 年收入要求 BPA 博纳维尔电力管理局 CREZ 竞争性可再生能源区 DCRF 折旧资本回收率 DOE 美国能源部 EIA 能源信息署 ERCOT 德克萨斯州电力可靠性委员会 EUE 预期未服务能源 FERC 美国联邦能源管理委员会 GW 吉瓦 HVAC 高压交流电 HVDC 高压直流电 IGBT 绝缘栅双极晶体管 IREZ 跨区域可再生能源区 ISO-NE 新英格兰独立系统运营商 kV 千伏 LCC 线路换向转换器 LCOE 平准化能源成本 LMP 位置边际价格 MISO 中大陆独立系统运营商 MOSFET 金属氧化物半导体场效应晶体管 MW 兆瓦 MWh 兆瓦时 NOPR 拟议规则制定通知 NREL 国家可再生能源实验室 NTP 研究 国家输电规划研究 NYISO 纽约独立系统运营商 PJM PJM 互连 ROW 通行权 SPP 西南电力池 VSC 电压源转换器 WECC 西部电力协调委员会WEIM 西部能源不平衡市场
摘要 —。随着可再生能源和能源存储的日益普及,包括电压源转换器 (VSC) 和直流/直流转换器在内的高功率转换器在电网中占有相当大的份额。这些高功率转换器可用于通过控制其运行模式来控制变压器的过载。对于 VSC,运行模式包括整流和逆变操作,对于直流/直流转换器,运行模式包括降压和升压操作。这些操作模式由提出的算法管理,该算法感应配电变压器处理的功率并将其保持在指定的阈值内。该算法通过控制从电网到电池存储的功率流来实现所有这些。所有功率转换器都在闭环中运行,其中使用 PI 控制跟踪参考。在本文中,作者通过引入模糊控制提高了功率转换器的性能。在 MATLAB/Simulink 环境中开发了一个包括电网、变压器、交流母线、动态负载、VSC、直流/直流转换器和电池存储的仿真模型。模拟变压器过载测试案例,评估功率变换器PI控制和模糊控制的性能。结果表明,模糊控制的性能优于PI控制。
电池电动汽车(BEV)是被认为是减少运输部门的温室气体排放并解决气候变化的解决方案之一[1],[2]。BEV的足够市场渗透需要改善当前BEV的范围和成本[3]。因此,寻求提高电池的能量密度并提高牵引系统的整体效率。在这种情况下,本文遵循两个平行的改进轴:基于具有集成电池电池的级联的H桥逆变器(CHB-IB)[4] - [6]的创新电池子系统,以及能够在制动阶段增加能量回收率的能源管理策略的发展[7] - [10]。最近提出了一种基于CHB-IB的创新拓扑结构,以取代BEV的常规牵引系统。它由与集成电池电池组成的几个H桥转换器组成。他们为电动牵引力机提供最近的水平控制。以前的论文已经描述了这种新拓扑及其控制[11] - [13]。CHB-IB旨在履行电压源逆变器(VSI),电池管理系统(BMS)和充电器的角色。与常规拓扑相比,预计会有显着改善。先前的一项研究评估了新拓扑的效率[13]。在电牵引机的扭矩速度平面上确定了损耗图。
本文提出了独立的混合动力系统(HP)的最佳控制策略,以向孤立的站点提供可持续和最佳的能量,并具有提高的电能质量。A topology of Isolated Hybrid Power System (IHPS) is proposed, consists of: a Photovoltaic System (PVS), a Wind Energy Conversion System (WECS), electronic power devices controlled to maximize energy production from renewable sources and to maintain the constant DC-link voltage, a Battery Energy Storage System (BESS), Diesel Generator (DG), and a Pulse Width Modulation (PWM)电压源逆变器(VSI)位于负载端端。此外,在这项工作中,已经提出了一种新颖的控制策略,以最大程度地发挥PVS的功率。基于扰动和观察(P&O)算法和模糊PI控制器(FPIC)之间的组合,这种提出的策略表现出色,尤其是与经典算法P&O相比的动态状态。已详细阐述了一种监督控制算法,以管理混合系统设备之间的能量流,以确保最少使用电池和DG使用的负载持续供应。在MATLAB/SIMULINK环境中开发的仿真结果用于显示拟议控制策略在功率优化和能量管理方面的效率和性能。
未来电动飞机和混合动力飞机对电力的需求不断增加,机载系统的高功率电力转换研究工作一直在进行中。航空系统的安全关键性质使航空电力转换器的可靠性成为关键的设计考虑因素。本文研究了电力电子系统的可靠性,重点研究了关键子部件的寿命限制因素。为起动发电机驱动转换器建模了不同系统电压水平下的电压源功率转换器的可靠性。一个关键的观察结果是,Si IGBT 器件足以满足低压和中压系统(高达 540 V)的可靠性要求。在更高的系统电压(高于 540 V)下,使用 Si IGBT 进行设计需要多级拓扑。在恒定功率曲线驱动中,转换器直流链路中薄膜电容器的磨损故障对系统可靠性的影响最小。在没有增强电压降额的多级拓扑中,系统可靠性主要受宇宙射线引起的随机故障影响。仿真结果表明,在高系统电压 (810 V) 下,带有 SiC mosfet 的 2 L 拓扑在可靠性方面优于基于 Si IGBT 的 3 L 拓扑。