Research on the Operation Control Strategy of a Low-Voltage Direct Current Microgrid Based on a Disturbance Observer and Neural Network Adaptive Control Algorithm
Research on the Operation Control Strategy of a Low-Voltage Direct Current Microgrid Based on a Disturbance Observer and Neural Network Adaptive Control Algorithm
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基于扰动观测器和神经网络自适应控制算法的低压直流微电网运行控制策略研究
DOI：
10.3390/en12061162
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发表时间：
2019-03
期刊：
影响因子：
3.2
通讯作者：
Cai Guowei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Liang;Chen Kang;Lyu Ling;Cai Guowei
研究了基于分布式发电(DG)的低压直流微网、孤岛模式下负荷突变对直流母线的影响以及直流微网从孤岛模式切换到并网模式时可能出现的安全问题。首先，针对孤岛模式下系统负载突变对直流母线的影响，提出了一种基于扰动观测器的直流母线控制算法(道布)。然后，在并网模式下，提出了一种基于神经网络自适应控制的预同步控制算法，并对下垂控制器进行了改进，以保证更好的控制精度。通过这种预同步控制，微网逆变器的输出电压可以快速跟踪电网电压，实现准确的并网运行。通过仿真验证了算法的有效性。
Low-voltage direct current (DC) microgrid based on distributed generation (DG), the problems of load mutation affecting the DC bus under island mode, and the security problems that may arise when the DC microgrid is switched from island mode to grid-connected mode are considered. Firstly, a DC bus control algorithm based on disturbance observer (DOB) was proposed to suppress the impact of system load mutation on DC bus in island mode. Then, in a grid-connected mode, a pre-synchronization control algorithm based on a neural network adaptive control was proposed, and the droop controller was improved to ensure better control accuracy. Through this pre-synchronization control, the microgrid inverters output voltage could quickly track the power grid’s voltage and achieve an accurate grid-connected operation. The effectiveness of the algorithms was verified by simulation.
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影响因子：
7.7
作者：
Xiaonan Lu;K. Sun;J. Guerrero;J. Vasquez;Lipei Huang
通讯作者：
Xiaonan Lu;K. Sun;J. Guerrero;J. Vasquez;Lipei Huang
DOI：
10.1007/978-981-10-7001-3_9
发表时间：
2018
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
M. Rahmani-Andebili
通讯作者：
M. Rahmani-Andebili
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
Power System Protection and Control
影响因子：
--
作者：
Zhang Xian-yon
通讯作者：
Zhang Xian-yon
影响因子：
6.7
作者：
S. Anand;B. G. Fernandes;J. Guerrero
通讯作者：
S. Anand;B. G. Fernandes;J. Guerrero
影响因子：
9.6
作者：
Mendis, Nishad;Muttaqi, Kashem M.;Perera, Sarath
通讯作者：
Perera, Sarath