针对传统的补偿控制策略存在相位失真、有功功率消耗大的问题,提出一种优化补偿控制策略.该策略通过注入动态电压恢复器(dynamic voltage restorer,DVR)有功功率的大小来优化直流侧电压的调节量,并对优化补偿策略的补偿特性进行系统分析;针对逆变单元输出受到非线性和冲击性负载扰动的问题,建立了一种混合级联H桥多电平逆变拓扑,分析其结构及工作原理,完成了多电平DVR数字系统的设计,包括软硬件的设计.在Chroma6590可编程交流电源上模拟电网电压,并在该系统上进行并网补偿试验.仿真与试验结果表明,所设计的DVR系统补偿效果很好,能够实现装置输出有功功率最小并延长补偿时间,有效减少输出谐波.
锂离子电池荷电状态(State of Charge,SOC)直接影响着锂离子电池使用性能和效率。为了实现准确的SOC在线预测,提出一种粒子群优化最小二乘支持向量机软测量方法。该方法使用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)建立非线性系统模型,以锂离子电池工作电压、电流为输入量,电池SOC为输出量。建立软测量模型时,LSSVM正则化参数λ和径向基核宽度μ直接影响着模型的准确度,采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对这两个关键参数进行优化。用型号为BTS6050C4的NBT电池测试系统进行样本数据采集,通过MATLAB仿真软件进行模型训练并校正。实验和仿真结果表明采用PSO-LSSVM优化算法精确度高、易实现,且在正常和过充工作环境下均可有效预测锂离子电池SOC。
