超大功率光伏并网逆变器学习(三相)
1.超大功率用的IGBT开关频率通常很低,比如6KHz
2.线电压和相电压的关系
- 相电压 A = AB线电压-CA线电压
- 相电压 B = BC线电压-AB线电压
- 相电压 C = CA线电压-BC线电压
3.坐标变换
- ABC三相信号通过Clark坐标变换得到αβ两相静止信号,其中α与A相重合,β与α轴90°正交,两相静止信号αβ可通过反Clark变换得到三相信号ABC
- αβ两相坐标以和交流信号一样的频率旋转可以得到同步旋转DQ坐标系称为Park变换,由于DQ和交流信号频率一致,所以可以描述为直流信号,在DQ坐标系下,实现三相逆变器可以简化控制,比如普通逆变器需要用三环或者PR消除静差,但是在DQ坐标系下,PI就能实现无静差控制,DQ同步旋转信号可以通过反Park变换得到αβ两相静止信号
- Clark变换公式:
- 基于相电压计算
- 当进行等幅值变换时,
,当进行等功率变换时,
,等幅值变换会让幅值相等比如220V的幅值为310V,等功率变换就是让功率相等
- 基于线电压计算
- 反Clark公式
- 当进行等幅值变换时,m = 1,当进行等功率变换时,
- Park变换
- 反Park变换
- 相位角计算
- 上述信号计算需要三相信号为标准的三相对称信号,比如给定的三相参考值
- 因为DQ变换是控制的直流量,带宽不用太大,例程电压环10Hz带宽仿真
- DQ变换后是等幅值变换,所以控制的其实是峰值
- 极简SVPWM
- 三相SPWM发波,这种方式发波与单相相似,就是多了2路相差120°的调制正弦波
- SVPWM空间矢量调制:
- SVPWM相对于SPWM母线电压的利用率更高,电压谐波含量更低,更易于数字化实现
- SVPWM原理时伏秒平衡原理,调制电压矢量与时间的乘积等于开关管可形成的矢量与作用时间的乘积之和
- 代码步骤:
- 根据参考值,计算出αβ
- 求解参考值的相位
- 参考值Park变换得到DQ量
- 采样电压Clark变换
- 采样电压Park变换
- 如果有电流环,采样电流Clark和Park变换
- 电压环D闭环控制和电压环Q闭环控制
- 电压环作为电流环的参考进行D闭环和Q闭环控制
- 防止过调制根号下 (电流环的D²+Q²)不能大于一个值,比如0.55
- 环路输出的DQ经过反Park变换和反Clark变换得到ABC三相值
- 对调制信号做差
- 判断扇区
- 计算矢量作用时间
- 算出占空比
- 传统SVPWM调制
- 传统SVPWM需要设置调制比,该参数一般定义为"相电压幅值 / 母线电压",理论上SVPWM最大输出线电压为直流母线电压,因此调制比最大设置为
否则将发生过调制
- 代码步骤
- 先计算出αβ,再根据αβ计算出电压矢量V1,V2,V3所处的扇区
- 计算各扇区基本矢量作用时间T1和T2
- 当发生过调制,T1+T2>T,此时需要重新计算T1和T2
- 计算出各相的Ton时间,再乘以周期就得到占空比
- 传统SVPWM需要设置调制比,该参数一般定义为"相电压幅值 / 母线电压",理论上SVPWM最大输出线电压为直流母线电压,因此调制比最大设置为
相关文章:

超大功率光伏并网逆变器学习(三相)
1.超大功率用的IGBT开关频率通常很低,比如6KHz 2.线电压和相电压的关系 相电压 A AB线电压-CA线电压 相电压 B BC线电压-AB线电压 相电压 C CA线电压-BC线电压 3.坐标变换 ABC三相信号通过Clark坐标变换得到αβ两相静止信号,其中α与A相重合,β与α…...

大豆、棉花深度学习数据集大合集
最近收集了一大波关于大豆和棉花的深度学习数据集,主要有叶片的识别、分类、计数以及病害检测等。 数据集的价值 科研价值:这些数据集为植物学、农业信息技术、机器学习等领域的科研人员提供了宝贵的资源。它们可以用于训练和优化各种深度学习模型&…...

教育数字展馆助力全球教育传播,科技引领数字化教育潮流
一、教育数字展馆助力教育传播 1、提高教育资源的可及性 教育数字展馆通过VR和WEB3D技术,将丰富的教育资源呈现在用户面前。不论是名校的经典课程,还是专家的精彩讲座,均可通过教育数字展馆实现线上展示。用户只需登录平台,即可…...

14.微信小程序之地理定位功能
目录 1.地理定位介绍 1.1 申请开通 1.2 使用方法 2.拒绝授权后的解决方案 3.开通腾讯位置服务 4.LBS 逆地址解析 1.地理定位介绍 小程序地理定位是指通过小程序开发平台提供的 API,来获取用户的地理位置信息。用户在使用小程序时,可以授权小程序获…...
理解lambda表达式
Lambda表达式: 这里不再过多叙述什么事lambda表达式,就说下怎么使用,首先和lambda表达式同时存在的就是另一个定义,就是匿名内部类。匿名内部类首先需要一个接口。 下面用一个例子说明lambda表达式: public class Hel…...
【面试】Java的前端编译器和后端编译器
目录 1. 说明2. 前端编译器2.1 主要功能2.2 工作原理 3. 后端编译器3.1 主要功能3.2 工作原理 1. 说明 1.在Java的编译过程中,编译器通常被划分为前端编译器和后端编译器,各自负责不同的任务。2.前端编译器主要负责源代码的词法分析、语法分析和语义检查…...

教育小程序的性能优化:从前端到后端的综合提升策略
随着教育小程序的普及,其性能直接影响用户体验和教学效果。本文将从前端到后端,详细探讨教育小程序的性能优化策略,帮助开发者打造高效、流畅的教育应用。 一、前端性能优化策略 代码优化 减少HTTP请求:合并CSS、JavaScript文件…...

单链表实现通讯录
之前我们完成了基于顺序表(动态)实现通讯录,现在我们链表学完了,可以尝试着使用链表来实现我们的通讯录。 首先我们要明白我们写的通讯录是由一个个节点组成的,每个节点里存储的就是我们的联系人信息。也就是说 我们需…...
Linux 命令操作技巧
Linux命令行界面提供了丰富的快捷键来提高操作效率,以下是一些常用的Linux终端快捷键,主要基于Bash shell: Tab - 自动补全:输入命令、文件名、目录名或命令选项的开头部分,然后按Tab键,系统会自动补全剩余…...

深度学习21天 —— 卷积神经网络(CNN):识别验证码( 第12天)
目录 一、前期准备 1.1 标签数字化 1.2 加载数据 1.3 配置数据 二、其他 2.1 损失函数 categorical_crossentropy 2.2 plt.legend(loc ) 2.3 history.history 活动地址:CSDN21天学习挑战赛 学习:深度学习100例-卷积神经网络(CNN&…...
利用 Docker 简化Redis部署:快速搭建Redis服务
利用 Docker 简化Redis部署:快速搭建Redis服务 目录 利用 Docker 简化Redis部署:快速搭建Redis服务为什么选择 Docker准备工作拉取Redis镜像快速运行Redis容器验证Redis服务总结 在现代软件开发中,Redis作为一种高性能的键值数据库࿰…...
Web前端框架:深入探索与实践
Web前端框架:深入探索与实践 在当下数字化飞速发展的时代,Web前端框架的选择与应用成为了开发者们关注的焦点。Node.js,作为一种强大的后端技术,在前端框架的构建中也发挥着不可或缺的作用。本文将围绕Node.js Web前端框架&#…...

【算法】贪心算法——柠檬水找零
题解:柠檬水找零(贪心算法) 目录 1.题目2.题解3.参考代码4.证明5.总结 1.题目 题目链接:LINK 2.题解 分情况讨论 贪心算法 当顾客为5元时,收下当顾客为10元时,收下10元并找回5元当顾客为20元时,收下20元并找回10…...

Jmeter安装教程
1 Jmeter下载 Jmeter下载地址:https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi,选择需要的版本点击下载 解压jmeter安装包 解压后的安装包如下: 2 配置Jmeter环境变量 进入环境变量配置页面:计算机->属性->高级系统设置-&…...
关于磁盘管理
磁盘管理是操作系统提供的一项功能,用于高效地组织、维护和控制计算机的硬盘驱动器及其卷(分区)。通过磁盘管理工具,用户和管理员可以执行多种与存储相关的高级任务,主要包括: 初始化新磁盘: …...

人大金仓数据库大小写不敏感确认
1、图形化确认(管理—其他选项—预设选项) 2、命令行确认 # ksql -p 54321 -U system test # show enable_ci; 查看是否大小写敏感,on表示大小敏感,off表示大小写不敏感,使用某些项目的时候,需要设置数据库大小写不敏感&#…...

【Java】还有人不懂继承?25 个 Case 包教包会
还有人不懂继承?25 个 Case 包教包会 1.Implement single inheritance2.Implement multilevel inheritance3.Implement hierarchical inheritance4.Override a base class method into a derived class5.Demonstrate the protected access specifier6.Create an Stu…...
Qt实现窗口失去焦点抖动功能
一、失去焦点检测 当窗口失去焦点时会发出FocusOut事件,具体实现如下: 首先给窗口安装事件过滤器: this->installEventFilter(this);然后在事件过滤器函数中判断有没有失去焦点 bool MessageDialog::eventFilter(QObject *object, QEve…...

Flink 数据源
原理 在 Flink 中,数据源(Source)是其中一个核心组件,负责从各种来源读取数据供 Flink 程序处理。 Flink 的数据源类型丰富,涵盖了从简单测试到生产环境使用的各种场景。Kafka、Socket、文件和集合是 Flink 中最常见…...
在本地电脑中如何用命令操作远程服务器上的数据库
日常做服务器维护,经常操作的2个事情,一个是备份远程服务器上的数据库到本地电脑,一个是将备份下来的数据库是恢复到本机做测试用。下面以阿里云的mysql为例,看看怎么弄。电脑是win10系统,先打开cmd命令行模式…...

Chapter03-Authentication vulnerabilities
文章目录 1. 身份验证简介1.1 What is authentication1.2 difference between authentication and authorization1.3 身份验证机制失效的原因1.4 身份验证机制失效的影响 2. 基于登录功能的漏洞2.1 密码爆破2.2 用户名枚举2.3 有缺陷的暴力破解防护2.3.1 如果用户登录尝试失败次…...

.Net框架,除了EF还有很多很多......
文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集
Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集 78.子集 78. 子集 - 力扣(LeetCode) 思路: 笔者写过很多次这道题了,不想写题解了,大家看灵神讲解吧 回溯算法套路①子集型回溯【基础算法精讲 14】_哔哩哔哩_bilibili 完…...

家政维修平台实战20:权限设计
目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系,主要是分成几个表,用户表我们是记录用户的基础信息,包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题,不同的角色…...

P3 QT项目----记事本(3.8)
3.8 记事本项目总结 项目源码 1.main.cpp #include "widget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) {QApplication a(argc, argv);Widget w;w.show();return a.exec(); } 2.widget.cpp #include "widget.h" #include &q…...
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...
【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素
HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...

C# 求圆面积的程序(Program to find area of a circle)
给定半径r,求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子: 输入:r 5 输出:78.53982 解释:由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982,因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...
C++.OpenGL (20/64)混合(Blending)
混合(Blending) 透明效果核心原理 #mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-SWG0UzVfJms7Sm3e .error-text{fill…...

永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器
一、原理介绍 传统滑模观测器采用如下结构: 传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减,并且需要额外的相位补偿。 采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF),可以去除高次谐波,并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位…...