중국 대형 그리드 운영자의 과학자 그룹은 PV 시스템에 연결된 배터리의 관성과 감쇠 계수를 조정하기 위해 입자 군집 최적화 알고리즘의 향상된 버전을 사용할 것을 제안했습니다. 그들의 접근 방식은 일련의 시뮬레이션을 통해 검증되었으며 과도 성능을 향상시키는 것으로 밝혀졌습니다.
이미지: Ephramac, Wikimedia Commons
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중국 전력망 운영사인 국가전력망 한단 전력공급의 연구자들은 전력 초과 및 장시간의 반응 시간과 같은 기존 제어 전략의 전형적인 문제를 극복하기 위해 태양광 저장 시스템을 위한 새로운 전력망 형성 제어 방안을 제시했습니다.
새로운 전략은 새 떼의 먹이 찾기의 실제 규칙을 모방한 사회적 모델인 입자군 최적화(PSO)를 사용하는데, 이는 종종 휴리스틱과 메타휴리스틱에 사용되어 저장 시스템 내에서 그리드 형성 제어를 위한 정상상태 관성 계수를 결정합니다.
과학자들은 제거 및 대체 기능이 있는 PSO 알고리즘의 향상된 버전을 제안했습니다. 그들은 특히 관성 계수의 적응과 경계 전이 전략을 통해 가상 동기 발전기(VSG) 교란에 대한 응답으로 알고리즘의 진화적 단계 크기를 최적화했습니다.
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출처 pv 잡지
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