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.
Image: Ephramac, Wikimedia Commons
ESS 뉴스에서
Researchers from Chinese grid operator State Grid Handan Electric Power Supply have outlined a new grid-forming control scheme for photovoltaic storage systems that is intended to overcome the typical issues of conventional control strategies such as power overshoot and prolonged response times.
The new strategy uses particle swarm optimization (PSO), which is a social model that mimics the real rules of the bird flock’s foraging and is often used in heuristics and metaheuristics, to determine the steady-state inertia coefficient for grid-forming control within storage systems.
The scientists proposed an enhanced version of the PSO algorithm with elimination and replacement features. They optimized, in particular, the algorithm’s evolutionary step size in response to virtual synchronous generators (VSG) disturbances through an adaptation of the inertia factor and a boundary transition strategy.
계속 읽으려면 ESS 뉴스 웹사이트를 방문하세요.
이 콘텐츠는 저작권으로 보호되며 재사용할 수 없습니다. 저희와 협력하고 저희 콘텐츠 중 일부를 재사용하고 싶으시다면 editors@pv-magazine.com으로 연락해 주세요.
출처 pv 잡지
면책 조항: 위에 제시된 정보는 Cooig.com과 독립적으로 pv-magazine.com에서 제공합니다. Cooig.com은 판매자와 제품의 품질과 신뢰성에 대해 어떠한 진술 및 보증도 하지 않습니다. Cooig.com은 콘텐츠의 저작권과 관련된 위반에 대한 모든 책임을 명시적으로 부인합니다.
