光伏储能单相离网并网切换仿真模型的构建与实现：Boost电路MPPT控制、并网逆变及离网逆变的双控制策略、双向DCDC储能技术笔记,光伏储能单相离网并网切仿真模型 笔记＋建模过程参考 包含Boost、Buck-boost双向DCDC、并网逆变器控制、离网逆变器控制4大控制部分 boost电路应用mppt， 采用扰动观察法实现光能最大功率点跟踪 电流环＋电压前馈的并网逆变控制策略 电压外环＋电流内环的离网逆变控制策略 双向dcdc储能系统维持直流母线电压恒定 THD<5% 满足并网运行条件 2018b版本 ,核心关键词：光伏储能; 离网并网切换; 仿真模型; Boost控制; Buck-boost; 双向DCDC; 最大功率点跟踪(MPPT); 扰动观察法; 电流环; 电压前馈; 电压外环; 电流内环; THD<5%; 2018b版本。,"光伏储能系统双向DCDC控制与离网并网切换仿真模型研究"

光伏储能与三相并离网逆变切换运行模型：Boost、Buck-boost双向DCDC控制、PQ与VF控制策略及孤岛检测自动切换技术笔记,光伏储能＋三相并离网逆变切运行模型【含笔记】 包含Boost、Buck-boost双向DCDC、并网逆变器控制、离网逆变器控制4大控制部分 光伏＋boost电路应用mppt 采用电导增量法实现光能最大功率点跟踪 并网逆变采用PQ控制 离网逆变采用VF控制控制 双向dcdc储能系统维持直流母线电压恒定 孤岛检测，然后在并、离网之间进行自动切 波形漂亮 转过程看图说话 ,光伏储能; 三相并离网逆变切换运行模型; Boost; Buck-boost双向DCDC; MPPT; 电导增量法; PQ控制; VF控制; 双向dcdc储能系统; 孤岛检测。,"光伏储能系统：四控部分协同运行模型及MPPT最大功率追踪"

光伏储能与三相并离网逆变切换运行模型：Boost、Buck-boost双向DCDC控制、PQ与VF控制策略及孤岛检测自动切换技术笔记,光伏储能与三相并离网逆变切换运行模型：Boost、Buck-boost双向DCDC控制、PQ与VF控制策略及孤岛检测切换机制介绍,光伏储能＋三相并离网逆变切运行模型【含笔记】 包含Boost、Buck-boost双向DCDC、并网逆变器控制、离网逆变器控制4大控制部分 光伏＋boost电路应用mppt 采用电导增量法实现光能最大功率点跟踪 并网逆变采用PQ控制 离网逆变采用VF控制控制 双向dcdc储能系统维持直流母线电压恒定 孤岛检测，然后在并、离网之间进行自动切 波形漂亮 转过程看图说话 ,光伏储能; 三相并离网逆变切换; Boost; Buck-boost双向DCDC; MPPT; 电导增量法; PQ控制; VF控制; 双向dcdc储能系统; 孤岛检测。,光伏储能系统：四控部分与双向DCDC的并离网运行模型【含操作图解】

四轮轮毂电机驱动车辆横摆力矩与转矩矢量分配控制仿真研究：滑模与PID联合控制策略及力矩分配方法探究。,四轮轮毂电机驱动车辆DYC与TVC系统分层控制策略仿真研究：附加横摆力矩与转矩矢量分配控制方法探索。,四轮轮毂电机驱动车辆直接横摆力矩控制(DYC)，转矩矢量分配(TVC)的仿真搭建和控制 整体采用分层控制策略。 其中顶层控制器的任务是利用车辆状态信息、横摆角速度以及质心侧偏角的误差计算出维持车辆稳定性的期望附加横摆力矩。 为了减少车辆速度影响，设计了纵向速度跟踪控制器；底层控制器的任务是对顶层控制器得到的期望附加横摆力矩以及驱动力进行分配，实现整车在高速地附着路面条件下的稳定性控制。 顶层控制器的控制方法包括：滑模控制（SMC）、LQR控制、PID控制、鲁棒控制（发其中一个，默认发滑模和pid控制器）等。 底层控制器的分配方法包括：平均分配、最优分配，可定制基于特殊目标函数优化的分配方法（默认发平均分配）。 说明：驾驶员模型采用CarSim自带的预瞄模型（Simulink驾驶员模型请单独拿后）；速度跟踪可加可不加，采用的是PID速度跟踪控制器。

四轮轮毂电机驱动车辆直接横摆力矩控制(DYC)，转矩矢量分配(TVC)的仿真搭建和控制 整体采用分层控制策略。 其中顶层控制器的任务是利用车辆状态信息、横摆角速度以及质心侧偏角的误差计算出维持车辆稳定性的期望附加横摆力矩。 为了减少车辆速度影响，设计了纵向速度跟踪控制器；底层控制器的任务是对顶层控制器得到的期望附加横摆力矩以及驱动力进行分配，实现整车在高速地附着路面条件下的稳定性控制。 顶层控制器的控制方法包括：滑模控制（SMC）、LQR控制、PID控制、鲁棒控制（发其中一个，默认发滑模和pid控制器）等。 底层控制器的分配方法包括：平均分配、最优分配，可定制基于特殊目标函数优化的分配方法（默认发平均分配）。 说明：驾驶员模型采用CarSim自带的预瞄模型（Simulink驾驶员模型请单独拿后）；速度跟踪可加可不加，采用的是PID速度跟踪控制器。 Simulink模型包括：理想状态计算模块、速度跟踪模块、轮毂电机模型、顶层控制器、底层控制器。 Simulink以及CarSim联合仿真进行验证，效果良好。 保证运行成功。

Simulink平台在电力电子技术领域的应用，涵盖了两电平和三电平逆变器、整流器、有源电力滤波器（APF）、静止无功补偿设备（SVG）、开关电源DCDC以及光伏逆变器MPPT等多种设备和技术。文中不仅讲解了各设备的基本原理和搭建方法，还深入探讨了不同控制策略的应用，如SPWM、SVPWM、PI、PR、MPC等，并分享了一些实际项目中的经验和教训，强调了仿真过程中需要注意的关键参数设置及其对系统性能的影响。 适合人群：从事电力电子技术研究和开发的技术人员，特别是熟悉Matlab/Simulink工具并希望深入了解各类电力电子设备及其控制策略的人士。 使用场景及目标：适用于高校教学、科研机构实验以及工业产品研发等场景。主要目标是帮助读者掌握Simulink环境下电力电子系统的建模、仿真和优化技能，提高实际工程项目的成功率。 阅读建议：由于涉及到大量具体的电路结构和控制算法，建议读者结合相关文献资料进行深入学习，并尝试动手构建和测试所介绍的各种模型，以便更好地理解和掌握这些复杂的技术细节。

内容概要：本文探讨了一种用于直流微电网中储能单元的SOC（荷电状态）均衡控制策略。由于不同容量的蓄电池存在自放电、环境温度等因素的影响，其SOC容易出现差异，这对微电网的运行效率和电池寿命有负面影响。为此，提出了分段下垂控制策略，通过调整下垂系数加速SOC均衡，并在SOC接近一致时进行模式切换，确保各储能单元的SOC趋于一致。此外，加入了母线电压补偿环节，以应对源荷功率差变化，使母线电压快速恢复并保持在额定值，提高了系统的稳定性和可靠性。 适合人群：从事电力系统、微电网研究和技术开发的专业人士，以及对储能技术和微电网感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要提升直流微电网运行效率和稳定性的场合，特别是涉及多容量蓄电池管理的项目。目标是通过有效的SOC均衡控制，延长蓄电池寿命，提高微电网的整体性能。 其他说明：该策略已在理论层面进行了详细阐述，未来还需在实际应用中进一步验证和优化，可能引入更多智能控制算法，如模糊控制、神经网络等，以实现更精细的控制。

AMESim与Simulink联合仿真平台在热泵空调系统中的应用，重点探讨了PID和模糊控制策略及其对电子膨胀阀开度的影响。文章首先阐述了联合仿真的安装与配置步骤，接着分别介绍了AMESim中热泵空调系统基本模型的构建和Simulink中控制算法的实现。随后，文章展示了如何将两者结合起来形成完整的联合仿真模型，并深入分析了PID控制器在调节电子膨胀阀开度时的作用机制，以及模糊控制在处理系统不确定性方面的优势。最后，通过对仿真结果的对比分析，得出了最优的控制策略，为提升热泵空调系统的性能提供了理论依据和技术支持。 适合人群：从事热泵空调系统设计、优化的研究人员和工程师，尤其是对联合仿真技术和控制算法感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解AMESim与Simulink联合仿真技术在热泵空调系统中的具体应用，掌握PID和模糊控制策略的实际操作方法，以及评估不同控制策略对系统性能影响的专业人士。 其他说明：本文不仅提供了详细的建模和仿真指导，还强调了控制算法参数调整的重要性，鼓励读者通过实验验证理论成果，进一步探索先进的控制方法和技术。

AMESim与Simulink联合仿真模型：解析热泵空调系统的控制策略与步骤，附PPT详解，使用AMESim2020.1与MATLAB R2016b平台,AMESim-Simulink热泵空调系统联合仿真模型 (1)包括AMESim模型和Simulink模型(AMESim模型可转成.c代码) （2）包含压缩机转速控制策略和电子膨胀阀开度控制策略，压缩机转速分别采用PID和模糊控制，电子膨胀阀开度采用PID控制 （3）含PPT联合仿真步骤讲解 （4）AMESim2020.1，MATLAB R2016b ,核心关键词：AMESim模型; Simulink模型; 联合仿真模型; 压缩机转速控制; 模糊控制; PID控制; 电子膨胀阀开度控制; PPT联合仿真步骤讲解; AMESim2020.1; MATLAB R2016b。,"AMESim与Simulink联合仿真模型：热泵空调系统的智能控制策略研究"

内容概要：本文介绍了AMESim与Simulink联合仿真模型在热泵空调系统中的应用，涵盖了模型转换、控制策略及具体实施步骤。文中详细描述了压缩机转速控制（PID和模糊控制）以及电子膨胀阀开度控制（PID控制），并通过PPT形式讲解了联合仿真的具体步骤。通过这种方式，可以更精准地模拟热泵空调系统的运行状态和性能，提升系统效率并优化控制策略。 适合人群：从事热泵空调系统研究与开发的技术人员、高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要对热泵空调系统进行深入研究和优化的项目，旨在提高系统的性能和稳定性，掌握先进的控制策略和技术手段。 其他说明：文中使用的软件版本为AMESim2020.1和MATLAB R2016b，提供了详细的PPT讲解，便于理解和实操。