-
公开(公告)号：CN120073798A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510036696.1
申请日：2025-01-09
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于CMOPSO算法的储能系统控制参数辨识方法，在硬件在环平台上搭建储能系统主电路模型，与实际储能系统控制器交互，采集多种故障穿越工况下的储能系统输出响应数据集。搭建储能系统辨识模型，对内环PI参数等非关键参数采用典型值，建立通用的储能系统故障穿越控制公式，确定待辨识参数。对储能系统的故障穿越控制参数采用分步辨识，先辨识故障穿越电压阈值，其次辨识无功电流限幅值，最后结合测试数据采用CMOPSO算法辨识储能系统的故障穿越控制参数。最后对储能系统故障穿越辨识结果进行验证，计算误差，评估辨识结果的准确性。该方法辨识精度相比传统算法精度更高，且参数辨识结果具有更高的一致性。
-
公开(公告)号：CN120029056A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510094805.5
申请日：2025-01-21
Applicant: 三峡大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种数据与知识驱动的SVG电磁暂态模型参数辨识方法，包括以下步骤：步骤S1，对SVG故障演化特性进行分析，建立并利用SVG实际控制策略知识，驱动电磁暂态辨识模型；步骤S2，在RT‑LAB平台上进行硬件在环测试，获取SVG实际控制器在不同故障工况下的数据集，采用HIL数据驱动改进GOOSE算法；步骤S3，利用HIL数据驱动的改进GOOSE算法来辨识控制策略知识中的参数；本发明提高了辨识的适应性和准确性，实现对SVG控制参数的精确辨识。
-
公开(公告)号：CN118842014A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411058112.2
申请日：2024-08-02
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开一种不平衡电网下基于虚拟振荡器控制的并网逆变器控制方法，它包括如下步骤：S1、在传统虚拟振荡器控制基础上引入电压、电流正负序分离方法；S2、添加电流环输入指令计算环节，并且采用正负序组合方式设计电流环，同时设计虚拟振荡器控制的预同步模块；S3、基于仿真模型验证所提方法的有效性；本发明解决了基于传统虚拟振荡器控制的并网逆变器接入不平衡电网时输出电流三相不平衡问题以及降低了输出功率的二倍频波动。
-
公开(公告)号：CN117688357A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311263508.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N5/025 , G06N3/006 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 一种基于OOA‑CNN‑BiLSTM的变压器故障预测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集变压器的油中溶解气体数据、温度数据、环境风速数据；步骤S2：通过关联规则挖掘变压器状态参量间的相关性，结合变权思想进行综合状态评估，引入指数函数建立表征变压器运行状态的故障率模型，并将其作为预测状态参量；步骤S3：分别从油中溶解气体、温度和环境风速三个因素构建变压器故障预测特征集；步骤S4：利用CNN在高维空间提取特征集与故障率间的特征向量；本发明所要解决的技术问题是提供一种基于OOA‑CNN‑BiLSTM的变压器故障预测方法，能够挖掘变压器运行状态参量和外部环境对变压器运行状态的影响，减少停电事故的发生，提高电网的可靠性和可用性。
-
公开(公告)号：CN117040016A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310820841.6
申请日：2023-07-06
Applicant: 国网河南省电力公司驻马店供电公司 , 三峡大学
Abstract: 本发明涉及一种含多微网主动配电网的双层优化调度方法：首先，基于启发式矩匹配法（HMM）法进行风光出力不确定性场景建模；然后，确定含多微网主动配电网（ADN）双层优化调度的整体框架；在此基础上，以含多微网的ADN为领导者建立上层的优化调度模型，以微电网（MG）为跟随者建立下层优化调度模型，并确定双层优化调度模型求解的约束条件；最后，利用CPLEX求解器对模型进行求解，通过软件仿真，验证所提模型和求解方法的有效性。结果表明，利用HMM法对风光出力场景进行不确定性建模，可有效避免随机场景下优化结果的偶然性，通过构建含多微网的ADN混合优化模型，优化ADN与微网间的交互电价与传输功率，可实现不同利益主体的双赢。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116227320A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211550049.5
申请日：2022-12-05
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/10 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种基于LSTM‑IPSO的双馈风机控制参数辨识方法，包括如下步骤：利用RT‑LAB半实物仿真平台获得来源于真实控制器的双馈风机硬件在环实验数据，在Matlab/simulink平台搭建双馈风机真实控制器的同构辨识模型；增加输入特征集维度并去除无关特征，选择相关性较高的特征值作为该神经网络模型的输入特征集；输入特征集和对应控制参数集组成控制参数‑输入特征集；使用LSTM神经网络对控制参数‑输入特征集进行训练预测，得到预测初始值和寻优范围；利用IPSO算法作为精确辨识的二次寻优方法，达到精确寻优的目的；判断辨识模型的可靠性；本发明解决了低电压穿越工况下传统辨识方法难以高精度辨识出双馈风机电磁模型控制参数的技术问题。
-
公开(公告)号：CN120073799A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510036699.5
申请日：2025-01-09
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/28 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06N3/006 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 基于TS‑NSGA‑II算法的储能系统控制参数辨识方法，包括：基于硬件在环测试平台，搭建储能系统实测模型，采集多种故障穿越工况下的储能系统输出响应数据；搭建储能系统辨识模型，根据储能系统辨识模型确定待辨识参数为储能逆变器PI控制参数；将参数辨识问题转化为多目标优化问题，以储能系统辨识模型和储能系统实测模型输出的有功电流、无功电流的不同阶段平均绝对误差和稳态阶段的最大绝对偏差，分别作为目标函数；以储能系统的PI控制参数为种群个体，采用TS‑NSGA‑II算法求解目标函数，得到的最优种群即为辨识结果。该方法通过TS‑NSGA‑II算法对储能系统模型的控制参数进行辨识，可有效提高参数辨识的精度；与传统方法相比，该方法参数辨识结果具有更高的一致性。
-
公开(公告)号：CN119209766A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411177213.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 三峡大学
Inventor： 徐恒山 , 王思维 , 李晨阳 , 潘鹏程 , 张磊 , 李康辉 , 王地康 , 曾宪金 , 刘春燕 , 常晴松 , 马蛟龙 , 周江浪 , 钟怡宸 , 陈逍阳 , 柴森 , 李家辉 , 赵杰 , 陈雷
Abstract: 基于MODE算法的光伏逆变器LVRT控制方式及其参数辨识方法，首先，通过RT‑LAB搭建光伏控制器半实物测试平台，并对不同工况进行LVRT测试，获取参数辨识所需数据集；其次，以LVRT期间功率和电流的实测值为寻优目标，采用MODE算法分别辨识出指定功率方式和指定电流方式的控制参数；最后，建立PSASP光伏机电暂态模型并代入参数辨识结果，通过计算指定功率方式和指定电流方式对待测工况实测值的辨识误差，确定待测工况的LVRT控制方式。该方法能够准确辨识光伏逆变器的控制方式与控制参数，有效提升了LVRT期间功率和电流的仿真精度，从而有效提高辨识结果对不同LVRT工况的适应性。
-
公开(公告)号：CN119168190A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411014672.8
申请日：2024-07-26
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种全生命周期视角的电氢氨综合能源系统优化调度方法，包括以下步骤：S1、搭建电氢氨综合能源系统模型；S2、对电氢氨综合能源系统进行全生命周期碳排放评估，精确获取全周期的系统的所有碳排放数据；S3、将S2中求得的碳排放系数引入碳交易模型中，搭建奖惩阶梯碳交易机制模型；S4、以总运行成本最小为目标函数，设定约束条件，构建电氢氨综合能源系统优化调度模型；S5、对历史数据的特征和概率分布建模，描述分布规律，进行场景生成和削减；S6、对调度模型进行求解，得出最优调度结果。本发明从全生命周期视角分析系统的碳排放，可以有效提升能源利用效率和可再生能源的应用比例，推动能源系统的低碳化和可持续发展。
-
公开(公告)号：CN118971213A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410991939.2
申请日：2024-07-23
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开一种基于虚拟振荡器控制的船用光伏并网逆变器控制方法，包括以下具体步骤：S1：构建基于虚拟振荡器控制的船用光伏并网逆变器控制模型；S2：并网无缝切换；S3：根据所述基于虚拟振荡器控制的船用光伏并网逆变器控制方法进行仿真分析；相较传统跟网型船用光伏并网控制方法，本发明能有效缓解和降低光伏并入后船舶电力系统稳定性下降问题，此外本发明还能减小光伏系统自身调整给船舶电力系统带来的冲击。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
42
records
(took 0.019 seconds)
