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公开(公告)号：CN119419852A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411577583.4
申请日：2024-11-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及混合储能控制技术领域，尤其涉及一种考虑混合储能容量的多尺度自适应风电功率平抑方法，包括：首先，建立二维模糊控制系统，根据混合储能的荷电状态SOC和风电的波动率动态调整最大允许波动率。然后，提出一种基于斐波那契数列的滑动滤波算法，用于风电功率进行平抑。在此基础上采用INGO对VMD算法中分解层数和惩罚因子进行优化，将优化后的参数代入VMD算法分解混合储能系统HESS需要平抑的功率，完成HESS的功率分配。最后，通过案例分析，本发明不仅能够自适应平抑风电功率波动，也能因HESS的充放电范围优化而有效降低储能负担，实现HESS的功率分配，减少模态混叠，避免HESS发生过充或者过放现象，保证了HESS的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117543625A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311562437.X
申请日：2023-11-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度自适应滑动滤波算法的风电波动平抑方法，首先利用储能补偿预测误差，然后对补偿预测误差后的风功率进行波动分析，根据风电波动和储能系统SOC选择不同尺度的最大允许波动率，之后用基于斐波那契数列的自适应滑动滤波算法对补偿预测误差后的风电功率进行平抑，得到并网功率和储能系统平抑风电波动的功率，最后根据储能补偿预测误差和储能平抑风电波动的功率，得到储能系统最终出力的功率。本发明能根据不同风电功率自适应调节滑动窗口和最大允许波动率，减少平抑过程中过度平抑现象和储能最大充放电功率，提高并网功率的跟踪能力，避免储能系统过充过放。
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公开(公告)号：CN116937682A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310901618.4
申请日：2023-07-21
Applicant: 南通大学
IPC: H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明涉及新能源发电技术领域，尤其涉及一种风电并网功率预测的误差实时估计方法。本发明首先，通过峰值概率密度分布等值划分方法将风速的波动过程划分为小波动、中波动、大波动过程；接着根据当前i时刻和前i‑1时刻的风速差Δv得出风速的升降特性，即上升风、下降风；然后基于第k日的风速波动过程和升降特性，利用动态时间规整DTW算法寻找历史风电数据中的相似时间子序列，构建风电功率预测误差极性判断模型；最后通过数据特征提取方法，提出了两种与功率预测误差幅值具有高相关性的数据特征，并基于多元线性回归算法构建风电功率预测误差幅值估计模型。可提高风电并网功率计划上报的准确度，有效减少诸如储能第三方的调节系统或电网调度备用容量。
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公开(公告)号：CN119864827A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510043425.9
申请日：2025-01-10
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及新能源控制技术领域，尤其涉及一种用于微电网中虚拟同步发电机参数自适应的控制方法，通过微电网角频率及其变化率,基于增量学习法对角频率变化趋势进行预测，以实现自适应参数预调节。使用模糊径向基神经网络，对预测后的角频率及其变化率进行分析，求出合适的转动惯量，以优化虚拟同步发电机控制过程，使得微电网在功率波动条件下能够抑制角频率波动并且快速恢复到理想情况。本发明通过采集系统角频率和角频率变化量，使用基于增量学习的角频率预测方法，通过模糊径向基神经网络控制来调节传统虚拟同步发电机的转动惯量。该方法能够提升虚拟同步发电机的自适应能力，有效抑制微电网负载变化下的频率波动，提高了微电网系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN119104941A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411271587.X
申请日：2024-09-11
Applicant: 南通大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/387 , G01R31/367 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及风力发电系统控制技术领域，尤其涉及一种用作风电计划偏差补偿的储能电池SOC‑SOH联合估计方法，包括：通过相同采样周期电池电压变化量可以揭示电池组内的电池特性不平衡状态，反映电池的健康状态和电荷均匀性。通过数据驱动、特征聚类分析，利用神经网络估计SOC，同时通过提取不同老化程度下电压变化峰值‑时间特征建立SOH估计数据驱动模型。最后，将实际SOC误差反馈给SOH估计模型，调整SOH估计参数，再根据反馈调整后SOH重新估计SOC，形成闭环控制，实现“双向”反馈的联合估计。本发明通过建立双向反馈的闭环控制，利用SOC误差来调整SOH模型参数，然后将调整后的SOH信息反馈给SOC估计模型，使得SOC估计模型可以动态地适应电池的实际状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119029889A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411166014.0
申请日：2024-08-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及新能源发电技术领域，尤其涉及一种交直流混合风光储微电网新能源就地消纳调度系统。本发明系统包括一个直流微电网和一个交流微电网，其中直流微电网包括双储能与光伏发电单元及直流负载，交流微电网包括风电机组与交流负载，直流微电网与交流微电网通过双向DC/AC变换器链接，对于直流微电网，通过检测直流母线电压波动情况，判断直流母线两侧供需功率变化情况，从而结合储能荷电状态控制储能双向DC/DC变换器，实现直流网能量平衡；对于交流微电网通过检测直流母线电压及交流频率变化，推测交流母线侧供需功率偏差变化，从而控制直流网与交流网之间联络线双向DC/AC变换器，实现交流母线侧供需平衡。
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公开(公告)号：CN119853048A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411929009.0
申请日：2024-12-25
Applicant: 南通大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/46 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及微电网经济调度技术领域，尤其涉及一种基于动态电价与电池衰减的微电网经济调度方法，包括：首先，采用蒙特卡罗模拟方法，构建了基于供需偏差的动态电价机制，以实时调整电价。接着，设计了一种基于价格弹性的负荷调整算法，优化用户端的用电行为。然后，针对电池储能系统，构建了一个非线性SOH衰减模型，优化储能系统的使用效率，延长其使用寿命。最后，利用多目标优化模型，综合考虑购电成本、碳排放成本、弃风弃光惩罚和储能折旧维护成本，最小化系统总成本。本发明能够有效减少运行成本、碳排放和电池折旧成本，在多种不确定性场景下展现出较好的鲁棒性，为微电网的规划、运营与管理提供了强有力的决策支持。
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公开(公告)号：CN118246336A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410437849.9
申请日：2024-04-12
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明涉及风电功率预测技术领域，尤其涉及一种基于风速波动划分的自适应权重风电功率组合预测模型，包括：1)对历史数据进行整理和相关性分析，筛选出与风电功率相关性较高的输入特征；2)确定一种基于风速波动特性的数据划分方法；3)对数据集进行划分：80％的数据用作单一模型训练，15％的数据用作权重参数的求取，5％的数据用作预测；4)确定四种预测效果较好的算法，使用80％的数据进行模型训练得到四种单一的预测模型，并对15％的数据进行预测，得到四种预测结果。本发明对历史数据集进行横向、纵向划分，并引入自适应权重因子，形成一种含权重因子的组合预测模型，使得风电功率预测精度更高。
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公开(公告)号：CN117454939A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311565303.3
申请日：2023-11-22
Applicant: 南通大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/006 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及新能源发电风电功率预测技术领域，尤其涉及一种基于NSABO‑Gold算法优化BP神经网络的风电功率预测方法，包括：首先采用孤立森林算法对风电场异常数据清洗并插补；接着采用皮尔逊相关系数选取与风电场输出功率具有较高相关性的气象因素作为BP神经网络的输入特征；然后对减法平均优化器算法进行全局优化改进，将全局最优解加入到SABO的位置更新公式中，同时利用非线性自适应惯性权重w和非线性收敛因子S平衡全局开发和局部搜索能力，并结合黄金正弦算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，得到NSABO‑Gold‑BP风电功率预测模型。本发明可以使得风电功率预测更加准确，并且平衡了全局开发和局部搜索能力，大大缩减了收敛时间，在风电并网调度中具有应用推广价值。
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公开(公告)号：CN117096935A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311083964.2
申请日：2023-08-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及新能源发电技术领域，尤其涉及一种基于MPC的双馈风力发电机暂态磁链与无功补偿的LVRT控制方法，包括：首先为减小双馈风力发电机工作时绕组损耗，在双馈风力发电机转子侧与电网侧采用无功功率分配控制方法。其次，为解决转子低电压穿越期间定子暂态磁链变化，导致转子侧过电压与转子回路过电流问题，在转子侧注入定子磁链前馈补偿，以及转子负序与暂态直流磁链产生的转子补偿电流。在此基础上，结合三矢量MPC算法，以转子回路电流设计目标函数，通过暂态补偿电流相角度取值，进一步约束电网电压故障时转子端过电压与过电流问题。本发明与传统矢量控制策略相比，控制策略能有效降低转子电流，限制转子电压。
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