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公开(公告)号：CN103309237A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310217248.9
申请日：2013-06-03
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明针对现有技术存在的上述不足，提供了一种基于多模型混合最小方差控制的时变扰动控制系统性能评估方法。分别根据每个扰动模型制定最小方差准则，组成多模型混合最小方差控制准则。采用混合的方法在每个时间点混合多模型最小方差控制准则，并将在其作用下的输出方差作为最终的性能评估基准。该方法充分的考虑到每个扰动的特性，并且有效的解决了当多个干扰信号同时出现时，采用常规多模型切换方法而引起的间歇切换及较大的暂态误差对评估当前控制系统性能准确性的影响。准确、可靠的实现时变扰动控制系统性能评估的问题。
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公开(公告)号：CN103293956A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310191838.9
申请日：2013-05-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种被控对象参数不确定系统的分数阶PID控制器整定方法，其中所述分数阶PID控制器应用在被控对象参数不确定的系统中，该方法对所述分数阶PID控制器的待整定参数进行优化整定，其首先确定该系统参数的稳定域；然后确定该系统参数的稳定域内频率以及参数的变化范围；最后采用遗传算法对控制器参数进行优化整定。本发明通过采用基于参数不确定系统的分数阶PID控制器参数整定方法，有效解决了当控制对象为参数不确定系统时，分数阶控制器的参数整定问题，且能够优化系统动态性能，使分数阶控制器取得更好的控制效果及更好的动态性能。
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公开(公告)号：CN103092069A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310032798.3
申请日：2013-01-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于参数稳定域的PIλDμ控制器参数整定方法，其先判断控制器系统的输入输出是否稳定，然后求出在相角裕度上限和相角裕度显现处参数稳定域边界曲线，并保证参数有实际意义的条件下求出两边界曲线频率的取值范围，再在边界曲线上确定参数Ki和Kp在稳定域内的范围，在两边界曲线上插入多个点，分别在两边界曲线上求出Kp值相等的多组点，并得到与该组点对应的Ki的取值范围，采用遗传算法求出各组点对应的Ki的最佳值，通过ITAE求出最优解。该方法兼顾系统的稳定相角裕度和动态特性，并利用遗传算法对控制器参数进行整定，运用该方法整定的控制器能够在满足给定的稳定相角裕度条件下，实现了对系统良好的控制，保证系统具有较好的动态特性。
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公开(公告)号：CN102904259A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210269755.2
申请日：2012-07-31
Applicant: 上海交通大学 , 吉林省电力有限公司四平供电公司 , 国家电网公司
CPC classification number: Y02E40/16
Abstract: 本发明涉及一种基于PAM逆变器的级联STATCOM控制方法，包括下列步骤：S1：电网待补偿的无功功率和补偿器器输出的参考无功功率通过PI调节得到补偿器输出的无功功率；S2：根据上述无功功率计算得到电源电压与STATCOM输出电压间的偏移角度δ；S3：由锁相环得到的初相角加上所得到偏移角度δ正弦化后得到PAM逆变器所需要的参考电压波形；S4：参考电压通过PAM调制计算各个H桥的开关角度最终叠加得到无功补偿器各相输出的补偿电压；S5：针对所需补偿无功的变化采用一种神经网络自适应PI控制器，其控制器参数kp、ki由神经网络在线整定，神经网络根据系统的运行状态，通过自学习和权值的调整，在线整定PI控制器的参数，以期达到性能指标的最优。
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公开(公告)号：CN110570007B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201910522232.6
申请日：2019-06-17
Applicant: 上海交通大学 , 国家电网有限公司 , 国网吉林省电力有限公司延边供电公司
Abstract: 本发明提供了一种电动汽车多时间尺度优化调度方法，包括以下步骤：S1：通过蒙特卡洛随机抽样获取每辆电动汽车的历史记录；S2：根据当日预设时刻前的一个周期内的历史记录，预测电动汽车在下一个周期的风电功率、光伏功率及基本负荷，并采集电动汽车相关的出行信息，制定日前调度计划；S3：结合日前调度计划中的可控发电单元的预计功率曲线、风电功率、光伏功率、基本负荷及电动汽车相关的出行信息，以预设间隔时间进行短期滚动调度优化，制定短期调度计划；S4：使用灰狼优化算法求解考虑日前预测误差的电动汽车的多时间尺度优化调度模型，获得微电网最优运行方案和电动汽车最优充电方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112287520B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011076146.6
申请日：2020-10-10
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 上海交通大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于两步优化法的油纸绝缘扩展德拜模型参数辨识方法，属于电气设备绝缘老化状态检测技术领域，本发明通过鲸鱼优化算法与LM算法相结合对扩展德拜模型参数辨识目标函数求解，首先，通过鲸鱼优化算法展开全局搜索，然后将得到的近似解作为初值传递给LM算法，继而通过LM算法进行近似解附近的精确搜索，最终确定出一组合适的解，解决易陷入局部最优解的问题，有效提升求解效率和求解精度，实现扩展德拜模型对油纸绝缘介电响应的准确表征，能有效解决目前油纸绝缘系统的等效模型研究中利用等效模型参数所存在的可靠性不足的问题。
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公开(公告)号：CN111948282B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202010650244.X
申请日：2020-07-07
Applicant: 上海交通大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司延边供电公司
IPC: G01N29/024 , G01N11/00 , G06N3/08 , G16C20/30 , G16C20/70
Abstract: 本发明公开了一种变压器油理化性能检测方法，包括：S1：建立一种变压器油理化性能检测系统，包括：上位机、主控微处理器、数据采集卡、若干路超声波收发电路；S2：上位机向主控微处理器发送控制指令；S3：主控微处理器接收控制指令，并向超声波收发电路发送脉冲信号；S4：超声波收发电路接收脉冲信号，发出超声波；超声波进入变压器油传播后成为超声波回波；S5：超声波收发电路接受超声波回波并对其处理后发送回主控微处理器；S6：数据采集卡经主控微处理器对处理后的回波信号进行采集，并发送给上位机；S7：上位机接收数据，并采用IALO‑WNN模型对数据进行计算，快速准确获取变压器油理化性能数值。
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公开(公告)号：CN111948283A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010650243.5
申请日：2020-07-07
Applicant: 上海交通大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司延边供电公司
IPC: G01N29/032 , G01N29/42 , G01N29/44 , G01N33/28
Abstract: 本发明提供了一种变压器油氧化安定性检测系统及方法，所述系统包括：上位机、主控微处理器、数据采集卡、若干路超声波收发电路；上位机分别与主控微处理器和数据采集卡连接；主控微处理器与超声波收发电路连接；系统工作时，主控微处理器接收上位机发送的控制指令后向超声波收发电路发送脉冲信号，驱动超声波收发电路发出超声波信号并通过变压器油传播；超声波接收发电路接收经变压器油传播后的超声波回波，并进行处理后发送给主控微处理器；数据采集卡经主控微处理器对所述处理后的超声波回波信号进行采集，并传到上位机；上位机对接收到的数据进行处理，获取变压器油的酸值，并通过变压器油的酸值分析给出变压器油氧化安定性的检测结果。
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公开(公告)号：CN105182746B
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201510492616.X
申请日：2015-08-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种球罐系统的多模型自适应控制方法和系统，通过至少一个线性模型和至少一个基于神经网络的非线性模型对球罐液位控制系统进行辨识，两个模型分别对应一个线性自适应控制器和一个基于神经网络的非线性自适应控制器；基于性能指标的切换单元在每个采样时刻切换到最优控制器来实现控制。与传统的非线性多模型自适应控制方法相比，本发明将球罐液位控制系统的非线性项的界限放宽到增长率有界，可以有效的扩大多模型自适应控制器的适应性。
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公开(公告)号：CN105045093B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201510475140.9
申请日：2015-08-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种基于最大灵敏度指标的稳定分数阶PID参数优化方法，包括步骤：S1、获取分数阶PID控制器与被控对象组成的闭环系统的参数稳定域，分数阶PID控制器的参数包括：kp、ki、kd、λ以及μ；S2、获取满足一预设的最大灵敏度指标的分数阶PID控制器的参数解集；S3、由参数稳定域以及参数解集的交集获得满足最大灵敏度的参数稳定解；S4、根据优化目标确定权系数大小；S5、在参数稳定解中选择一组最优的解；S6：分数阶PID控制器在最优解下对预定变量进行平稳控制；其中，优化目标的函数为：f(kp,ki,kd)＝ξ1σ+ξ2ts，最优的解包括：使优化目标的函数值最小，且最优解属于参数解集，σ为超调量，ts为调节时间，ξ1,ξ2为权系数，并满足ξ1+ξ2＝1。
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