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公开(公告)号：CN113890048B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111234208.6
申请日：2021-10-22
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于竞争深度Q学习的微电网紧急减载方法，首先考虑负荷的重要程度和系统的频率恢复时间，提出计及负荷频率调节效应和负荷减载优先级的减载贡献指标，该减载贡献指标作为减载判据被引入到竞争深度Q学习的奖励值函数中；其次考虑紧急减载的突发性及不确定性，通过竞争深度Q学习算法来获得累计回报最大的减载决策。该方法能够得到孤岛微电网紧急减载时的最优减载策略，以保证紧急孤岛期间重要负荷稳定供电。
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公开(公告)号：CN113904348B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111235759.4
申请日：2021-10-22
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种具有自适应变异能力的多微网低频减载控制方法，包括以下步骤：获得多微网内各分布式电源出力与频率信息并计算孤岛多微网内功率缺额；基于模糊数学中隶属度函数确定负荷评价影响因素的隶属度；根据最大隶属度原则确定负荷评价影响因素的评价等级；基于CLS‑SVM得到负荷切除决定因子，以完成敏感负荷的综合评价，确定减载策略中相应的减载位置；构建低频减载模型，并基于一种具有自适应变异能力的低频减载模型求解方法确定各减载位置最优减载量，得到最优减载策略。该方法在多微网非计划孤岛时能够提供有效的减载策略，弥补了孤岛多微网内较大的功率缺额，减小频率波动范围与频率恢复稳定时间，提高了孤岛多微网的运行稳定性并且兼顾了减载经济性。
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公开(公告)号：CN116317626A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310295910.6
申请日：2023-03-21
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种双极性自均压桥式整流电路，该电路包括三绕组桥式整流电路、两个均压电容；所述三绕组桥式整流电路包含输入源us、变压器T、整流二极管DP1、整流二极管DP2、整流二极管DP3、整流二极管DP4、整流二极管DN1、整流二极管DN2、整流二极管DN3、整流二极管DN4、输出电容CP、输出电容CN。所述均压电容包含均压电容CVB1和均压电容CVB2。本发明可有效降低双极性桥式整流电路在负载不平衡时输出电压存在较大偏差的问题，且仅通过均压电容可实现双极性输出的自动均压，无需复杂的采样及控制算法，适用于需要双极性电压供电场合。
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公开(公告)号：CN111552912B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010318493.9
申请日：2020-04-21
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种微电网并网的双层经济优化方法，包括：步骤1：构建下层微电网优化模型；步骤2：求解各微电网参与上层交易的购/售电潜力、以及购/售电电价信息；步骤3：基于图论构建能量传递路径的上层优化模型；步骤4：基于JAYA‑Dijkstra算法，求解下层微电网优化模型、上层优化模型，得出各微电网输出功率的最优传输路径。本发明一种微电网并网的双层经济优化方法，能够有效提高多微电网的经济效益。
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公开(公告)号：CN116125827A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211661719.0
申请日：2022-12-22
Applicant: 三峡大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及基于RT‑LAB的双馈风机控制器硬件在环仿真测试方法，包括：在实时仿真机中建立双馈风机主电路物理仿真模型；在RT‑LAB上位机中建立仿真模型，通过配置eHS解算模块调用双馈风机主电路物理模型，将双馈风机主电路物理模型解算为FPGA可识别的代码，完成双馈风机主电路的FPGA建模；确定双馈风机控制器与实时仿真机之间的I/O接口类型、位置及个数，形成配置文件，实时仿真机与双馈风机控制器通讯连接，建立双馈风机硬件在环仿真；进行双馈风机多种工况下的控制测试，验证双馈风机控制器的控制策略的有效性。本发明的双馈风机控制器硬件在环仿真测试，最大程度地贴近双馈风机真实运行环境，可有效验证实际控制器的控制策略和控制性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115688970B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211152798.2
申请日：2022-09-21
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F17/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 基于区间概率不确定集的微电网两阶段自适应鲁棒优化调度方法，基于光伏出力和负荷用电的日历史数据，使用GPR自适应生成日前出力预测值的均值及方差，将预测阶段的关键信息带入到优化调度阶段；调节预测阶段所考虑的风险水平，以确定不确定集中的波动项，进而确定衡量不同调度保守度下的不确定集边界；以主网购售电状态与主网购售电量作为决策变量，分别在预调度、再调度阶段参与微电网自适应鲁棒两阶段间的协调优化。该方法能够在有效抵御光伏出力和负荷用电波动的同时保持较低的运行成本。
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公开(公告)号：CN110674460B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910872457.4
申请日：2019-09-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F17/16 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/08
Abstract: 基于E‑Seq2Seq技术的数据驱动型机组组合智能决策方法，1.梳理机组组合模型输入输出序列的类型与结构，形成机组组合弹性多序列映射型样本；2.以GRU为神经元构建基于E‑Seq2Seq技术的机组组合深度学习模型；3.对机组组合深度学习模型进行深度学习。相比于现有智能决策方法，本发明所公开的方法能够同时考虑多类型、多维度输入因素对机组组合决策的影响，而且还能够适应样本类型和维度的弹性变化，因而决策精度更高。
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公开(公告)号：CN115660715A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211260314.6
申请日：2022-10-14
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , H02J3/28
Abstract: 一种储能电站与综合能源系统经济运行双向主从博弈模型建模方法，包括以下步骤：分别构建主动配电网ADN优化模型、储能电站ESPS优化模型、综合能源系统IES优化模型；以主动配电网ADN为领导者，储能电站ESPS为二级领导者，综合能源系统IES为跟随者，构建基于双向主从博弈的储能电站ESPS与综合能源系统IES经济运行机制；基于主动配电网ADN与储能电站ESPS、综合能源系统IES的主从关系，储能电站ESPS与综合能源系统IES的主从关系，以及主动配电网ADN与储能电站ESPS的竞争关系，构建双向主从博弈模型。本发明建立的双向主从博弈模型能有效地权衡综合能源系统、储能电站和主动配电网三者之间的利益关系，实现各主体间的利益均衡，提升系统整体的经济效益。
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公开(公告)号：CN115411775A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211181791.3
申请日：2022-09-27
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的双馈风机控制器参数辨识方法，利用RT‑LAB获得双馈风机控制器硬件在环测试数据，使用Person相关系数法提取出相关性较高的特征量并用于神经网络训练，对电压外环以及电流内环控制参数进行辨识，并通过硬件在环实验数据对算法的可行性、有效性和实用性进行了测试。与以往的参数辨识方法相比，能通过训练历史样本数据模拟风机控制系统的运行特性，在不运行风机模型的情况下，向LSTM神经网络输入实测数据，进行控制参数的离线辨识。
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公开(公告)号：CN114977939A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210582993.2
申请日：2022-05-26
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进多目标粒子群算法的双馈风机控制参数辨识方法，本方法将双馈风机的控制参数划分为关键控制参数和非关键控制参数，在PSASP中搭建双馈风机低电压穿越暂态模型，通过调节关键控制参数得到多组输出数据，构建原模型与辨识模型的多目标误差函数；采用改进多目标粒子群算法基于关键控制参数和输出数据对建立的多目标误差函数寻优求解，得到双馈风机待辨识控制参数的辨识结果，并对辨识得到的辨识模型和原模型进行对比验证；本方法能准确可靠辨识出双馈风机暂态模型中关键控制参数。
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