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公开(公告)号：CN118399473A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410482911.6
申请日：2024-04-22
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及了一种用于光伏发电系统的分层模型预测控制方法，通过设置基于直流升压变换器的光伏发电系统；建立用以描述光伏发电系统的动态特性的模型；对相关决策变量设置约束范围；实现光伏发电系统的输入输出反馈线性化；将原非线性模型转换为线性模型；将原线性约束转换为非线性约束；预测控制优化问题，将求解优化问题后得到的控制输入经状态反馈后施加于直流升压变换器的开关管。用于光伏发电系统的分层模型预测控制方法与传统的非线性模型预测控制方法相比较，避免复杂的非凸优化问题，可高效获得全局最优解，保证了系统跟踪性能；同时减轻了计算负担，保证了控制的实时性。
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公开(公告)号：CN113267997B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202011137212.6
申请日：2020-10-22
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及了一种基于多步反馈控制的非线性随机模型预测控制简化方法，包括建立离散非线性随机模型，提出针对该模型的随机无穷时域优化控制问题；保证名义离散线性随机模型替代离散非线性随机模型的有效性并扩大控制器的可行域；保证原概率约束并增加后续随机预测控制器的设计自由度；得到进行优化控制的前提条件；预测控制简化算法的具体步骤。本发明通过对无限时域统计性能指标的优化，结合鲁棒不变量集的性质来收紧概率约束，构造一簇具有更大自由度的多步概率不变量集，以确保概率约束得到满足。同时为了改善多步控制策略引起的在线负担过重的问题，提出了简化的控制算法。有效解决了随机干扰下随机系统的跟踪性、稳定性和鲁棒性问题。
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公开(公告)号：CN109991851B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201910302218.5
申请日：2019-04-16
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04 , G05F1/66 , G05B19/418
Abstract: 本发明涉及了一种应用于大规模风电场的分布式经济模型预测控制方法，在风电场内各风机选用了较完整的风机模型的情况下，这一方法解决了在不同风速下风电场内部功率动态分配和风机输出稳定跟踪的问题，同时保障了风电场的经济效益最大，根据风电场内风机的分布式结构，采用纳什最优方法来求解风电场控制问题，以期达到整个系统的纳什均衡甚至是帕累托最优，在以低成本在线实施的同时，本发明的分布式经济模型预测控制方法与传统集中式预测控制方法相比，控制性能更佳，运算时间更短。
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公开(公告)号：CN111694277A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010536914.5
申请日：2020-06-12
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及了一种基于多步状态反馈的非线性随机模型预测控制方法，通过研究带有随机干扰的非线性系统特性，利用统计方法建立系统随机干扰模型，建立带有概率约束的非线性离散系统随机模型，结合传统预测控制中控制目标的设计方法，提出针对该模型的随机优化控制问题，随后应用鲁棒tube不变集思想解决非线性模型与线性名义模型之间有界的模型失配问题。通过设计多步状态反馈控制律，优化无穷时域内的统计性能指标，构造自由度更大的多步概率Tube不变集，保证概率约束递归满足，从而控制系统未来的随机状态，有效解决了随机干扰下随机系统的跟踪性、经济性和稳定性问题。
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公开(公告)号：CN110045611A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910331986.3
申请日：2019-04-24
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及了一种鲁棒迭代学习模型预测控制方法，并可将其应用于间歇搅拌釜式反应器控制，这一方法解决了间歇搅拌釜式反应器变化参考轨迹下反应温度高精度跟踪的问题。本方法主要包括：根据间歇搅拌釜式反应器非线性机理模型，构建线性参变(LPV)预测模型；通过迭代学习控制吸取过去批次的控制经验，提高跟踪精度；采用模型预测控制有效处理实时干扰，保证系统时域稳定性和鲁棒性；将间歇搅拌釜式反应器批次间参考轨迹的变化视为迭代轴有界干扰，构造H无穷约束保证变参考轨迹下的控制效果。本发明的鲁棒迭代学习模型预测控制方法与传统迭代学习模型预测控制方法相比，对间歇搅拌釜式反应器变参考轨迹的适应性更强，跟踪性能更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116365910A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310195533.9
申请日：2023-03-03
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02M7/487 , H02M7/5395 , H02M1/00 , G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F113/04 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及功率变流器技术领域，尤其涉及一种应用于三电平逆变器的经济模型预测控制方法。包括：步骤S1，设置三电平稀疏型中性点箝位逆变器并网系统；步骤S2，在dq坐标系下建立针对电容电压不平衡的以对并网系统非线性模型动态特征进行描述的3L‑SNPC逆变器模型；步骤S3，利用大M法将非线性模型等效转换为线性模型；步骤S4，根据线性模型确定稳定状态反馈控制函数；步骤S5，构建k时刻基于稳定状态反馈控制函数的稳定EMPC的混合整数二次规划方程组，并将优化得到的控制输入信号加载至受控开关管元件；本发明的有限集经济模型预测控制方法与传统的有限集模型预测控制方法相比较，保证了系统跟踪性能的同时，提高动态过程之中的经济性能。
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公开(公告)号：CN116365509A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310232539.9
申请日：2023-03-13
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及电力系统自动控制技术领域，尤其涉及一种电力系统负荷频率tube分布式模型预测控制，包括：建立若干区域互联电力系统负荷频率控制仿真模型；设置描述互联电力系统在忽略不确定干扰及区域间耦合作用情况下的动态特性的电力系统负荷频率控制名义模型；根据电力系统负荷频率控制名义模型，确定目标函数和约束条件；建立用以补偿电力系统名义模型与仿真模型之间由于扰动所导致的轨迹差异的分布式反馈控制律；将反馈控制量与名义控制量相加得到最后的控制量并将其施加于实际系统中。能够针对风电并网带来的风速扰动问题，提出鲁棒性更强，能够有效处理不确定干扰的电力系统分布式模型预测控制方法，确保了电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN113352570B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110625481.5
申请日：2021-06-04
Applicant: 华北电力大学
IPC: B29C45/77
Abstract: 本发明涉及一种基于迭代学习模型预测控制的注塑机注射速度控制方法，涉及塑料加工技术领域，包括，步骤a，设定一个注塑机系统；步骤b，采用随机变量对注射过程中变批次导致的运行长度变化进行数学描述，并基于滚动时域预测机制对各批次的缺失数据进行高精度补偿；步骤c，基于补偿后的历史数据，构建注射过程的二维预测模型；步骤d，根据相邻批次间运行长度变化的概率设定事件触发条件；步骤e，在高阶迭代学习模型预测控制中，将各历史批次的学习权重作为滚动时域优化问题的待优化变量。本发明所述方法有效提高了注塑机注射速度的准确度。
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公开(公告)号：CN110985294A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911256463.3
申请日：2019-12-10
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及了一种鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法。通过采集风场大量的风速数据，利用统计方法拟合风速的随机过程，建立带概率约束的风机非线性随机模型，应用鲁棒tube解决模型线性化有界的高阶项，为优化统计性能指标和保证概率约束满足，算法利用模型中风速的随机信息，设计状态概率分布椭圆不变集，控制系统未来的随机状态，解决了随机风速干扰下的风电场名义的风力发电机系统输出功率稳定跟踪的问题，综合保障了风电场中各个约束的满足，保证系统安全有效运行。本发明的鲁棒概率tube联合使用的随机模型预测控制方法相比于传统的鲁棒预测控制，对随机问题有更好的优化能力，控制性能更佳。
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公开(公告)号：CN109991851A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910302218.5
申请日：2019-04-16
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04 , G05F1/66 , G05B19/418
Abstract: 本发明涉及了一种应用于大规模风电场的分布式经济模型预测控制方法，在风电场内各风机选用了较完整的风机模型的情况下，这一方法解决了在不同风速下风电场内部功率动态分配和风机输出稳定跟踪的问题，同时保障了风电场的经济效益最大，根据风电场内风机的分布式结构，采用纳什最优方法来求解风电场控制问题，以期达到整个系统的纳什均衡甚至是帕累托最优，在以低成本在线实施的同时，本发明的分布式经济模型预测控制方法与传统集中式预测控制方法相比，控制性能更佳，运算时间更短。
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