一种在有限集模型预测控制方法下的有源前端动态参考信号生产方法

    公开(公告)号:CN114710051B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202210543473.0

    申请日:2022-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种在有限集模型预测控制方法下的有源前端动态参考信号生产方法,包括:将AFE中交流测和直流侧电压、电流通过Clark变换统一到αβ坐标系下,得到连续时间域内的AFE数学模型;将连续时间域内的AFE数学模型改写为离散域,构建瞬时功率平衡原理生成在有限集模型预测控制方法下的有源前端动态参考信号计算模型;计算在有限集模型预测控制方法下的有源前端动态参考信号。本发明通过瞬时功率平衡原理生成功率参考信号作为有源前端动态参考信号,所生成的参考信号响应迅速,没有超调量,在稳态下能正常工作。

    一种基于虚拟直流电机控制的分布式直流微电网控制方法

    公开(公告)号:CN118074089A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410201956.1

    申请日:2024-02-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟直流电机控制的分布式直流微电网控制方法,包括:基于直流微电网系统拓扑构建直流微电网模型;基于直流微电网模型构建直流微电网的通信拓扑图;构建基于虚拟直流电机控制的分布式直流微电网控制结构,该结构采用一致性算法的分层控制策略及虚拟直流电机控制策略对母线电压进行精准控制,其第一层控制在传统下垂控制的基础上,结合虚拟直流电机控制;第二层控制采用基于一致性算法设计的电压观测器,对第一层控制的参考电压值进行修正,从而实现母线电压的精度控制。本发明通过对分层控制进行改进,解决直流微电网惯性小、直流母线电压调节精度较差的问题。

    一种改进的三相交流电子负载的预测控制方法

    公开(公告)号:CN114614681A

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202210286534.X

    申请日:2022-03-22

    Abstract: 本发明公开了一种改进的三相交流电子负载的预测控制方法,包括第一第二PWM两个控制方法,其中第一PWM控制方法包括将采样负载模拟侧的电源的电压与电流,获取输入电流参考值,通过公式计算转换预测变量,获取输入电压的参考值,对该模型中所有可能的电压矢量进行扇区划分,通过判断参考输入电压所在扇区以及扇区内的位置,得到下一阶段最可能的电压矢量,进而得到下一采样间隔的开关状态,本发明的控制方法对现有的预测控制算法实现了进一步的优化,大大减少了预测控制算法的计算量,并且不影响预测控制算法的控制效果,使得预测控制算法的应用更具有普遍性。

    基于模糊预测的反分叉控制方法

    公开(公告)号:CN110442028B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN201910849839.5

    申请日:2019-09-09

    Inventor: 朱建忠 贾云浪

    Abstract: 本发明公开了基于模糊预测的反分叉控制方法,步骤如下:S1离线模式下通过优化计算得到最小扰动不变集Ωm,以及对应的l个模糊子集的控制律增益;S2给定设定工况点(xop,uop),初始化计算时刻k=0及相关权值系数Q和R;S3在k时刻通过测量或观测器估计的方式获取当前的状态x(k),并通过公式计算S4判断当前是否属于离线算得的最小扰动不变集Ωm,如果属于该不变集,则计算控制律;如果不属于该不变集,则优化计算式,并由此得到控制律增益F1(k),F2(k),…,Fl(k),同时计算控制律S5工况点的控制输入uop,系统的控制输入为S6将k=k+1,并回到步骤3。本发明将系统状态调节到收敛的稳定极限环,有效地解决了非线性系统的分叉问题。

    一种家庭微电网系统的优化调度方法

    公开(公告)号:CN109687518A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811642474.0

    申请日:2018-12-29

    CPC classification number: H02J3/383 H02J3/386 H02J3/387 H02J3/46

    Abstract: 本发明公开了一种家庭微电网系统的优化调度方法,家庭微电网系统的电能管理研究属于微电网优化调度方面,主要是针对农村地区大电网输电线路远,电能损失大的问题。利用大电网与家庭式微电网协同供电、供暖及供冷,达到总费用最小及污染最少的目标。其总体思路是:将一天分为谷时段、平常时段及峰时段,将每个时段分为时间长度相等的俩部分,优先利用风能与太阳能对每个时段前半部分时间进行供能,供能不足则利用指定的备用电源进行供能。而对于后半部分时间则是根据前部分时间内的供能与负荷情况采用模糊自适应的粒子群进行优化分配,得到最优的解决方案。此设计将实时调度与预测调度相结合,实现费用最少与污染最小的目标。

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