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公开(公告)号：CN117010570A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310998876.9
申请日：2023-08-08
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/006 , G06N3/048 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种利用纵横交叉鲸鱼算法(Crisscross Whale Optimization Algorithm,CSWOA)优化时间模式注意力机制‑双向门控循环单元(Temporal Pattern Attention‑Bidirectional Gated Recurrent Unit,TPA‑BiGRU)全连接层权值和偏置参数的CSWOA‑TPA‑BiGRU短期负荷预测模型，包括以下步骤：S1：建立双向门控循环单元BiGRU预测模型，提取数据中的时间序列特征；S2：在双向门控循环单元BiGRU模型的输出端引入时间模式注意力机制TPA，分析多元时间序列之间的内在联系；S3：提出一种纵横交叉鲸鱼算法CSWOA，利用纵横交叉算法(Crisscross Optimization Algorithm,CSO)对鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)的更新机制进行改进，改善其面对高维寻优问题时的优化性能和收敛精度，并利用纵横交叉鲸鱼算法CSWOA对已训练好的双向门控循环单元BiGRU的权重和偏置参数进行微调。本发明公开的CSWOA‑TPA‑BiGRU短期负荷预测模型能显著提升负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN119965836A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510034105.7
申请日：2025-01-08
Applicant: 广东工业大学
IPC: H02J3/00 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于特征提取与回归学习分离的电力系统惯量估计方法，包括以下步骤：S1：建立电力系统频率响应模型SFR，生成模拟电力系统运行时的数据；S2：利用卷积神经网络CNN提取电力系统的频率偏差和功率扰动的特征；S3：将激活值提取函数从卷积神经网络CNN的全连接层提取高级特征作为极端梯度提升树XGBoost的输入，利用鸟交配优化器优化极端梯度提升树XGBoost的超参数，模型进行回归学习，输出惯量估计值；本发明利用卷积神经网络CNN强大的特征提取能力提取数据特征，再利用调优后的极端梯度提升树XGBoost高效的回归学习能力处理数据特征，基于频率偏差和功率扰动的时序数据，通过特征提取与回归学习分离的模式，能够准确地对系统的惯量进行估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119275908A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410981365.0
申请日：2024-07-22
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明属于新能源并网变换器稳定性领域，具体公开了一种兼顾动态性能的并网逆变器频率耦合抑制方法，首先提出一种包含动态改善器Gc(s)和耦合抑制器Q的频率耦合抑制方法；对改进的直流电压环和交流电流环进行模块化建模，建立其多谐波线性化模型；基于所提频率耦合控制方法，考虑多耦合因素，建立并网逆变器输出导纳模型。与现有技术相比，本发明可以大幅降低网侧电流中扰动谐波电流和耦合谐波电流的含量，使得网侧电流畸变率满足并网准则要求，提高系统鲁棒性，并且，还可降低网侧电流的超调量和缩短调节时间，提高系统的动态性能。
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公开(公告)号：CN119253673A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411297050.0
申请日：2024-09-14
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开一种考虑容量限制的虚拟同步机并网系统惯量阻尼优化配置方法，包括以下步骤：首先，建立三台虚拟同步机的微分方程，并接入九节点系统，得到三台虚拟同步机的动态响应曲线；然后，在考虑三台虚拟同步机总容量限制的条件下，设计优化虚拟同步机动态性能的目标函数；最后，利用白鲸优化算法寻优迭代，得到三台虚拟同步机最优的惯量和阻尼配置。本发明在考虑容量限制的条件下，以虚拟同步机的动态性能为优化目标，使用白鲸优化算法寻优迭代得到三台虚拟同步机各自的最优惯量与最优阻尼，有助于加快虚拟同步机对系统扰动的响应速度，显著提升了虚拟同步机的动态性能。
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公开(公告)号：CN118889468B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411012464.4
申请日：2024-07-25
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于滞后校正的构网型变换器功率振荡抑制方法，包括无功控制、虚拟电感控制、电压电流闭环控制以及改进有功控制。在改进有功控制中，首先经过有功控制器得到机械功率，再将机械功率分别经过频率控制器和滞后校正控制器得到相位初始量和相位校正量，最后将相位初始量和相位校正量叠加即可得到校正后的输出相位。本发明可在实现系统惯量和阻尼的模拟与控制的同时，有效地抑制系统动态振荡，获得更加稳定的系统输出性能。
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公开(公告)号：CN118899877A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410917481.6
申请日：2024-07-09
Applicant: 广东工业大学
IPC: H02J3/28 , H02J15/00 , G06F30/27 , G06F30/394 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种分布式储能系统的参数设计方法，包括以下步骤：S1：建立考虑线路影响的分布式储能系统的小干扰稳定分析模型，得到系统的状态矩阵；S2：考虑线路参数变化下系统特征值的位置变化，设计常春藤优化算法的目标函数，并初始化算法的迭代参数；S3：进行算法迭代，设计得到系统的最优线路参数，以优化分布式储能系统的稳定性。本发明利用常春藤优化算法先进的全局搜索与定位能力，快速、准确地设计得到分布式储能系统的最优线路参数，提高分布式储能系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN118676884A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410981085.X
申请日：2024-07-22
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明属于新能源分布式发电领域，具体公开了一种基于星鸦优化算法的无下垂直流微电网稳定性提升方法，首先建立了无下垂直流微电网系统的小信号模型，并得出系统的系数矩阵，然后计算系数矩阵的特征值，得到系统的主导模态与需要优化的参数，接着设置星鸦优化算法的目标函数，并预设算法迭代所需的各项参数，最后进行算法迭代更新趋优参数，使系统的主导模态向远离虚轴方向移动，实现稳定性提升。本发明利用星鸦优化算法对系统参数进行迭代优化，得到的参数最优解有效提高了系统稳定裕度，实现直流微电网的稳定性提升。
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