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公开(公告)号：CN110030148A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910325517.0
申请日：2019-04-22
Applicant: 中南大学
IPC: F03D7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法，包括：步骤1，引入动态区域来约束风力发电机组给定桨距角变化率的预设允许范围；步骤2，在所述预设允许范围内确定候选风力发电机组给定桨距角变化率的有限控制集；步骤3，通过所述有限控制集搜索最优风力发电机组给定桨距角变化率序列；步骤4，将所述最优风力发电机组给定桨距角变化率序列的第一个元素作为控制器输出。本发明的基于风速提前测量的非线性预测变桨控制方法对机组安全、稳定、高效运行具有十分重要的作用。
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公开(公告)号：CN108547736A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810259907.8
申请日：2018-03-27
Applicant: 中南大学
IPC: F03D7/04
CPC classification number: Y02E10/723 , F03D7/0204 , F03D7/0224 , F03D7/045 , F05B2270/321 , F05B2270/329
Abstract: 一种风速风向预测方法，其包括：获取待分析地区的历史风速数据和历史风向数据；根据历史风速数据和历史风向数据对风矢量进行分解，得到的历史风矢量横坐标数据和历史风矢量纵坐标数据；利用ARMA模型来根据历史风矢量横坐标数据和历史风矢量纵坐标数据确定下一时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据；根据下一时刻的风矢量横坐标数据和风矢量纵坐标数据分别确定下一时刻的风速数据和风向数据。与现有将风速和风向作为完全独立的参数来分别单独进行预测的方法不同，本方法将风速和风向视为一个矢量，其不仅能够同时对风速和风向进行预测，还能够提高风速以及风向预测结果的准确性以及精度。
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公开(公告)号：CN108537372A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810259327.9
申请日：2018-03-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种风向预测方法，其包括：步骤一、获取待分析地区的历史风向数据；步骤二、对所获得历史风向数据进行圆形变量变换，得到历史风向数据的正弦值和余弦值；步骤三、利用ARMA模型分别对历史风向数据的正弦值和余弦值进行提前一步预测，得到下一时刻的风向数据的正弦值和余弦值；步骤四、将下一时刻的风向数据的正弦值和余弦值进行圆形变量反变换，得到下一时刻的风向数据。本方法将风向数据构造为一圆形变量数据，进而基于圆形变量法来实现对风向的准确预测。相较于现有的风速风向预测方法，本方法能够使得风向预测结果更加准确以及稳定。
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公开(公告)号：CN108488038A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810259908.2
申请日：2018-03-27
Applicant: 中南大学
IPC: F03D7/04
CPC classification number: Y02E10/723 , F03D7/0236 , F03D7/043 , F05B2270/321 , F05B2270/329
Abstract: 一种风力发电机组的偏航控制方法，其包括：步骤一、根据获取到的风速和风向分别计算预设时长内的风速平均值和风向平均值，得到历史风速数据和历史风向数据，根据历史风速数据和历史风向数据预测下一时刻的风速数据和风向数据；步骤二、根据下一时刻的风速数据确定控制参数，并利用控制参数和风向数据对风力发电机组进行偏航控制。相较于传统偏航控制方法，本方法的偏航次数相对于传统控制策略有所提高，但提高的次数主要集中在中高风速区，因此功率损失系数显著减小。本方法能够有效减小中高风速区的偏航误差，从而减小了功率损失系数(即提高了风能的利用率)。
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公开(公告)号：CN106877330A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710078787.7
申请日：2017-02-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种分布式微电网无功均分控制方法及控制装置，所述的控制方法包括：计算分布式微电网中的微电源无功功率Qi与微电源的线路阻抗Xi之间的关系式；计算分布式微电网中的任意两个微电源的无功功率Qi和Qj之间的无功相对偏差ΔQerr，通过向每一个微电源中增加自适应虚拟阻抗，并调整自适应系数K，使得无功相对偏差ΔQerr处于预定范围内。本发明通过在分布式微电网的各个微电源中引入自适应的虚拟阻抗，使得分布式微电网中的任意两个微电源无功功率相对偏差保持在预设范围内，可改善无功分配精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118499189A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410567759.1
申请日：2024-05-09
Applicant: 中南大学
IPC: F03D9/25 , F03D13/25 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F113/06 , G06F113/16
Abstract: 本发明公开了基于电流汇聚器的浮式风电场集电系统新型拓扑结构及其优化方法，结构包括电流汇聚器、海上变电站、动态电缆和海底接头；方法包括步骤一，系统成本分析；步骤二，模型目标函数构建；步骤三，函数约束条件；步骤四，优化变量编码；步骤五，初始化种群；步骤六，OBL‑APSO算法求解；本发明在深海浮式风电场中引入一种新型电流汇聚器，通过减少动态电缆的使用来解决现有技术在针对漂浮式海上风电场集电系统中动态电缆的使用造成的成本增加无法有效优化的问题；同时，本发明建立集成该电流汇聚器装置的集电系统全生命周期成本模型，并基于智能优化算法提出一般性求解方案，从而大大降低漂浮式海上风电场集电系统的成本。
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公开(公告)号：CN113294297B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110654989.8
申请日：2021-06-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种风电机组非线性模型预测转矩控制的变权重调节方法，包括：建立风电机组的数学模型，确定非线性模型预测转矩控制的控制目标；设计包含能量捕获和转矩波动两个控制目标的非线性模型预测转矩控制成本函数；以风速的加权平均值和均方根平均值为输入、权重系数为输出建立模糊调节器，并通过多目标灰狼优化算法优化模糊调节器隶属度函数的线形，以实时更新目标函数。本发明提高了风电机组的能量捕获效率，减小了转矩波动，缓解了风速的瞬时性与风电机组大惯性造成的响应延时之间的矛盾，实现了能量捕获和转矩波动的协调优化。
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公开(公告)号：CN113323821B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110653490.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种风力机模型预测偏航控制参数调节方法，包括：步骤1，设置风力机偏航系统为采用模型预测控制的偏航模式；步骤2，确定模型预测控制的偏航误差，根据偏航误差建立偏航误差m步预测模型；步骤3，确定模型预测控制的控制目标，对控制目标进行归一化处理；步骤4，根据归一化处理后的控制目标确定模型预测控制的目标函数；步骤5，设计权重系数评估器，采用模糊规则隶属函数关联优化策略和自适应网格多目标粒子群方法优化其参数。本发明可以动态地根据风向信息调整模型预测控制目标函数的权重系数，使风力机可以以较低的偏航率来更准确地跟踪风向变化，在降低偏航率的同时降低了风力机的功率捕获损失。
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公开(公告)号：CN112994036B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110140436.0
申请日：2021-02-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于模型预测的温控负荷参与微电网调控方法及系统，该方法通过温控负荷描述步骤以温控负荷的基本物理模型为基础，结合设定的影响因素约束，构建描述设定区域集群负荷性能的负荷聚合模型；通过电网模型确定步骤基于负荷聚合模型构建温控负荷参与互联微电网的系统结构模型，并确定对应的微电网系统控制数学模型；进而通过预测控制步骤综合负荷聚合模型和系统控制数学模型，引入模型预测控制机制，依据设定的优化约束策略设计互联微电网系统的调频控制器。采用上述调控方案，能够克服现有调控技术中对需求侧影响大以及调频效率低的问题，控制对需求侧的影响且充分发挥温控负荷的潜力的同时，扩展了需求侧负荷的状态灵活性。
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公开(公告)号：CN114977852A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210518662.2
申请日：2022-05-13
Applicant: 中南大学
IPC: H02M7/219
Abstract: 本发明公开了一种用于三电平变换器的预测控制方法，包括：基于三电平变换器的输出电流的无差拍预测得到参考矢量，并利用参考矢量与输出矢量的欧式距离，建立目标价值函数；计算与参考矢量相关的基本矢量，构成简化控制集；根据简化控制集中的每个基本矢量与其对应的死区电压矢量之间的相对位置关系，获得每个基本矢量对应的优化虚拟矢量和优化死区时间；根据每个基本矢量及其对应的优化虚拟矢量，利用目标价值函数，得到最优虚拟矢量，从而利用最优虚拟矢量对应的优化死区时间对三电平变换器进行控制。本发明减少传统FCS‑MPC模型预测方法的计算量、并简化控制集、减少输出电流脉动和降低电流总谐波失真，从而提高控制性能。
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