一种微源半桥变流器串联型微电网系统

    公开(公告)号:CN107834602A

    公开(公告)日:2018-03-23

    申请号:CN201711178058.5

    申请日:2017-11-23

    CPC classification number: H02J3/383 H02J3/32 H02J3/386 H02J2003/388 H02M7/797

    Abstract: 一种微源半桥变流器串联型微电网系统,包括光伏微源、风力微源、储能装置、AC/DC整流电路、DC/DC直流变换电路、微源半桥变流器、滤波器、负载、变压器,风力与光伏微源经过AC/DC整流电路或DC/DC直流变换电路后并联至微源半桥变流器的直流侧,并且将储能装置并联在微源直流链上,各微源半桥变流器的输出侧通过串联方式依次进行连接,并通过双星型方式组合搭建成三相系统,其中每一相均由两个桥臂组成,每个桥臂则由N个或n个发电子模块和一个电感串联而成,2≤N≤50,N=n。

    基于SA-PSO的多次谐波扩大HCSY-MG运行范围的控制方法

    公开(公告)号:CN118630761A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410466523.9

    申请日:2024-04-18

    Abstract: 基于SA‑PSO的多次谐波扩大HCSY‑MG运行范围的控制方法,用以扩大微源半桥变流器串联结构星型连接微电网并网运行范围。为解决该系统由于微源输出功率不平衡引起的半桥变流器过调制问题,首先向过调制单元中注入3、5、7、9次谐波,使过调制的调制波幅值限制为1;然后再向非过调制单元注入等量的反向3、5、7、9次谐波,使其抵消过调制单元中的正向多次谐波,使系统运行范围扩大24.4%;由于各高次谐波间相互影响,采用SA‑PSO算法快速求取各高次谐波补偿系数的最优解。该方法可保证微源输出功率严重不平衡时系统依然能够稳定运行。

    一种适用于调相机励磁系统的非线性控制方法

    公开(公告)号:CN115051377A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210660123.2

    申请日:2022-06-08

    Abstract: 一种适用于调相机励磁系统的非线性控制方法,以协同理论为依据,针对调相机励磁系统非线性模型进行控制器设计;建立调相机非线性模型,以其励磁系统的控制目标和需求为依据,选取机端电压、无功功率以及转子角速度为状态变量,并将上述三个变量与其参考值的偏差量进行线性组合以构成流形;在所构建流形的基础上,设定能够保证系统稳定运行的动态方程;将调相机非线性模型代入该动态方程进行求解,得到调相机励磁系统非线性控制器的控制律;所设计控制器能够保证同步调相机的快速动态无功响应,并改善故障切除后由于调相机无功过补偿所带来的系统过电压问题,使电网电压迅速恢复至稳定状态。

    一种基于退役同步发电机组的无功补偿接入点筛选方法

    公开(公告)号:CN113555880B

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202110843132.0

    申请日:2021-07-23

    Abstract: 一种基于退役同步发电机组的无功补偿接入点筛选方法,目的是在无功源地点固定的前提下筛选合适的无功补偿接入点,实现退役同步发电机组对系统的无功补偿。以系统节点阻抗为依据,计算节点间电气距离。以电气距离为基础,可构建节点特征矩阵。对节点特征矩阵进行层次聚类分析,实现节点的有效分区。节点分区可缩小退役同步机组作调相机运行时无功补偿接入点筛选范围;根据退役同步发电机组所处地理位置,确定其运行厂址所在的负荷节点分区为其应补偿分区;计算所补偿分区内节点重要度指标值,依此筛选合适的无功补偿接入点;可快速确定基于退役同步发电机组的无功补偿接入点,充分发挥退役同步发电机组的无功补偿能力,保障系统安全稳定运行。

    基于改进CART算法的退役动力电池等级分类方法

    公开(公告)号:CN114429182A

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202210049882.5

    申请日:2022-01-17

    Abstract: 基于改进CART决策树算法的退役动力电池等级筛选方法,其目的是将改进CART决策树算法用于退役动力电池等级分类,提高等级分类效率,为退役动力电池梯次利用打下一定基础。其步骤为:首先,在选择属性分割点时,结合Fayyad边界点判定定理确定退役动力电池各特征属性的最优阈值点,并计算最优阈值点处的Gini系数;然后,将退役动力电池每个特征属性的最优阈值点作为决策树的分裂条件,依次进行二分裂,直到所有叶子节点中的退役动力电池属于同一类为止,生成决策树;最后,采用代价复杂度剪枝算法对决策树进行剪枝,防止出现过拟合,提高决策树的泛化性能,得到退役动力电池等级筛选最优决策树。

Patent Agency Ranking