基于CMOPSO算法的储能系统控制参数分步辨识方法

    公开(公告)号:CN120073798A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510036696.1

    申请日:2025-01-09

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于CMOPSO算法的储能系统控制参数辨识方法,在硬件在环平台上搭建储能系统主电路模型,与实际储能系统控制器交互,采集多种故障穿越工况下的储能系统输出响应数据集。搭建储能系统辨识模型,对内环PI参数等非关键参数采用典型值,建立通用的储能系统故障穿越控制公式,确定待辨识参数。对储能系统的故障穿越控制参数采用分步辨识,先辨识故障穿越电压阈值,其次辨识无功电流限幅值,最后结合测试数据采用CMOPSO算法辨识储能系统的故障穿越控制参数。最后对储能系统故障穿越辨识结果进行验证,计算误差,评估辨识结果的准确性。该方法辨识精度相比传统算法精度更高,且参数辨识结果具有更高的一致性。

    基于TS-NSGA-II算法的储能系统控制参数辨识方法

    公开(公告)号:CN120073799A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510036699.5

    申请日:2025-01-09

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于TS‑NSGA‑II算法的储能系统控制参数辨识方法,包括:基于硬件在环测试平台,搭建储能系统实测模型,采集多种故障穿越工况下的储能系统输出响应数据;搭建储能系统辨识模型,根据储能系统辨识模型确定待辨识参数为储能逆变器PI控制参数;将参数辨识问题转化为多目标优化问题,以储能系统辨识模型和储能系统实测模型输出的有功电流、无功电流的不同阶段平均绝对误差和稳态阶段的最大绝对偏差,分别作为目标函数;以储能系统的PI控制参数为种群个体,采用TS‑NSGA‑II算法求解目标函数,得到的最优种群即为辨识结果。该方法通过TS‑NSGA‑II算法对储能系统模型的控制参数进行辨识,可有效提高参数辨识的精度;与传统方法相比,该方法参数辨识结果具有更高的一致性。

    一种粒子群算法优化光伏储能并网逆变器PID控制器方法

    公开(公告)号:CN117895567A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202311734836.X

    申请日:2023-12-15

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明公开一种粒子群算法优化光伏储能并网逆变器PID控制器方法,包括以下步骤:步骤一:根据光伏发电系统的物理特征搭建模型,利用最大功率点跟踪算法,有效地控制电池的功率输出;步骤二:选择蓄电池作为储能装置,双向DC/DC变换器连接蓄电池和电网直流母线完成能量的传输;步骤三:将储能装置与光伏发电系统连接到同一直流侧,通过共同的逆变器控制策略,完成从直流到交流的转换,进而实现系统的并网;步骤四:逆变器采用网压比例前馈和PLL技术,同时在PID控制器上加入自适应环节,通过PSO算法对控制器参数进行自适应优化;本发明解决了传统方法在整定控制器参数场景下准确度不高、收敛速度较慢的缺点。

    基于改进减法平均优化器算法的光伏逆变器参数辨识方法

    公开(公告)号:CN120044786A

    公开(公告)日:2025-05-27

    申请号:CN202510030233.4

    申请日:2025-01-08

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进减法平均优化器算法的光伏逆变器参数辨识方法,包括基于光伏硬件在环测试平台,根据已有的光伏硬件在环测试模型搭建辨识模型,基于光伏硬件在环测试数据,利用改进减法平均优化器算法对辨识模型中的光伏逆变器控制参数进行辨识;该方法在减法平均优化器算法的基础上引入了黄金正弦和混沌映射策略,通过黄金正弦策略具有的卓越的全局搜索能力,有效避免了算法在光伏逆变器参数辨识过程中陷入局部最优,混沌映射策略能够增强粒子的随机性和多样性,使粒子在搜索空间中的分布更加均匀,因此,采用该改进算法,有效提高了在光伏逆变器参数辨识过程中的辨识效率和精度。

    基于拉格朗日乘数法的单相Boost APFC变换器效率与功率密度综合优化方法

    公开(公告)号:CN118611416A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410550091.X

    申请日:2024-05-06

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于拉格朗日乘数法的单相Boost APFC变换器效率与功率密度综合优化方法,分析单相Boost APFC变换器的拓扑结构和工作原理;推导单相Boost APFC变换器中各元件的电流表达式;推导单相Boost APFC变换器中各元件的功率损耗表达式并设计升压电感磁芯;推导单相Boost APFC变换器的效率表达式,分析效率与内部参数之间的关系;推导单相Boost APFC变换器的无源元件的总体积表达式;设置约束条件构建单相Boost APFC变换器效率和功率密度优化的拉格朗日函数,对目标函数求偏导并令导数为零,求出最优效率和功率密度下的开关频率和升压电感值。本发明优化单相Boost APFC变换器内部参数,在考虑磁通密度和电流纹波限制的情况下,采用拉格朗日乘数法求解最优效率,进而提高了设计工作的效率。

    一种基于LSTM自适应PI控制的光伏MPPT方法

    公开(公告)号:CN117008472A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310757706.1

    申请日:2023-06-25

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 一种基于LSTM自适应PI控制的光伏MPPT方法,步骤为:Step1、建立光伏组件数学模型,构成整个光伏发电系统;Step2、在每个参考电压下调节不同的PI参数进行控制,采样对应的输出电压波形数据;Step3、对数据集进行处理,对电压数据进行归一化处理,限定预处理数据在区间[0,1]内;Step4、进行神经网络权值训练通过训练得到每个参考电压对应的最优Kp、Ki值;Step5、重新选择对应最优Kp、Ki值;Step6、判断光伏系统是否满足在最大功率点运行;Step7、监测光伏系统运行工况是否发生突变,满足工况突变条件,则重启控制算法,并重新选择对应的PI参数最优值。在光伏阵列MPPT控制过程中准确地自适应调节PI,使光伏阵列输出功率具有更快的动态响应且输出电压振荡减小。

    一种实测建模一体化自动测试系统及测试方法

    公开(公告)号:CN115729211A

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202211446047.1

    申请日:2022-11-18

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 一种实测建模一体化自动测试系统及测试方法,包括测试模块、辨识模块和分析模块;测试模块用于新能源控制器硬件在环仿真测试,为辨识模块提供实测数据支撑;辨识模块用于新能源控制器机电模型参数辨识,参数辨识为基于硬件在环实测数据,通过编写辨识算法自动地修改辨识模型中各待辨识参数,直至满足辨识精度要求并自动输出最优辨识参数;分析模块用于新能源机电暂态建模测试,验证辨识模块中参数辨识结果的正确性,通过设置不同的测试工况,自动地进行机电暂态仿真,并对每次仿真结果与硬件在环测试结果自动进行误差分析。本发明替代传统的手动测试工作,自动地进行硬件在环测试、参数辨识及机电暂态建模测试,并对结果数据进行自动保存。

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