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公开(公告)号：CN118353094A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410456405.X
申请日：2024-04-16
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及光伏发电技术领域，尤其涉及一种用于光伏发电柔性功率点跟踪的分布式模型预测控制方法，包括：设置光伏电场系统；建立基于直流升压变换器的光伏发电系统的动态模型，并将所述动态模型用于建立光伏电场模型；建立k时刻的DEMPC优化问题，实现柔性功率点跟踪和经济最优化；利用变换器有限个开关状态的混合整数非线性规划算法，获取全局最优解；分布式控制技术使得各个光伏子系统相互独立，其他光伏子系统仍能正常工作，提高了光伏电场的整体稳定性、灵活性。
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公开(公告)号：CN110912185B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201911157156.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，涉及电力系统自动控制领域，该控制器设计方法包括：建立两区域互联电力系统自动发电控制仿真模型，根据自动发电控制系统仿真模型，确定寻优的目标函数，针对控制器参数设定约束条件，根据所建立的目标函数和约束条件采用引导烟花算法寻优从而获得控制器参数的整定结果。本发明所设计控制器表现出了良好的控制效果，解决了风力发电波动性对电力系统控制效果的不良影响，同时解决了传统PID控制器参数设置不合适，导致自动发电控制系统的动态响应不理想的技术问题。
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公开(公告)号：CN117869178A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311819539.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及新能源发电领域，尤其涉及一种基于凸化预测模型的风力发电机组控制方法，包括：根据风力发电机的若干子系统的运行参数和柔性塔架的位移参数确定非线性动力学模型；根据执行器电子设备的电气限制的参数范围和安全参数的标准区间确定上述模型的变量组对应的约束条件；对决策变量进行重构并将电机组的若干子系统转化为等效的线性系统；对决策变量的约束集进行凸化，并根据风速的若干离散值确定具有n段仿射函数的分段线性函数的表达式；对机组的目标方程求解，根据求解结果确定机组的实际控制输入量以控制所述非线性动力学模型。本发明实现了减小系统计算复杂程度和提高了系统的工作效率。
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公开(公告)号：CN117318138A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311048258.4
申请日：2023-08-21
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及光伏发电控制领域，尤其涉及一种基于经济模型预测控制的光伏柔性功率点跟踪方法，本发明通过建立基于变流器的光伏发电系统模型；构建k时刻EMPC优化问题；设计高效算法来求解优化问题，解决了基于分层递阶控制的传统柔性功率点跟踪方法由于外界环境变化导致的设定点不可行问题，同时解决了其在动态过程中忽略开关损耗的问题。本发明的经济模型预测控制方法与传统的分层递阶控制方法相比较，保证了系统功率跟踪性能的同时，提高动态过程之中的经济性能。
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公开(公告)号：CN111694277B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202010536914.5
申请日：2020-06-12
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及了一种基于多步状态反馈的非线性随机模型预测控制方法，通过研究带有随机干扰的非线性系统特性，利用统计方法建立系统随机干扰模型，建立带有概率约束的非线性离散系统随机模型，结合传统预测控制中控制目标的设计方法，提出针对该模型的随机优化控制问题，随后应用鲁棒tube不变集思想解决非线性模型与线性名义模型之间有界的模型失配问题。通过设计多步状态反馈控制律，优化无穷时域内的统计性能指标，构造自由度更大的多步概率Tube不变集，保证概率约束递归满足，从而控制系统未来的随机状态，有效解决了随机干扰下随机系统的跟踪性、经济性和稳定性问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113343569A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110625947.1
申请日：2021-06-04
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种应用于注塑过程的滑动窗口循环神经网络二维建模方法，涉及塑料加工技术领域，包括，步骤a，设定一个非线性特性且难以通过机理或实验建模方法获取的注塑过程；步骤b，将第k‑1至第k‑n批次的运行数据按照迭代顺序进行首尾相接，并获得首尾相接后的重组数据；步骤c，采用循环神经网络对注塑过程的非线性特性进行辨识，并建立注塑过程的二维循环神经网络预测模型；步骤d，建立网络结构参数和权重参数沿注塑过程生产批次的更新方程；步骤e，基于第k‑1批次的训练结果利用新的滑动窗口数据计算得到第k批次的循环神经网络参数矩阵；步骤f，进入第k+1批次，重复步骤b到步骤e。本发明所述方法有效提高了注塑机注射速度的控制精度。
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公开(公告)号：CN110912185A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911157156.X
申请日：2019-11-22
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种含风力发电电网自动发电控制系统PID控制器设计方法，涉及电力系统自动控制领域，该控制器设计方法包括：建立两区域互联电力系统自动发电控制仿真模型，根据自动发电控制系统仿真模型，确定寻优的目标函数，针对控制器参数设定约束条件，根据所建立的目标函数和约束条件采用引导烟花算法寻优从而获得控制器参数的整定结果。本发明所设计控制器表现出了良好的控制效果，解决了风力发电波动性对电力系统控制效果的不良影响，同时解决了传统PID控制器参数设置不合适，导致自动发电控制系统的动态响应不理想的技术问题。
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公开(公告)号：CN110145436A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910350215.9
申请日：2019-04-28
Applicant: 华北电力大学
IPC: F03D7/00
Abstract: 本发明公开了一种应用于风机的非线性经济模型预测控制方法，首先基于风机原理进行机理建模；选取发电机转子角速度、风轮转子角速度、轴扭转角、塔架偏移量、塔架偏移速度作为风机模型的状态量，发电机转矩和桨距角作为风机模型的控制量，发电机转子角速度和发电机功率作为风机模型的输出量，以状态空间方程的形式来表示风机非线性模型；然后离散化风机非线性预测模型；选取代表性的经济指标组成经济目标函数，进而体现风力发电系统的经济性能；设定状态量、控制量和输出量的约束条件；最后利用优化函数进行求解，得到最优控制量，本发明解决了现有技术中存在的跟踪式预测控制效果欠佳、较难实现经济性的问题。
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公开(公告)号：CN110084425A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910340738.5
申请日：2019-04-25
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波分解和偏最小二乘回归算法的深度信念网的风速预测方法，通过将采集自某实际风电场的原始数据进行清洗、分类和归一化处理后用小波基函数db3对归一化的各部分数据进行分解，使两部分数据各自产生一系列不同频率的子序列。对训练数据分解后所产生的各个频率子序列分别建立以偏最小二乘回归算法为有监督训练算法的深度信念网模型，并在训练数据分解后所产生的各个频率子序列中提取样本用来训练以上建立的深度信念网模型从而得到具有最优参数的风速预测模型。较现有的技术，本发明所涉及的方法在预测风速时不仅易于实现，而且取得更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN119004832A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411130654.6
申请日：2024-08-16
Applicant: 中车山东风电有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明属于风力发电技术领域，具体涉及一种基于分布式模型预测控制的风电场优化方法及系统，包括：获取风电场中的风机状态空间方程；考虑状态空间方程的约束条件，构建风电场捕获风能模型；考虑风机尾流效应，求解所构建的风电场捕获风能模型目标函数，得到最优风机诱导因子；根据所得到最优风机诱导因子，计算风机最佳降载功率；根据所得到的风机最佳降载功率，进行风电场中每个风机的分布式控制优化，完成风电场的优化控制。
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