公开(公告)号：CN114567008A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210208782.2

申请日：2022-03-03

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 施建强 ,  赵宁宁 ,  李双 ,  牛秋实 ,  徐梦溪 ,  田峰敏

IPC: H02J3/38 ,  H02M7/5387 ,  H02M1/088

Abstract: 本发明公开了一种控制逆变器稳定输出的方法及系统，获取电网电压，输入到预先构建的包含改进的前馈解耦及PI环节的逆变器主电路控制模型，输出稳定电压；包含改进的前馈解耦及PI环节的逆变器主电路控制模型的构建包括：获取待处理的LC型逆变器的主电路拓扑，分析主电路拓扑确定主电路拓扑的两相旋转dq坐标系下的数学模型；采用改进的前馈解耦方式对数学模型进行电流内环解耦，得到考虑电流环的动态环节的电压环；根据考虑电流环的动态环节的电压环设置电流内环和电压外环的PI参数，根据电流内环和电压外环的PI参数得到所述改进的前馈解耦及PI环节的逆变器主电路控制模型。优点：能够有效抑制大扰动下逆变器的输出电压波动，提高系统的动态响应速度。

公开(公告)号：CN114970931B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202210110341.9

申请日：2022-01-29

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 施建强 ,  赵宁宁 ,  范静仪 ,  李双 ,  牛秋实 ,  徐梦溪 ,  田峰敏

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/15 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/27 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种风电场功率预测的方法及装置，方法包括：获取预测日信息；所述预测日信息包括预测日日期；根据预测日的日期确定预测日的季节，根据预测日季节和风速进行相似日提取，获得相似日资料；所述相似日资料包括相似日风速数据；根据相似日资料，进行基于相似日的风速预测，获得预测日风速数据；根据所述相似日资料和预测日风速数据，进行风电场功率预测，获得风电场的功率。建立基于GA‑BP多隐含层深度神经网络的风电功率预测组合模型可以大大提高风电功率预测的精确度，使得模型拟合度更稳定。

公开(公告)号：CN114499264B

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202210124486.4

申请日：2022-02-10

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 施建强 ,  赵宁宁 ,  李双 ,  牛秋实 ,  徐梦溪 ,  田峰敏

IPC: H02M7/5387 ,  G06N3/063 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种逆变器电压控制方法及系统，所述方法包括：对LC型逆变器的电压电流数据进行采样；将采样数据输入预先优化的电压环控制器，对电力系统中LC型逆变器的电压进行控制；其中，所述预先优化的电压环控制器为：在单神经元PI控制器的基础上，引入RBF神经网络辨识算法对被控对象的Jacobian信息进行辨识，并采用AMSGrad优化算法改进单神经元PI控制器。本发明提供的逆变器电压控制方法，能够使LC型逆变器电压超调小、响应速度快，同时具有较好的抗扰能力和稳态性能，显著地提升了电力系统的动态品质。

公开(公告)号：CN114499264A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210124486.4

申请日：2022-02-10

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 施建强 ,  赵宁宁 ,  李双 ,  牛秋实 ,  徐梦溪 ,  田峰敏

IPC: H02M7/5387 ,  G06N3/063

Abstract: 本发明公开了一种逆变器电压控制方法及系统，所述方法包括：对LC型逆变器的电压电流数据进行采样；将采样数据输入预先优化的电压环控制器，对电力系统中LC型逆变器的电压进行控制；其中，所述预先优化的电压环控制器为：在单神经元PI控制器的基础上，引入RBF神经网络辨识算法对被控对象的Jacobian信息进行辨识，并采用AMSGrad优化算法改进单神经元PI控制器。本发明提供的逆变器电压控制方法，能够使LC型逆变器电压超调小、响应速度快，同时具有较好的抗扰能力和稳态性能，显著地提升了电力系统的动态品质。

公开(公告)号：CN114970931A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210110341.9

申请日：2022-01-29

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 施建强 ,  赵宁宁 ,  范静仪 ,  李双 ,  牛秋实 ,  徐梦溪 ,  田峰敏

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种风电场功率预测的方法及装置，方法包括：获取预测日信息；所述预测日信息包括预测日日期；根据预测日的日期确定预测日的季节，根据预测日季节和风速进行相似日提取，获得相似日资料；所述相似日资料包括相似日风速数据；根据相似日资料，进行基于相似日的风速预测，获得预测日风速数据；根据所述相似日资料和预测日风速数据，进行风电场功率预测，获得风电场的功率。建立基于GA‑BP多隐含层深度神经网络的风电功率预测组合模型可以大大提高风电功率预测的精确度，使得模型拟合度更稳定。