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公开(公告)号：CN112421605A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011455920.4
申请日：2020-12-10
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于无源积分控制的直流微电网变下垂系数控制方法。这种改进下垂控制方法相比于传统的下垂控制，电容电压的调整选择的是无源积分控制器，加入直流母线电压控制和输出电流均流控制，能够很好适应恒功率负载(CPL)工况。本方法通过变换器的参考电压补偿量，保障了直流母线电压等于设定的原参考电压。本发明通过输出电流均流误差，得到下垂系数修正量，消除了各线路阻抗不同引起的电流不均分，可以达到很好的电流均分效果。相比其他改进型下垂控制，本发明具有在恒功率负载情况下不会出现系统振荡、调节速度快、能够很快达到稳定状态的优点。
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公开(公告)号：CN112421605B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202011455920.4
申请日：2020-12-10
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于无源积分控制的直流微电网变下垂系数控制方法。这种改进下垂控制方法相比于传统的下垂控制，电容电压的调整选择的是无源积分控制器，加入直流母线电压控制和输出电流均流控制，能够很好适应恒功率负载(CPL)工况。本方法通过变换器的参考电压补偿量，保障了直流母线电压等于设定的原参考电压。本发明通过输出电流均流误差，得到下垂系数修正量，消除了各线路阻抗不同引起的电流不均分，可以达到很好的电流均分效果。相比其他改进型下垂控制，本发明具有在恒功率负载情况下不会出现系统振荡、调节速度快、能够很快达到稳定状态的优点。
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公开(公告)号：CN112542855A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011451434.5
申请日：2020-12-10
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: H02J3/38 , H02J3/24 , H02P9/10 , H02P21/14 , H02P21/13 , H02P101/15 , H02P103/10
Abstract: 本发明公开了一种双馈风力发电系统相量模型建模及仿真方法，包括步骤S1、通过电磁学、力学原理及数学公式推导，建立双馈感应电机模型和风力机模型；S2、设计带有转子电压补偿控制器和观测器的矢量控制策略，实现对双馈感应电机的解耦控制；设计风力机最佳转速控制策略，保证风轮始终在最佳转速下运行；S3、将各部分模型和控制器组成完整的双馈风力发电系统相量模型，在Matlab/Simulink中进行仿真，分析双馈风力发电系统相量模型的机电暂态特性。本发明的建模方法简单，无需对电力电子变换器详细建模。可采用较大的仿真步长，运行高效。适合双馈风力发电系统长时间低频机电暂态分析和稳定性研究，对大多数不需要关注谐波和变流器内部特性的情况均适用。
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公开(公告)号：CN112542855B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202011451434.5
申请日：2020-12-10
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: H02J3/38 , H02J3/24 , H02P9/10 , H02P21/14 , H02P21/13 , H02P101/15 , H02P103/10
Abstract: 本发明公开了一种双馈风力发电系统相量模型建模及仿真方法，包括步骤S1、通过电磁学、力学原理及数学公式推导，建立双馈感应电机模型和风力机模型；S2、设计带有转子电压补偿控制器和观测器的矢量控制策略，实现对双馈感应电机的解耦控制；设计风力机最佳转速控制策略，保证风轮始终在最佳转速下运行；S3、将各部分模型和控制器组成完整的双馈风力发电系统相量模型，在Matlab/Simulink中进行仿真，分析双馈风力发电系统相量模型的机电暂态特性。本发明的建模方法简单，无需对电力电子变换器详细建模。可采用较大的仿真步长，运行高效。适合双馈风力发电系统长时间低频机电暂态分析和稳定性研究，对大多数不需要关注谐波和变流器内部特性的情况均适用。
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公开(公告)号：CN119676633A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411004148.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种基于多基站加权融合的通感一体化无人机定位方法。本发明利用一种加权累积的方法融合各个基站所估计的无人机坐标以完成定位。具体来说，利用多个通信感知一体化基站，各基站向无人机发送基于OFDM波形的通信信号，通过处理发射信号与接收信号之间的符号差异，检测无人机于各基站的相对位置。由已知的精确的各基站的绝对坐标，可估计出该无人机多个绝对坐标。在此基础上，将多个绝对坐标的估计值按信噪比加权的方式合成一个中心坐标，并以该坐标为中心构建出一个立体网格。按信道的信噪比构建一个新的谱函数，再计算该网格上各点的函数值，最大值对应的点即无人机最终定位坐标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119519022A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411142804.5
申请日：2024-08-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02J7/00 , H02J7/35 , H02J1/14 , H02J1/10 , H01M10/42 , G01R31/367 , G01R31/387
Abstract: 本发明提供了一种应用于直流光伏微电网的电池管理系统设计方法。该系统包括数据采集与监测模块、智能算法分析模块和动态均衡管理模块。通过传感器实时采集电池组的电压、电流、温度等参数，并利用大数据分析和机器学习算法对数据进行处理和分析，预测电池组的健康状态和剩余寿命。系统根据分析结果，动态调整各个电池单元的充放电状态，避免过充过放现象，延长电池组的使用寿命。本发明的智能电池管理系统提高了光伏微电网的运行效率和可靠性，具有显著的经济和社会效益。
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公开(公告)号：CN116733747A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310712882.3
申请日：2023-06-15
Applicant: 广西成电智能制造产业技术有限责任公司 , 电子科技大学 , 柳州津晶电器有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变频空调单转子式压缩机的转速波动抑制方法，包括以下步骤：S1、获取变频空调单转子式压缩机的设定转速、实际转速，计算得出转速误差和转速误差变化率；S2、将转速误差与转速误差变化率作为模糊控制器的输入，模糊控制器输出对应的比例参数与积分参数，对转速环原有的传统PI控制器的参数进行调整，将模糊控制器输出的比例参数和积分参数值赋值给PI控制器的比例系数和积分系数；S3、转速环在模糊PI控制器的处理下输出给定电流值到电流环。本发明在变频空调单转子式压缩机双闭环控制系统中，为转速环搭建模糊PI控制器，能够从抑制变频空调单转子式压缩机转速波动、减小振动、降低噪声、节能效果等方面影响空调压缩机的性能。
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公开(公告)号：CN116345451B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310601590.2
申请日：2023-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供一种变频类温控负荷的运行控制方法、装置和终端设备，包括：将目标电力系统对应的建筑物中当前运行状态为需求响应状态的变频类温控负荷确定为目标变频类温控负荷；确定目标变频类温控负荷在恢复时段对应的预估运行频率；恢复时段为目标变频类温控负荷在由当前运行状态切换为恢复状态后对应的时间段；当目标变频类温控负荷的当前运行状态为恢复状态时，控制目标变频类温控负荷按照预估运行频率运行。本方法计算出目标变频类温控负荷在恢复时段的预估运行频率，并按照预估运行频率对恢复时段的目标变频类温控负荷进行运行限制，消除了目标变频类温控负荷在需求响应结束后的反弹功率，有效抑制了变频类温控负荷集群聚合功率的反弹效应。
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公开(公告)号：CN116399054A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310622309.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 广西成电智能制造产业技术有限责任公司 , 电子科技大学 , 柳州津晶电器有限公司
Abstract: 冷暖并行家用变频空调系统，包括压缩机及邻近压缩机的电磁四通阀一、冷凝器、蒸发器、电子膨胀阀、电磁四通阀二和电磁四通阀三，冷凝器和蒸发器附近分别设有毛细管；压缩机分别与电磁四通阀一的两个接口相连，电磁四通阀一的第三个接口与冷凝器相连，第四个接口连接蒸发器；电磁四通阀二的两个接口分别连接蒸发器与电子膨胀阀，另外两个接口与蒸发器附近的毛细管连接；电磁四通阀三的两个接口分别与电子膨胀阀和冷凝器相连，另外两个接口与冷凝器附近的毛细管连接。本发明在原有制冷剂循环回路上新增两个电磁四通阀将制冷制热分成两个并行回路，并在两个回路上各增加毛细管进行相应的辅助作用，能够提升蒸发器和冷凝器的工作效率，降低空调能耗。
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公开(公告)号：CN116341728A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310254452.1
申请日：2023-03-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的超短期光伏输出功率预测方法，主要包括：步骤1、先对原始数据进行清洗；步骤2、利用奇异谱分析算法对清洗后的序列进行预处理，滤除噪声；步骤3、采用核主成分分析方法对影响因子进行筛选与降维；步骤4、将影响因子特征集和历史光伏功率数据作为轻量级梯度提升机（LightGBM）模型的训练数据进行训练，并通过灰狼优化（GWO）算法对LightGBM模型进行参数寻优；步骤5、基于GWO‑LightGBM模型对光伏功率进行预测。有益效果在于，解决了现有光伏输出功率预测技术中预测模型精度低，以及难以从历史数据中挖掘潜在天气信息与光伏输出功率之间的非线性映射关系等问题。
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