一种考虑谐波抑制的低压储能变流器控制方法

    公开(公告)号:CN117239813B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311518867.1

    申请日:2023-11-15

    Abstract: 本发明公开一种考虑谐波抑制的低压储能变流器控制方法,设计储能变流器的PQ、Vf、电能质量改善控制策略以及模式切换控制方法,考虑非线性载荷带来的谐波影响,通过测量电网的谐波来补偿电网的谐波电流,然后对电网电流进行谐波补偿。采集电网相角信号输入并离网切换模块,依据给定模式信号判断当前要运行在并网或离网模式,输出切换信号至控制模块与并网开关,切换控制模式。与现有技术相比,本发明以减小电网电流的总谐波失真实现储能单元在局部的削峰填谷、改善电能质量、备用电源等不同控制目标。

    一种考虑谐波抑制的低压储能变流器控制方法

    公开(公告)号:CN117239813A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311518867.1

    申请日:2023-11-15

    Abstract: 本发明公开一种考虑谐波抑制的低压储能变流器控制方法,设计储能变流器的PQ、Vf、电能质量改善控制策略以及模式切换控制方法,考虑非线性载荷带来的谐波影响,通过测量电网的谐波来补偿电网的谐波电流,然后对电网电流进行谐波补偿。采集电网相角信号输入并离网切换模块,依据给定模式信号判断当前要运行在并网或离网模式,输出切换信号至控制模块与并网开关,切换控制模式。与现有技术相比,本发明以减小电网电流的总谐波失真实现储能单元在局部的削峰填谷、改善电能质量、备用电源等不同控制目标。

    一种智能变电站安措校核专家系统

    公开(公告)号:CN117081234A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202310775669.7

    申请日:2023-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种智能变电站安措校核专家系统,其特征在于:所述专家系统主要由综合数据模块、知识库模块、推理机模块、人机接口模块以及解释器模块组成。本发明智能站保护装置的检修压板是检修时闭锁相关保护动作的,保护装置、智能终端、合并单元都配有检修压板,不同的智能电子设备之间检修压板的组合会有不同动作行为,在检修操作时,检修人员需要充分认识到检修压板和软压板之间的配合,以免保护装置误动作,本发明为解决检修硬压板和软压板之间的配合过程提供了解决方案。

    一种基于图像分析的输电线路的智能缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN115314406B

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202210885379.3

    申请日:2022-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像分析的输电线路的智能缺陷检测方法,该方法通过对输电线路所处环境以及具体位置进行分组,获得相似因素较多的若干组图像信息采集点,在同一组范围内,对其对应输电线路位置在正常环境以及异常环境下检测到的缺陷数量进行统计,获取异常环境对缺陷发生概率的影响,并发现由于施工质量或者产品质量或者安装位置的特殊性导致的异常位置,进而对采样时间间隔进行调整,保证异常发生概率高的位置以及重要的位置能够得到更高频率的图片信息采样,异常发生概率较低以及不那么重要的位置分配到较低频率的图片信息采样,在资源有限的情况下,保证缺陷监控的及时性,充分利用了系统的数据处理能力与数据传输能力。

    一种基于改进的BWOA -FNN算法的储能电池SOC估计方法

    公开(公告)号:CN116609672A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310557967.9

    申请日:2023-05-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进的黑寡妇优化算法(Black Widow Optimization Algorithm,BWOA)‑前馈神经网络算法(Feedforward Neural Network,FNN)的储能电池荷电状态(State of charge,SOC)估计方法,包括:在仿真软件中搭建储能电池充放电仿真模型,获取其在多个温度条件下的原始数据序列(包括实测量:电压、电流、温度、平均电压、平均电流以及目标状态量:SOC);然后对数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),选取其中方差累计贡献率较高的实测量替代原始的高维数据;建立储能电池SOC估计的FNN模型,并对FNN模型进行训练,在训练过程中使用改进的BWOA来迭代和优化模型参数;最后,将实测数据输入训练后的模型从而准确估算储能电池的SOC值。该方法具有估算精度高、收敛速度快、抗噪声能力强的优点。

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