一种在有限集模型预测控制方法下的有源前端动态参考信号生产方法

    公开(公告)号:CN114710051A

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210543473.0

    申请日:2022-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种在有限集模型预测控制方法下的有源前端动态参考信号生产方法,包括:将AFE中交流测和直流侧电压、电流通过Clark变换统一到αβ坐标系下,得到连续时间域内的AFE数学模型;将连续时间域内的AFE数学模型改写为离散域,构建瞬时功率平衡原理生成在有限集模型预测控制方法下的有源前端动态参考信号计算模型;计算在有限集模型预测控制方法下的有源前端动态参考信号。本发明通过瞬时功率平衡原理生成功率参考信号作为有源前端动态参考信号,所生成的参考信号响应迅速,没有超调量,在稳态下能正常工作。

    一种家庭微电网系统的优化调度方法

    公开(公告)号:CN109687518B

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN201811642474.0

    申请日:2018-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种家庭微电网系统的优化调度方法,家庭微电网系统的电能管理研究属于微电网优化调度方面,主要是针对农村地区大电网输电线路远,电能损失大的问题。利用大电网与家庭式微电网协同供电、供暖及供冷,达到总费用最小及污染最少的目标。其总体思路是:将一天分为谷时段、平常时段及峰时段,将每个时段分为时间长度相等的俩部分,优先利用风能与太阳能对每个时段前半部分时间进行供能,供能不足则利用指定的备用电源进行供能。而对于后半部分时间则是根据前部分时间内的供能与负荷情况采用模糊自适应的粒子群进行优化分配,得到最优的解决方案。此设计将实时调度与预测调度相结合,实现费用最少与污染最小的目标。

    一种有限集模型预测控制下的逆变器参数快速辨识方法

    公开(公告)号:CN113517822A

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202110504074.9

    申请日:2021-05-10

    Abstract: 本发明公开了一种有限集模型预测控制下的逆变器参数快速辨识方法,在有限集模型预测控制方法下,构建逆变器输出电流计算值与实际值之间的误差方程,通过带有遗忘因子的最小二乘法快速求得使该误差最小的负载参数,从而实现逆变器参数的快速在线辨识,以解决有限集模型预测控制算法易受模型参数失配影响的问题,提高系统性能。

    基于模糊预测的反分叉控制方法

    公开(公告)号:CN110442028B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN201910849839.5

    申请日:2019-09-09

    Inventor: 朱建忠 贾云浪

    Abstract: 本发明公开了基于模糊预测的反分叉控制方法,步骤如下:S1离线模式下通过优化计算得到最小扰动不变集Ωm,以及对应的l个模糊子集的控制律增益;S2给定设定工况点(xop,uop),初始化计算时刻k=0及相关权值系数Q和R;S3在k时刻通过测量或观测器估计的方式获取当前的状态x(k),并通过公式计算S4判断当前是否属于离线算得的最小扰动不变集Ωm,如果属于该不变集,则计算控制律;如果不属于该不变集,则优化计算式,并由此得到控制律增益F1(k),F2(k),…,Fl(k),同时计算控制律S5工况点的控制输入uop,系统的控制输入为S6将k=k+1,并回到步骤3。本发明将系统状态调节到收敛的稳定极限环,有效地解决了非线性系统的分叉问题。

    一种家庭微电网系统的优化调度方法

    公开(公告)号:CN109687518A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811642474.0

    申请日:2018-12-29

    CPC classification number: H02J3/383 H02J3/386 H02J3/387 H02J3/46

    Abstract: 本发明公开了一种家庭微电网系统的优化调度方法,家庭微电网系统的电能管理研究属于微电网优化调度方面,主要是针对农村地区大电网输电线路远,电能损失大的问题。利用大电网与家庭式微电网协同供电、供暖及供冷,达到总费用最小及污染最少的目标。其总体思路是:将一天分为谷时段、平常时段及峰时段,将每个时段分为时间长度相等的俩部分,优先利用风能与太阳能对每个时段前半部分时间进行供能,供能不足则利用指定的备用电源进行供能。而对于后半部分时间则是根据前部分时间内的供能与负荷情况采用模糊自适应的粒子群进行优化分配,得到最优的解决方案。此设计将实时调度与预测调度相结合,实现费用最少与污染最小的目标。

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