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公开(公告)号：CN113364315B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110500005.0
申请日：2021-05-08
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于海鸥优化算法的三相逆变器控制方法，涉及电力技术领域，包括下述步骤：S1、初始化海鸥种群，设计海鸥优化算法输出最佳海鸥位置和适应度值；S2、建立三相逆变器离网整定模型；S3：根据S1求得的最优解，将其传递给三相逆变器离网整定模型。本发明将具有强大的全局搜索能力和局部搜索能力以及处理高维问题的能力、较好的寻优精度和收敛速度的海鸥优化算法应用到PID控制系统进行控制参数整定，提出一种基于海鸥优化算法的PID控制参数整定方法，最后将其运用到三相逆变器离网参数整定模型上，这对三相逆变器控制参数整定问题具有重大意义。
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公开(公告)号：CN113505873A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110596715.8
申请日：2021-05-31
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于旗鱼算法的双并联逆变器控制参数整定方法，涉及电力技术领域，其包括以下步骤：初始化，产生初始种群，采用旗鱼算法并选择最优适应值；设计双并联逆变器控制参数两个下垂系数m和n为整定参数，并建立其目标函数；根据求得的最优适应度值，分别求出双并联逆变器控制参数两个下垂系数m和n。本发明引进旗鱼算法(SFO)对双并联逆变器模型进行参数整定，由于旗鱼算法为基于群的算法，非常适合无结构修改的优化问题，对于参数整定类问题能够起很大的作用，且其具有在全局和局部收敛快，具有寻优能力强的优点。实现了双并联逆变器控制参数的最优整定，对提高电能质量具有重大意义。
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公开(公告)号：CN113420863A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110547604.8
申请日：2021-05-19
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于哈里斯鹰算法的储能双向变流器控制参数整定方法，S1：初始化哈里斯鹰种群；S2：计算种群中所有哈里斯鹰的适应度值，选取并记录种群中适应度最佳的哈里斯鹰并把它的位置设为当前猎物位置；S3：位置更新过程中模拟哈里斯鹰的捕食行为；S4：计算位置更新后的个体适应度，与猎物适应度值进行比较，以适应度值更优的个体位置作为新的猎物位置；S5：当算法迭代次数达到最大迭代次数时，输出当前猎物位置作为目标的估计位置；S6：根据S5求得的最优结果，把它对应的维度数据代入储能双向变流器的控制器中。本发明将该算法整定出的参数代入PI控制器中，变流器输出波形能快速跟踪指令值，并且谐波含量很小，整个控制系统较为稳定。
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公开(公告)号：CN113420862A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110500025.8
申请日：2021-05-08
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于鸡群算法的并联有源电力滤波器直流侧控制方法，涉及电力技术领域，其包括下述步骤：S1、控制数据采集和处理；S2、设计鸡群算法寻优算法的目标函数和适应度值计算方法；S3、根据S2求得的最优结果，结合S1中SAPF控制参数，求出并联有源滤波器的直流侧电压控制环节的PI控制器参数Kp、Ki。本发明引进鸡群算法对并联有源电力滤波器直流侧电压的PI控制器进行参数整定。由于鸡群算法是一种新颖的仿生学算法，充分继承群智能优化特点，创新采用个体分类、协作优化，最大程度挖掘最优解，又能很好避免早熟现象。具有收敛快，寻优能力强的特点。易找到更优的并联有源滤波器的控制参数。同时对有效治理谐波，提高电能质量具有重大意义。
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公开(公告)号：CN113411006A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110547597.1
申请日：2021-05-19
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于鲸鱼算法的并网模式下储能双向变流器充放电控制方法，S1：初始化鲸鱼种群；S2：计算种群中每条鲸鱼的适应度值，选取并记录种群中适应度值最佳的鲸鱼的位置和它对应的全局最优适应值；S3：位置更新过程中模拟鲸鱼的捕食行为；S4：计算位置更新完后进行越界处理，计算每条鲸鱼的适应值，更新最优鲸鱼位置和全局最优适应值；S5：当达到终止条件，输出全局最优解；S6：根据S5求得的最优结果，把它对应的维度数据代入并网模式下的储能双向变流器的控制器中。本发明将该算法整定出的参数代入PI控制器中，变流器可以实现能量双向流动；能成功滤除高次谐波，电压电流纹波符合要求；充放电切换迅速且不会带来电压和电流的大波动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113381441A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110546224.2
申请日：2021-05-19
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于哈里斯鹰算法的三相并网逆变器控制参数整定方法，S1：初始化哈里斯鹰种群；S2：计算种群中所有哈里斯鹰的适应度值，选取并记录种群中适应度最佳的哈里斯鹰并把它的位置设为当前猎物位置；S3：位置更新过程中模拟哈里斯鹰的捕食行为；S4：计算位置更新后的个体适应度，与猎物适应度值进行比较，以适应度值更优的个体位置作为新的猎物位置；S5：当满足终止条件时，输出当前猎物位置作为目标的估计位置；S6：根据S5求得的最优结果，把它对应的维度数据代入三相并网逆变器的控制器中。本发明将该算法整定出的参数代入PID控制器中，既能保证并网电流波形幅值能快速跟踪到给定值，同时也能保证并网电压谐波含量也很小。
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公开(公告)号：CN111260015A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010024824.8
申请日：2020-01-10
Applicant: 南昌大学
IPC: G06N3/00 , G01R31/367 , G01R31/385 , B60L58/12
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌猫群的锂离子电池模型参数辨识方法，涉及及电力技术领域，本发明通过引进混沌猫群算法对锂离子电池模型进行参数辨识，由于猫群算法能够同时进行局部搜索和全局搜索，且在猫群的基础上引进了混沌算法提高了算法遍历性大大地提高了全局最优解的收敛度。
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公开(公告)号：CN118281844A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410266216.6
申请日：2024-03-08
Applicant: 南昌大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/24 , H02J3/38 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种计算微电网惯量安全域大小的评估方法，该方法以微电网的频率稳定约束和频率变化率(RoCoF)约束以及惯量水平约束，分别分析在微电网的孤岛和并网两种模式运行条件下的情况，计算得到微电网安全域的惯量需求的极值，进而绘制出微电网的惯量安全域，通过计算其惯量安全域面周比、惯量储备系数和惯量安全裕度，可以得到微电网的惯量裕度，用来协助微电网调度人员合理安排运行方式，为未来微电网运行的安全域大小和所需的惯量预测提供基础。
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公开(公告)号：CN117996793A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311674771.4
申请日：2023-12-07
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小惯量评估的水火风光储多能互补的优化调度方法，分别建立火电站发电出力模型，水轮机发电出力模型，太阳能发电出力模型，风力发电出力模型，抽水储能水轮机存储能量以及发电出力模型；根据获取的上述模型各机组的额定功率；以电力系统稳定运行和经济最优调度为目标，引入机组稳定运行最小惯量约束和机组功率平衡约束，应用改进蜻蜓算法对该多目标优化调度问题进行求解，求解过程需先计算系统正常运行所需最小惯量，再进行电能平衡计算和最优经济调度，得到最优的水火风光储多能互补控制策略，实现了多能互补的高比例新能源电网系统在高于系统最小惯量能够相对稳定运行的基础上的联合优化调度。
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公开(公告)号：CN116780511A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310719758.X
申请日：2023-06-17
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SARIMA模型的电力系统惯量预测方法，提出了SARIMA‑LSTM模型，首先对给定时间序列的观测值进行周期性检验，时间序列通过STL分解后分开预测建立SARIMA模型；然后，对其进行误差补偿分析，利用误差数据训练LSTM神经网络；训练完成后，利用现有历史误差数据预测未来误差；最后，结合SARIMA模型的预测值和LSTM的误差补偿值得到指标值未来12小时的预测值。该发明不仅能够准确的反映电力系统不同运行状态下的惯量的动态变化，为电网稳定运行以及新能源并网提供辅助决策，而且可以根据实测数据实时更新预测结果。
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