-
公开(公告)号：CN116365600A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310301764.3
申请日：2023-03-27
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
Abstract: 本发明的全称为：基于神经网络观测器的并联逆变器无模型预测控制方法。本发明为了解决T型三电平并联并网逆变器系统在滤波器电感参数失配的鲁棒控制问题，采用了参考值修正的中点电压控制，神经网络观测器和简化的顺序模型预测控制。参考值修正的中点电压实现中点电压不依赖于滤波器电感的反馈控制。神经网络观测器对网侧电流和零序环流的超局部模型的不确定项进行估计。简化的顺序模型预测控制设计了先控制零序环流、后控制并网电流的两个代价函数，并通过电压矢量分组表将运算简化，最终输出逆变器的最优控制信号。本发明让逆变器在参数失配下中点电压平衡、零序环流得到充分抑制，并输出高质量的总并网电流，提高了并网控制系统的鲁棒性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113765092A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111024969.9
申请日：2021-09-02
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
IPC: H02J1/14 , H02J1/10 , G01R31/396 , G01R31/385
Abstract: 分数阶虚拟惯量预测控制电池测试直流微网电压稳定方法。本发明为了克服由动力电池测试系统构成的直流微电网情况下的电池充放电导致直流母线电压波动问题，采用分数阶模型预测虚拟惯性控制策略(FO‑MPC‑VIC)的双向变换器，使得电网能够为直流微网提供惯性支持，抑制直流母线电压波动。FO‑MPC‑VIC控制中包含了分数阶虚拟惯性控制(FO‑VIC)和分数阶模型预测控制器(FO‑MPC)，其中FO‑VIC为系统提供惯性支持，它是将虚拟惯性控制(VIC)中一阶惯性环节用分数阶惯性环节替换，相比于传统VIC的一阶惯性环节，分数阶系统不仅在伯德图5中有更大的稳定裕度，提高了系统的稳定性；而且提供了额外的分数阶阶次的自由度，可以通过调节分数阶阶次来满足不同情况的工作需求。FO‑MPC通过建立分数阶模型预测控制器，提高FO‑VIC的动态响应，在瞬态提供虚拟参考电流增量，然后叠加到FO‑VIC的参考电流指令值中，进一步提高直流母线电压的动态性能。
-
公开(公告)号：CN113765090A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111025013.0
申请日：2021-09-02
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
IPC: H02J1/10 , H02J1/14 , H02J5/00 , G01R31/396 , G01R1/28
Abstract: 电池测试节能直流微网模型预测虚拟惯量电压稳定方法。本发明主要应用在由动力电池组测试系统组成的直流微电网，克服了由于电池测试过程中频繁充放电带来的直流母线电压波动过大的问题。通过添加虚拟电容引入虚拟惯量控制，同时结合模型预测控制，通过模型预测控制器预测并计算最优的参考电流补偿量，然后叠加到虚拟惯性控制中的虚拟参考电流，进一步抑制直流母线电压波动。最后投入到使用电压电流的双闭环控制的L型双向AC‑DC并网变换器中，在引起直流母线电压波动的暂态过程，模型预测控制器通过采样的直流母线电压和电流，计算使直流母线电压波动最小的补偿电流，达到良好的电压波动抑制效果。
-
公开(公告)号：CN116865331A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310760565.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
Abstract: 本发明针对孤岛微网风力发电系统低电压穿越问题，提出了一种基于动态矩阵预测控制的虚拟直流电机低电压穿越方法。该方法通过建立虚拟直流电机控制(VDCM)的传递函数模型，基于该模型，推导出输入到输出的传递函数和从可测量干扰到输出的传递函数。基于上述传递函数得到单位阶跃响应，采取20个样本点得到VDCM模型中控制输入到输出的系数矩阵和可测量干扰到输出的系数矩阵，从而得到VDCM的状态方程。根据k‑1时刻对k时刻的状态估计值和k时刻实际的输出值之差，校正状态方程。基于状态方程，采用三步预测得到VDCM的预测方程。以输出量和控制量的变化值最小化设计成本函数，求解得到最优控制量，将最优控制量作用于系统，从而增加系统惯性，提高系统的低电压穿越性能。
-
公开(公告)号：CN115864872A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310016546.5
申请日：2023-01-06
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向并联T型三电平整流器的公平顺序模型预测控制多目标优化方法，为了解决大功率整流器场合中，并联T型三电平整流器系统中存在的功率分配、中点电压平衡、环流抑制、直流电压稳定、电网电流追踪问题。本发明采用双闭环控制，外环采用带电压前馈的自适应下垂控制，实现直流电压的稳定和负荷功率分配；内环采用公平顺序模型预测控制，通过公平的优先级顺序不仅保留了顺序模型预测控制无需选取权重因子的优点，而且解决了顺序模型预测控制由固定优先级顺序而造成的无法选取最优解的问题，实现了中点电压的平衡、环流抑制、入网电流的追踪，整体方案实现了并机系统的多目标优化控制。
-
公开(公告)号：CN115758235A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211362364.5
申请日：2022-11-02
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Inventor： 文安 , 杜金峰 , 叶润 , 陈勇 , 李白海 , 龙波 , 陈章勇 , 尚鹏辉 , 张成 , 黄磊 , 梁炯炯 , 张慧乐 , 郝晓明 , 周雷 , 王斌 , 张可男 , 毕闯 , 刘群英 , 李文圣
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于直流充电桩充电模块的开路故障诊断方法、装置，通过采集直流充电桩充电模块中元器件的三相输入电流信号，并执行预处理以及特征提取；预处理以及特征提取包括根据小波包分析法对三相输入电流信号执行分解和重构，提取特征信息；根据LSTM神经网络故障诊断模型确定特征信息的故障类型以及对应故障类型的概率值，并进一步确定当前故障类型为开路故障类型。相比于现有技术，本发明结合对直流充电桩充电模块的开路故障进行分析，分析不同器件开路故障下的变化特性，并通过小波分析对特征进行提取，并输入到LSTM神经网络故障诊断模型中，实现对故障快速、准确的诊断。
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.031 seconds)
