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公开(公告)号:CN107994797A
公开(公告)日:2018-05-04
申请号:CN201711313924.7
申请日:2017-12-11
Applicant: 福州大学
IPC: H02M7/493
CPC classification number: H02M7/493 , H02M2007/4822
Abstract: 本发明涉及一种基于准谐振PR控制和恒定参考电压控制的逆变器环流抑制控制方法。首先,利用输出电压 和参考角频率 ,采用三相同步锁相环,得到参考相位 ,并与参考电压幅值 、参考角频率合成参考电压 ,将 送入采用准谐振PR控制的电压电流环,并在控制环节中引入虚拟电阻 ,再将经过电压电流环得到的调制电压送入PWM驱动器,最后输出SPWM信号到逆变器完成整个控制过程,同时采用恒定参考电压配合虚拟电阻的控制方法。本发明方法不仅能够取得更好的环流抑制效果,而且可以避免电压和频率随输出功率变化的过度下垂,提高微电网的运行电压质量。
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公开(公告)号:CN113014132A
公开(公告)日:2021-06-22
申请号:CN202110280327.9
申请日:2021-03-16
Applicant: 福州大学
IPC: H02M7/5387 , H02M1/12 , H02M1/44
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊PI控制的三相电流跟踪型逆变器的控制方法,该方法采用电流传感器获取三相逆变器负载侧电流,并与给定跟踪电流做差,然后对差值与差值变化率进行模糊化处理,经过模糊整定、模糊推理及解模糊,实现对PI控制器参数的实时调节;将模糊PI控制器的输出与三角波比较产生所需的PWM波形,从而控制三相逆变器。该方法利用了模糊控制和PI控制,能够实时的调整比例和积分系数,弥补了传统PI控制器参数固定的问题,有利于提高三相电流跟踪型逆变器的鲁棒性、适应性和抗干扰能力。
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公开(公告)号:CN118311481A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410411128.0
申请日:2024-04-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 福州大学
IPC: G01R31/62 , G06F18/2415 , G06N5/045
Abstract: 本发明提出一种基于贝叶斯推理的配网柔性互联移相变压器故障诊断方法。在分析贝叶斯推理方法的原理和结合现场运维检修情况和专家经验的基础上,对贝叶斯算法中的先验概率、似然函数和边缘似然率的计算进行简化,直接给定贝叶斯推理中的后验概率,并通过故障诊断模型不断迭代,修正后验概率;然后结合贝叶斯算法计算规则与行业知识构建设备故障诊断模型;既定故障模式,根据故障模式与表征事件隶属度的关系,确定故障模式,并计算隶属度。隶属度概念类似于后验概率,用于量化表征故障模式的可能性大小;通过设备故障诊断结果,可进一步准确评估设备能力状态,并可用于评估设备运行安全风险。
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公开(公告)号:CN112865522A
公开(公告)日:2021-05-28
申请号:CN202110028061.9
申请日:2021-01-11
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种Boost变换器模糊控制方法,包括步骤:获取Boost变换器的负载上输出电压,并将其转化为数字离散化电压,将其与参考电压相比得到电压偏差量和电压偏差变化率;将电压偏差量和电压偏差变化率输入模糊控制器,得到三路输出变量,分别对应PID控制算法的比例、积分和微分控制参数,以控制PID控制器输出相应的占空比,将其经过数字脉宽调制器产生对应的占空比,以控制Boost变换器中的IGBT管的开关状态,进而调节Boost变换器的输出电压。本发明能够解决Boost变换器的非线性特性对瞬态能力的影响,提高Boost变换器的动态性能以及响应速度,减小系统的超调量,缩短系统的调节时间,提升系统抗干扰能力。
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公开(公告)号:CN112467758A
公开(公告)日:2021-03-09
申请号:CN202011442083.1
申请日:2020-12-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 发明涉及一种基于无功功率最小化的双闭环混合型有源滤波器,包括谐波提取模块、有源滤波部模块、无源滤波模块、预充电模块;所述谐波提取模块、有源滤波部模块和预充电模块依次相连;所述预充电模块还分别与无源滤波模块和三相整流负载相连接。本发明控制策略简单,系统稳定性好,不会降低系统功率因数,同时组合了有源滤波器和无源滤波器的优点,有较好的电流补偿作用。
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公开(公告)号:CN108462191A
公开(公告)日:2018-08-28
申请号:CN201810306037.5
申请日:2018-04-08
Applicant: 福州大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及一种基于O3KID算法的电力系统低频振荡辨识方法。该方法在电力系统随机模型中嵌入观测器,利用O3KID算法基本方程和最小二乘法估计观测器的Markov参数和残差,将电力系统随机系统辨识转换为确定性系统的辨识问题,所引入的观测器等价于卡尔曼滤波器。利用观测器的输出和残差时间序列分别构造Hankel矩阵,采用确定性系统的正交投影和奇异值分解方法,有效辨识电力系统降阶模型,准确提取低频振荡主导模态的频率、阻尼比和振型参数信息。本发明方法适合于WAMS同步量测环境激励信号和暂态ring-down信号的电力系统低频振荡模态分析,IEEE-39节点系统仿真和美国东部电网WAMS实测数据分析验证了本方法的有效性。
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公开(公告)号:CN108037414A
公开(公告)日:2018-05-15
申请号:CN201711313922.8
申请日:2017-12-11
Applicant: 福州大学
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/088
Abstract: 本发明涉及一种基于分层模型和智能校验算法的配电网故障定位方法。对配电网故障定位模型的各支路进行二端口等效,使得定位模型的开关函数的维度大幅减小,结构大幅简化;将定位算法分为故障端口定位和故障区段定位两层,明显降低了故障定位算法的运算维度;利用故障区段定位的绝对可靠性,对故障端口定位结果进行反馈校验,有效弥补了定位算法故障辨识结果不稳定的缺陷。本发明方法在具有较好的容错性和稳定性的同时,极大简化了故障辨识模型和提高了故障定位效率,该方法特别适用于高渗透率、大型配电网的故障定位。
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