一种基于电机结构特性的开关磁阻电机减振降噪方法

    公开(公告)号:CN111510047A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN202010448344.4

    申请日:2020-05-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于电机结构特性的开关磁阻电机减振降噪方法,通过构建开关磁阻电机定子振动加速度a(s)和径向力F(s)之间的传递函数H(s),并确定出传递函数的参数,然后通过matlab画出传递函数H(s)的伯德图,并在伯德图中找到传递函数H(s)H(s)在[fn fm]区间内取最小值时对应的频率,最后基于传统的开关磁阻电机控制策略,通过在传统开关磁阻电机关断角θoff中注入频率变化的正弦信号,从而生成新的关断角,那么开关磁阻电机在关断角θ'off控制下实现电机振动能量均匀分布,进而实现开关磁阻电机的减振降噪。

    一种带集成电感臂的半桥双谐振变换器

    公开(公告)号:CN118868635A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410936628.6

    申请日:2024-07-12

    Abstract: 本发明公开了一种带集成电感臂的半桥双谐振变换器,通过升降压混合调制技术控制开关管的脉冲电压实现降压模式、临界模式和升压模式;其中,当开关频率等于谐振频率时,变换器处于临界模式;当开关频率高于谐振频率时,可通过不同的开关控制策略实现升降压功能,即通过非重叠的开关脉冲控制信号使变换器工作在降压模式,通过重叠的开关脉冲控制信号使变换器工作在升压模式;这样可以实现宽增益的升降压功能,拓扑实现了软开关特性从而实现较高的转换效率。

    一种城市配电网韧性恢复方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN117060400A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311065446.8

    申请日:2023-08-22

    Abstract: 本发明公开一种城市配电网韧性恢复方法、系统、设备及介质,涉及配电网韧性恢复技术领域。该方法包括:根据极端事件下的城市配电网的调度特点,构建多元分布式资源协同恢复模型;基于可再生能源的历史运行数据生成可再生能源预测数据;以最小化资源调度的运营成本和保证中断负荷的快速稳定恢复为目标确定目标函数;获取不确定性运行数据;基于信息间隙决策理论,根据可再生能源预测数据、不确定性运行数据、目标函数和多元分布式资源协同恢复模型,确定调度模型;对调度模型进行求解,得到全局最优调度恢复方案。本发明能够提高调度策略的准确性。

    一种基于表征网络和深度强化学习的配电网电压控制方法

    公开(公告)号:CN116722555A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310693833.X

    申请日:2023-06-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于表征网络和深度强化学习的配电网电压控制方法,首先设定两个目标函数,然后进行离线训练:通过对代理模型的训练,得到全局图注意力网络模块的参数θgat,在此基础上,进一步对表征网络进行训练,得到编码器中的变量θe,进而再对基于SAC的电压控制模型进行训练,得到动作网络θa,最后依据离线训练得到参数对配电网的实时状态st使用表征网络进行特征提取,得到的特征在动作网络中生成动作at并执行,得到实时电压控制后的新状态st+1,并根据新状态st+1计算得到配电网所有节点新的电压值。这样使得配电网电压控制对数据采集误差具有鲁棒性,弱化对精确配电系统模型的需求,降低对配电网中难以获取的精确线路参数的依赖,同时也只需要对配电网进行部分观测。

    一种电力市场环境下的光储系统运行优化方法

    公开(公告)号:CN116706875A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310525242.1

    申请日:2023-05-10

    Abstract: 本发明公开了一种电力市场环境下的光储系统运行优化方法,基于所述光储系统的运行模型、约束条件和目标函数,构建了以光储系统成本最小化为目标函数优化调度模型,并采用遗传算法‑极限学习机算法实现光储系统在基于双边拍卖的电力市场中交易结果的预测,进而将该预测模型集成到光储系统的优化调度模型中,得到光储系统的最优运行策略。本发明具有以下有益效果:(1)、本发明考虑了电力市场环境下的光储系统的最优运行问题,有效实现了光储系统内部的最优经济调度,并高效参与了外部电力市场;(2)、构建了一种基于数据驱动的电力市场预测模型,对光储系统参与电力市场的交易结果进行精准预测;(3)、将基于GA‑ELM的市场预测模型集成到光储系统的运行成本最小化问题中,实现了运行策略和交易策略的联合优化。

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