适应多工作点的并网逆变器灰箱阻抗辨识方法及装置

    公开(公告)号:CN119416677A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202510026422.4

    申请日:2025-01-08

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本申请提供了一种适应多工作点的并网逆变器灰箱阻抗辨识方法及装置,包括:基于包含双环控制的控制方案确定并网逆变器考虑频率耦合特征的序阻抗解析表达式;并提取第一非线性函数关系和第二非线性函数关系;利用前馈神经网络分别代替第一非线性函数关系和第二非线性函数关系,构建第一神经网络和第二神经网络;向并网点注入电压扰动,获取第一数据集和第二数据集;基于第一数据集和第二数据集分别对第一神经网络和第二神经网络进行训练,获得适应多工作点的并网逆变器灰箱阻抗模型,并计算并网逆变器考虑频率耦合特征的正序阻抗幅值和相角。能够在有限的数据量下提高神经网络模型训练的准确性,实现多工作点下并网逆变器阻抗的准确辨识。

    一种基于常微分方程神经网络的锂电池SOC的估计方法

    公开(公告)号:CN119414253A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202510025726.9

    申请日:2025-01-08

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 一种基于常微分方程神经网络的锂电池SOC的估计方法,包括步骤S1,收集锂电池循环充放电电压电流数据,形成原始数据集;步骤S2,建立锂电池二阶RC等效电路模型,确定状态方程、输出方程及常微分方程组;步骤S3,将常微分方程组融入递归神经网络来参数化隐藏单元,建立融合等效电路模型常微分方程的ODE‑RNN Net模型;步骤S4,初始化ODE‑RNN Net模型参数,利用原始数据集对ODE‑RNN Net模型进行训练;步骤S5,利用训练好的ODE‑RNN Net模型,输入当前时刻锂电池工作电流,预测锂电池后续工作状态输出及荷电状态。本发明能降低训练数据量的需求,提高电池建模及电池荷电状态估计的准确性。

    一种基于光储一体逆变器的电能质量调节方法

    公开(公告)号:CN118868258A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411327492.5

    申请日:2024-09-23

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 一种基于光储一体逆变器的电能质量调节方法,包括:利用功率自适应控制法下达三相功率参考指令,利用无功调节方法下达三相无功功率参考指令;根据三相功率参考指令计算得到三相电流参考值,将三相电流参考值和实际值、PCC处三相电压一起依次进行Clark变换、正负序分离、#imgabs0#变换,得到#imgabs1#坐标系下的正、负、零序电流参考值和实际值以及PCC处正、负序电压;根据逆变器剩余容量计算方法生成三相谐波电流治理指令,再根据正、负、零序电流参考值和实际值分别作正、负、零序电流内环控制,得到#imgabs2#坐标系下输出电压的正、负序分量;根据输出电压的正、负序分量和第四桥臂的输出电压参考值得到四个桥臂的开关信号#imgabs3#。

    大规模双馈-永磁混合的风电场快速仿真的方法和系统

    公开(公告)号:CN118868024A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410838790.4

    申请日:2024-06-26

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本申请提供了一种大规模双馈‑永磁混合的风电场快速仿真的方法和系统,包括:确定汇流母线电压等级,并确定风力发电机与静止无功发生器SVG的工作电压;根据预设的风电场拓扑结构建立电网与风力发电机、SVG、变压器之间的汇流线路模型,所述变压器包括主变压器与站用变压器;依据所述汇流线路模型调用预设的双馈‑永磁混合风力发电机模型、SVG数值模型、变压器数值模型以及实测数据构建风电场模型。通过构建大规模风电场的全阶数学模型,实现了风电场的快速仿真。

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