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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109149943A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811056230.4
申请日：2018-09-11
Applicant: 上海电力学院
IPC: H02M3/335
Abstract: 本发明涉及一种基于布谷鸟算法的LLC谐振变换器参数优化设计方法，LLC谐振变换器包括依次连接的方波发生器、谐振网络、高频变压器和整流网络，该方法包括以下步骤：S1、利用基波分析法得到LLC谐振变换器电路的等效电路；S2、确定等效电路中谐振电感和励磁电感之间的约束条件；S3、建立布谷鸟算法的适应度函数，利用布谷鸟算法确定最优的一组谐振电感和励磁电感的取值，并确定谐振电容的取值。与现有技术相比，本发明参数寻优采用最新的布谷鸟算法，能够对存在不可导点的目标函数进行优化，并且其特有的巢寄生行为和莱维飞行特性使得该搜索算法具有更优的搜索路径和更强的全局搜索能力，可以避免陷入局部最优。
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公开(公告)号：CN109149943B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201811056230.4
申请日：2018-09-11
Applicant: 上海电力学院
IPC: H02M3/335
Abstract: 本发明涉及一种基于布谷鸟算法的LLC谐振变换器参数优化设计方法，LLC谐振变换器包括依次连接的方波发生器、谐振网络、高频变压器和整流网络，该方法包括以下步骤：S1、利用基波分析法得到LLC谐振变换器电路的等效电路；S2、确定等效电路中谐振电感和励磁电感之间的约束条件；S3、建立布谷鸟算法的适应度函数，利用布谷鸟算法确定最优的一组谐振电感和励磁电感的取值，并确定谐振电容的取值。与现有技术相比，本发明参数寻优采用最新的布谷鸟算法，能够对存在不可导点的目标函数进行优化，并且其特有的巢寄生行为和莱维飞行特性使得该搜索算法具有更优的搜索路径和更强的全局搜索能力，可以避免陷入局部最优。
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公开(公告)号：CN109596984A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811517046.5
申请日：2018-12-12
Applicant: 上海电力学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/387 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子滤波算法的电池荷电状态的估计方法，该方法包括步骤：1)利用R-C基本元器件构建电池特性电路；2)结合电池特性电路，创建基于Thevenin模型的电池状态空间模型；3)对基于Thevenin模型的电池状态空间模型增加零阶保持器，获取改进的电池状态空间模型；4)利用带遗忘因子的最小二乘法，获取改进的电池状态空间模型的相关参数值；5)根据相关参数值获取离散时间状态空间模型，利用粒子滤波算法对离散时间状态空间模型进行SOC估计。相比于现有技术的利用电压来判断蓄电池充放电状态，本发明的估算更加准确，可准确预测蓄电池的剩余容量，进而实现蓄电池智能管理系统的各项功能。
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