公开(公告)号：CN117424288A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311388499.3

申请日：2023-10-24

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 李秋硕 ,  韩登科 ,  王太真 ,  董新伟 ,  杜秀稳

IPC: H02J3/40 ,  H02J3/38 ,  H02J3/36 ,  H02J3/24 ,  H02J3/32 ,  H02J3/06 ,  H02J1/10 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种交直流混合微电网并离网平滑切换控制方法及系统，该系统包括：直流子网、交流子网和控制中心；直流子网包括光伏发电单元、蓄电池组、直流负载、电力转换器和直流母线；交流子网包括风力发电单元、交流负载、逆变器、整流器、交流母线和PCC点；控制中心包括双向AC/DC变换器、协调控制器和调度中心；光伏发电单元和蓄电池组通过电力转换器并联接入直流母线；风力发电单元和逆变器、整流器串联接入交流母线；微电网通过PCC点接入大电网。本发明提出的交直流混合微电网系统抗干扰能力强，灵活稳定，其并离网平滑切换控制方法能够实现并网、离网模式平滑切换，实现电压、电流及功率稳定输出，微电网内部功率自治、彼此微网间功率互济。

公开(公告)号：CN118263896A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410351658.0

申请日：2024-03-26

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 韩登科 ,  李秋硕 ,  王玙 ,  董新伟 ,  程钊

IPC: H02J3/28 ,  H02J3/46 ,  H02J15/00 ,  G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种热、氢储能并网交流微电网系统功率协调控制方法，涉及电力管理技术领域，包括以下步骤：S1、分别建立氢储能模型和热储能模型，确定热、氢储能系统的充放电效率和储能容量；S2、根据氢储能模型和热储能模型设定热、氢储能联合控制策略，进行能量管理；S3、结合系统的实时运行情况和外部环境因素，设计功率协调控制算法。本发明通过建立氢储能模型和热储能模型获得其充放电效率和储能容量，然后利用热、氢储能的参数设定联合控制策略，根据控制策略进行储能系统的能量管理，科学控制微电网内储能单元出力，弥补新能源实时波动性，使稳定在一定的范围内，满足稳定供电的要求，实现微电网系统的功率协调控制。

公开(公告)号：CN118068088A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410344778.8

申请日：2024-03-25

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 程钊 ,  王玙 ,  王太真 ,  董新伟 ,  韩登科

IPC: G01R27/08

Abstract: 本发明公开了基于谐波注入阻抗测量的新能源系统孤岛检测方法，属于新能源并网发电系统继电保护领域。应用于新能源并网发电系统，所述系统的控制方法为下垂控制；根据下垂控制下新能源并网发电系统结构，在满足系统稳定安全运行的前提下，基于谐波注入方法，向下垂控制下新能源并网发电系统的并网点PCC注入谐波；谐波信号注入后，通过电网中的测量元件得到并网点PCC的电压与电流信号；得到的电压电流信号需经由离散傅里叶DFT分析处理，提取出注入谐波频率下的参量幅值与相角；整合提取出的参量幅值与相角，得到并网点PCC处电压相量值与电流相量值，并计算阻抗值，实现下垂控制下新能源发电系统的孤岛检测。

公开(公告)号：CN118572771A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410664542.2

申请日：2024-05-27

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 李秋硕 ,  韩登科 ,  董新伟 ,  郑利明 ,  王志超

IPC: H02J3/38 ,  H02J5/00 ,  H02J3/32

Abstract: 本发明公开了一种跟网型换流器暂态稳定性分析及增强方法，该方法包括以下几个步骤：步骤1：建立基于跟网型换流器的交直流混合微电网系统；步骤2：基于功‑角摇摆方程对跟网型换流器进行暂态稳定性分析，获得暂态失稳影响因素；步骤3：根据暂态失稳影响因素，获得锁相环参数，以进行自适应设计。本发明公开的方法考虑了系统直流电压控制的影响，推算出的系统阻尼比能够准确全面地显示系统稳定性的影响因子；锁相环参数根据系统功率水平的变化自适应变化，具有应用的普适性和灵活性，能够提高跟网型换流器的暂态稳定性。

公开(公告)号：CN118199046A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410356877.8

申请日：2024-03-27

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 王玙 ,  王太真 ,  程钊 ,  韩登科 ,  董新伟

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/46 ,  H02J3/38 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于孪生神经网络的多风电机组功率预测方法，该方法包括收集涵盖风电机组区域的气象格点数据，各机组历史功率数据，预处理数据，匹配和对齐数据，处理缺失值；设计Siamese神经网络，设计共享层、子网络，基于同方差不确定性自动调整各个风电机组损失函数的权重系数，训练Siamese神经网络，调整模型结构、调整超参数以最小化损失函数；预测各个风电机组功率，评估模型泛化能力和预测性能，将预测结果应用到实际风电场站的运行和管理中，指导风电场站的运行调度和电网的调度运行。