一种构网型储能变流器控制参数自适应整定方法

    公开(公告)号:CN118763756A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410765699.4

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明公开了一种构网型储能变流器控制参数自适应整定方法,包括:采用虚拟同步控制来调节构网型储能变流器输出电压的幅值和相位;根据虚拟惯量对储能装置输出电能的特性关系,引入Logistic回归函数对表征SOC的充/放电系数进行设计,并将充/放电系数作为控制因子引入到虚拟惯量的自适应控制方程中;构建虚拟惯量和虚拟阻尼的自适应控制方程,结合储能SOC的影响因子,根据频率变化的波动特性,建立基于虚拟惯量和虚拟阻尼的自适应控制模型,实现构网型储能变流器控制参数自适应整定方法。本发明不仅提升了构网型储能变流器对电网频率的支撑效果,还有效避免了储能装置的过充过放问题,从而延长了其使用寿命。

    一种基于迁移学习的电能质量扰动识别方法

    公开(公告)号:CN116664870A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310658665.0

    申请日:2023-06-05

    Inventor: 胡雪峰 陈兵

    Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的电能质量扰动识别方法,包括:首先采样并构建电能质量扰动数据集;其次利用相空间重构技术将电能质量扰动数据集的时序扰动数据转换为二维轨迹图像,最后构建基于迁移学习的卷积神经网络扰动识别模型,利用迁移学习的卷积神经网络对扰动轨迹图像进行识别。本发明克服了传统扰动识别方法中扰动信号特征集构造繁琐复杂、过于依赖人为选择,特征的选取并没有正确的判别标准和通用的评价框架,造成特征集合中包含大量冗余特征等问题,降低了扰动识别的复杂程度和减少了计算时间,提高了扰动识别的准确率,为电能质量治理提供一定的参考依据,同时也进一步提高了供电可靠性和经济性。

    一种基于SSA-RF算法的电压暂降分类方法

    公开(公告)号:CN115640504A

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202211343736.X

    申请日:2022-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于SSA‑RF算法的电压暂降分类方法,包括如下步骤:S1:对包含电压暂降发生时段在内的三相电压数据进行处理,得到均方根值,然后进行Clark变换,将其由三相电压转换成一组正交的量;S2:对S1中获得的正交的量进行处理,得到电压暂降矢量椭圆的参数,包括长轴值dm、短轴值dn与倾角θ,以此为电压暂降的特征量;S3:以电压暂降的特征量作为输入值,通过经麻雀SSA优化的随机森林RF算法建立特征量与电压暂降类型之间的模糊关系,从而对电压暂降进行分类。本发明的电压暂降椭圆参数可以有效体现不同电压暂降的特征,而采用麻雀算法对随机森林算法的参数进行优化,进一步提升了评估准确度。

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