基于二阶滑模控制超级电容器的暂态调节方法及相关系统

    公开(公告)号:CN117458684A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311256976.0

    申请日:2023-09-26

    Abstract: 本发明适用于电力电网技术领域,涉及基于二阶滑模控制超级电容器的暂态调节方法及相关系统,方法包括:根据直流配电网的直流电压状态确定是否发生直流电压暂变;若发生直流电压暂变,则采集直流配电网中敏感负荷节点处的节点电压,将节点电压与预设范围端值进行比较;若节点电压超过预设范围的上限值,则通过二阶滑模控制DC/DC变换器的Buck模式,以控制超级电容器进行放电;若节点电压低于预设范围的下限值,则通过二阶滑模控制DC/DC变换器的Boost模式,以控制超级电容器进行充电。本申请使用超级电容器能够减小储能设备体积,通过二阶滑模控制不会受到诸多因素影响,稳定性高,有利于提供稳定的用电暂态电能。

    一种基于宽度学习的电力系统状态估计方法

    公开(公告)号:CN114298475A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202111457307.0

    申请日:2021-12-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的电力系统状态估计方法,其步骤包括:结合电力系统已知运行参数数据库,利用Spearman相关系数,筛选出与待估计运行参数强相关的已知运行参数,并构建状态估计模型的训练集与测试集;基于宽度学习理论,搭建具有输入层、隐藏层及输出层共三部分的电力系统状态估计模型;在训练集上多次迭代训练状态估计模型,确定模型中输入层到隐藏层、特征节点到增强节点、隐藏层到输出层的权重系数,并在测试集上对状态估计模型进行精度测试,实现对电力系统待估计运行参数的精准估计。与传统基于物理模型的状态估计方法相比,本发明在确保估计精度的条件下,大幅提升状态估计速度,更加符合大型复杂电网的应用需求。

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