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公开(公告)号：CN117081101B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311018149.8
申请日：2023-08-11
Applicant: 广东工业大学
IPC: H02J3/24 , H04L67/125 , H02J3/38 , H02P9/30 , H02P9/10 , H02P101/15
Abstract: 本发明公开了一种基于分层分布控制架构的微网群振荡抑制方法，涉及微网群振荡抑制的技术领域。首先，对微网群进行控制层划分，所述微网群包括N个子微网，所述控制层包括：一个区域间控制层和N个本地控制层；其次，对微电网群内的分布式电源、网络和负荷进行模块化划分，建立单个子微网的小信号模型，并进一步构建基于状态空间的微网群小信号模型；最后，基于微网群小信号模型，设计HDDC控制器，并利用设计完成的HDDC控制器基于分层分布划分的控制层对微网群内的低频振荡进行抑制。通过本发明提供的方法，能够充分发挥微网群内各机组的通信优势，避免通信失效导致的微网群无法及时处理低频振荡而对微网群内部稳定性造成影响。
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公开(公告)号：CN116799789B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310697936.3
申请日：2023-06-13
Applicant: 广东工业大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及多源互联微电网系统稳定控制技术领域，公开了一种分布式新能源互联微电网集群振荡控制方法，对于多源互联微电网系统的振荡问题，采用了几何测度理论，分析了待选输入信号及待选反馈输出信号的综合可控性以及能观性，获取抑制特定振荡模式的最优控制回路，能够避免控制器之间的作用冲突；考虑到系统多种约束情况下构成二次规划形式的成本函数，形成抑制多源互联微电网系统的振荡的稳定控制策略，能够在线实现振荡抑制作用，更具工况适应性；考虑了基于同步机类分布式电源和基于逆变器类分布式电源这两类微电源，同时对于新能源发电机组考虑到供能部分动态和机侧换流器控制特性，能够减少新能源机组的随机性与间歇性对于系统的影响。
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公开(公告)号：CN116054241B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202211596198.5
申请日：2022-12-13
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种新能源微电网群系统鲁棒能量管理方法，该方法基于动态管模型预测控制的策略，通过多时间尺度协调配合来处理各微电网自身能量调度的不确定性的问题，并提出一种基于有限一致性算法的分布式电力市场交易策略，解决了各微电网之间的能量调度问题；本发明利用相互级联的名义模型预测控制器和辅助模型预测控制器，将传统不确定性问题转化为在两个不同时间尺度的确定性问题进行处理，极大地减小了计算复杂度；在长时间尺度调度阶段提出一种微电网群系统动态安全运行区间的计算方法，为短时间尺度阶段发电机组的运行提供安全裕量；另外，分布式的交易策略还能够有效保护各微电网主体的隐私，同时兼顾鲁棒性与经济性。
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公开(公告)号：CN116054241A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211596198.5
申请日：2022-12-13
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种新能源微电网群系统鲁棒能量管理方法，该方法基于动态管模型预测控制的策略，通过多时间尺度协调配合来处理各微电网自身能量调度的不确定性的问题，并提出一种基于有限一致性算法的分布式电力市场交易策略，解决了各微电网之间的能量调度问题；本发明利用相互级联的名义模型预测控制器和辅助模型预测控制器，将传统不确定性问题转化为在两个不同时间尺度的确定性问题进行处理，极大地减小了计算复杂度；在长时间尺度调度阶段提出一种微电网群系统动态安全运行区间的计算方法，为短时间尺度阶段发电机组的运行提供安全裕量；另外，分布式的交易策略还能够有效保护各微电网主体的隐私，同时兼顾鲁棒性与经济性。
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公开(公告)号：CN114825481B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210669707.6
申请日：2022-06-14
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种风电微网系统和控制方法，实现双馈风力发电机组的系统频率支撑和电压控制，加以最大风能跟踪策略，提高微电网运行经济性。对网侧功率变换器采用基于PI控制器的电压、电流双闭环控制，调制得到网侧功率变换器开关信号，以维持直流侧电容电压稳定。同时结合当前实时风速对应的发电机转子转速最优值，产生对应的角频率信号，并调制得到转子侧功率变换器开关信号。对转子侧功率变换器采用基于PI控制器的电压、电流双闭环控制以控制所述双馈风力发电机组的异步发电机转子转速跟踪至与所述当前实时风速对应的发电机转子转速最优值，实现对风能对最大捕获。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117081101A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311018149.8
申请日：2023-08-11
Applicant: 广东工业大学
IPC: H02J3/24 , H04L67/125 , H02J3/38 , H02P9/30 , H02P9/10 , H02P101/15
Abstract: 本发明公开了一种基于分层分布控制架构的微网群振荡抑制方法，涉及微网群振荡抑制的技术领域。首先，对微网群进行控制层划分，所述微网群包括N个子微网，所述控制层包括：一个区域间控制层和N个本地控制层；其次，对微电网群内的分布式电源、网络和负荷进行模块化划分，建立单个子微网的小信号模型，并进一步构建基于状态空间的微网群小信号模型；最后，基于微网群小信号模型，设计HDDC控制器，并利用设计完成的HDDC控制器基于分层分布划分的控制层对微网群内的低频振荡进行抑制。通过本发明提供的方法，能够充分发挥微网群内各机组的通信优势，避免通信失效导致的微网群无法及时处理低频振荡而对微网群内部稳定性造成影响。
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公开(公告)号：CN116799789A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310697936.3
申请日：2023-06-13
Applicant: 广东工业大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及多源互联微电网系统稳定控制技术领域，公开了一种分布式新能源互联微电网集群振荡控制方法，对于多源互联微电网系统的振荡问题，采用了几何测度理论，分析了待选输入信号及待选反馈输出信号的综合可控性以及能观性，获取抑制特定振荡模式的最优控制回路，能够避免控制器之间的作用冲突；考虑到系统多种约束情况下构成二次规划形式的成本函数，形成抑制多源互联微电网系统的振荡的稳定控制策略，能够在线实现振荡抑制作用，更具工况适应性；考虑了基于同步机类分布式电源和基于逆变器类分布式电源这两类微电源，同时对于新能源发电机组考虑到供能部分动态和机侧换流器控制特性，能够减少新能源机组的随机性与间歇性对于系统的影响。
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公开(公告)号：CN114825481A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210669707.6
申请日：2022-06-14
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种风电微网系统和控制方法，实现双馈风力发电机组的系统频率支撑和电压控制，加以最大风能跟踪策略，提高微电网运行经济性。对网侧功率变换器采用基于PI控制器的电压、电流双闭环控制，调制得到网侧功率变换器开关信号，以维持直流侧电容电压稳定。同时结合当前实时风速对应的发电机转子转速最优值，产生对应的角频率信号，并调制得到转子侧功率变换器开关信号。对转子侧功率变换器采用基于PI控制器的电压、电流双闭环控制以控制所述双馈风力发电机组的异步发电机转子转速跟踪至与所述当前实时风速对应的发电机转子转速最优值，实现对风能对最大捕获。
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公开(公告)号：CN118232402B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410281220.X
申请日：2024-03-12
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于有限集模型预测控制的光伏微网控制方法，属于光伏发电控制领域。使用基于自适应动态下垂机制和虚拟阻抗机制的功率控制外环获得光伏发电机组的交流侧输出电压，有限集模型预测控制内环对光伏功率变换器的直流侧动态和交流侧动态进行预测，经过成本函数遍历寻优获得开关信号驱动光伏功率变换器运行。通过大量的测试数据对人工神经网络模型进行训练，获得输入量为所选控制参数，输出量为光伏功率变换器超调量和调节时间的人工神经网络模型，结合适应度函数选择最优的控制参数。通过本发明方法，使得光伏微网中的光伏功率变换器实现光伏发电机组快速动态响应，缓解直流侧电压降落，同时提高光伏发电机组的振荡抑制能力。
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公开(公告)号：CN118232402A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410281220.X
申请日：2024-03-12
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于有限集模型预测控制的光伏微网控制方法，属于光伏发电控制领域。使用基于自适应动态下垂机制和虚拟阻抗机制的功率控制外环获得光伏发电机组的交流侧输出电压，有限集模型预测控制内环对光伏功率变换器的直流侧动态和交流侧动态进行预测，经过成本函数遍历寻优获得开关信号驱动光伏功率变换器运行。通过大量的测试数据对人工神经网络模型进行训练，获得输入量为所选控制参数，输出量为光伏功率变换器超调量和调节时间的人工神经网络模型，结合适应度函数选择最优的控制参数。通过本发明方法，使得光伏微网中的光伏功率变换器实现光伏发电机组快速动态响应，缓解直流侧电压降落，同时提高光伏发电机组的振荡抑制能力。
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