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公开(公告)号:CN109861246B
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN201811578983.1
申请日:2018-12-24
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于VSG的光伏微网动态频率稳定控制方法,包括如下步骤:构建基于VSG的光伏微网系统动态模型;对系统模型的虚拟惯量和阻尼因子进行自适应控制;配置系统关键参数,选取参数最优值;确定算例并采用仿真工具对算例进行仿真分析。本发明方法通过对频率振荡过程进行分析,建立系统虚拟惯量和阻尼因子与系统频率变化之间的动态关系,使两者能够根据频率变化来自适应改变,从而有效地抑制频率振荡,使得系统能更好应对暂态扰动,提供系统频率稳定性。
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公开(公告)号:CN109861246A
公开(公告)日:2019-06-07
申请号:CN201811578983.1
申请日:2018-12-24
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于VSG的光伏微网动态频率稳定控制方法,包括如下步骤:构建基于VSG的光伏微网系统动态模型;对系统模型的虚拟惯性转矩和虚拟阻尼因子进行自适应控制;配置系统关键参数,选取参数最优值;确定算例并采用仿真工具对算例进行仿真分析。本发明方法通过对频率振荡过程进行分析,建立系统虚拟惯量和虚拟阻尼与系统频率变化之间的动态关系,使两者能够根据频率变化来自适应改变,从而有效地抑制频率振荡,使得系统能更好应对暂态扰动,提供系统频率稳定性。
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公开(公告)号:CN109753752A
公开(公告)日:2019-05-14
申请号:CN201910051972.6
申请日:2019-01-21
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于J-A模型的GMM-FBG交流电流传感器,涉及电流检测技术领域。本发明中校准方法包含步骤如下:建立GMM-FBG电流传感器的驱动模型;对只适用于静态的经典J-A磁滞模型进行改进,考虑“钉扎效应”和涡流损耗及额外损耗分别建立GMM准静态和GMM动态磁化模型;对GMM-FBG电流传感器的J-A磁滞模型运用遗传算法优化BP神经网络进行参数辨识;进行GMM-FBG电流传感实验,将识别出的最优参数组合代入模型。选用J-A模型对GMM-FBG的磁滞非线性进行研究,本发明扩大了模型的应用范围;运用BP神经网络结合遗传算法对模型进行参数辨识,通过遗传算法得到更好的网络初始权值和阈值,使模型参数的辨识的更加准确。
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公开(公告)号:CN111077355B
公开(公告)日:2021-08-20
申请号:CN201911392866.0
申请日:2019-12-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及光学电流传感器领域,具体涉及基于自由能模型的GMM‑FBG交流电流传感器。校准方法包含步骤如下,1,设计GMM‑FBG交流电流传感器驱动模型;2,确定输入电流与磁场强度的关系;3,GMM材料发生伸缩应变,确定超磁致伸缩材料应变量与磁场强度的关系;步骤4,GMM发生磁滞损耗,设计动态Smith自由能模型,确定GMM材料中磁场强度与磁感应强度的关系,对其建模补偿;步骤5,粘合在GMM表面的FBG的中心波长发生偏移,确定磁感应强度与波长漂移量之间的关系;步骤6,确定传感模型FBG中心波长偏移量与被测电流的关系,辨识模型参数,优化模型。本发明可用于动态电流测量,传感器应用范围广。
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公开(公告)号:CN111077355A
公开(公告)日:2020-04-28
申请号:CN201911392866.0
申请日:2019-12-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及光学电流传感器领域,具体涉及基于自由能模型的GMM-FBG交流电流传感器。校准方法包含步骤如下,1,设计GMM-FBG交流电流传感器驱动模型;2,确定输入电流与磁场强度的关系;3,GMM材料发生伸缩应变,确定超磁致伸缩材料应变量与磁场强度的关系;步骤4,GMM发生磁滞损耗,设计动态Smith自由能模型,确定GMM材料中磁场强度与磁感应强度的关系,对其建模补偿;步骤5,粘合在GMM表面的FBG的中心波长发生偏移,确定磁感应强度与波长漂移量之间的关系;步骤6,确定传感模型FBG中心波长偏移量与被测电流的关系,辨识模型参数,优化模型。本发明可用于动态电流测量,传感器应用范围广。
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