具备直流短路故障阻断能力的自耦型直流快充变流器

    公开(公告)号:CN115133792B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202210922991.3

    申请日:2022-08-02

    摘要: 本发明提供了一种具备直流短路故障阻断能力的自耦型直流快充变流器,电感模块的第一连接端连接直流电源的正极,电感模块的第二连接端连接整流桥模块的第一连接端,电感模块的第三连接端逆变桥模块的第一连接端;整流桥模块的第二连接端连接高频变压器模块的第一输入端,整流桥模块的第三连接端连接高频变压器模块的第二输入端;逆变桥模块的第二连接端连接高频变压器模块的第一输入端,逆变桥模块的第三连接端连接高频变压器模块的第二输入端;整流桥模块的第四连接端分别连接直流电源的负极和电动汽车电池,逆变桥模块的第四连接端连接电动汽车电池。本发明基于自耦型拓扑结构,相对于传统变换器能够降低总变换器容量与功率损耗。

    混合动力船舶能效比率优化方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN117521947A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311396704.0

    申请日:2023-10-25

    摘要: 本发明提供了一种混合动力船舶能效比率优化方法、系统、介质及设备,包括:步骤S1:构建船舶混合动力系统模型;步骤S2:基于船舶混合动力系统模型,以覆盖排放与运输量综合考虑的年度能效比率为优化目标,基于SCE‑UA算法对船舶全航程进行优化,得到船舶主机转速及电池功率,从而精确辅助船舶执行操作;所述船舶混合动力系统模型是通过柴油机模型、储能装置模型以及船舶动力与阻力模型反应船舶的物理特征。本发明通过采用SCE‑UA算法对船舶年度能效比率进行优化,减缓了船舶碳排放强度评级下降的趋势,延长了船舶的服役寿命。

    功率同步型逆变器交流侧有功功率波动抑制方法及系统

    公开(公告)号:CN117060441A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311057227.5

    申请日:2023-08-21

    IPC分类号: H02J3/24 H02J3/01 H02J3/48

    摘要: 本发明提供了一种功率同步型逆变器交流侧有功功率波动抑制方法及系统,包括:步骤S1:对虚拟相电流调控技术进行建模,在三相并网电流的Park变换模块的电压跌落相引入虚拟相电流增益进行电流补偿,消除有功功率的二倍频脉动分量;步骤S2:在模型的基础上结合功率同步型逆变器的同步结构,引入虚拟相电压调控技术对同步环节进行修改,通过虚拟相电压调控技术,在三相电压的Park变换模块的电压跌落相引入虚拟相电压增益,所得到的虚拟d轴电压用于功率同步环的参考功率计算,进行电网相位的追踪。本发明完全消除了交流侧有功功率的波动进而保证有功功率为恒定值,且补偿了因电压跌落导致的有功功率损失。

    基于直流潮流控制器的层级控制方法及系统

    公开(公告)号:CN116799809A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310788035.5

    申请日:2023-06-29

    摘要: 本发明提供了一种基于直流潮流控制器的层级控制方法及系统,包括:对直流潮流控制器进行小信号建模,列写出小信号状态空间方程;基于已建立的小信号建模和n线间模块化电容型直流潮流控制器传递函数,设计PI控制参数,对直流潮流控制器进行控制;集中控制层进行潮流分析,得到分析结果。本发明有效提高直流系统的运行稳定性,更有利于适应未来高比例电力电子高比例新能源系统中多时间尺度控制需求、以及直流电网响应速度较快的特点;本发明通过装置级和器件级的协调控制,可有效促进高比例新能源的并网消纳,亦可避免某线路过负荷;本发明所提出的层级控制策略有效提高直流系统的运行稳定性,有利于适应多时间尺度控制需求。

    移动式微电网能量补充策略优化方法及系统

    公开(公告)号:CN116683513A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310750126.X

    申请日:2023-06-21

    摘要: 本发明提供一种移动式微电网能量补充策略优化方法及系统,包括:表征移动式微电网的能量补充步骤:将移动式微电网视作马尔科夫决策过程中的智能体,基于马尔科夫决策过程设计移动式微电网智能化能量补充调控的状态空间、动作空间以及奖励函数;训练移动式微电网能量补充策略优化步骤:通过DQN算法对移动式微电网智能体进行训练,得出最优价值函数,智能体根据所处状态选取价值最高的动作,得到最优策略;部署训练的移动式微电网能量补充策略步骤:基于训练好的移动式微电网智能体,实现移动式微电网智能化的能量补充策略。本发明利用移动式微电网与提供能量补充服务的电力系统间的耦合关系,达成兼顾两者需求的优化效果。

    面向串联光伏直流汇集系统的储能控制系统

    公开(公告)号:CN111416371B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202010196758.2

    申请日:2020-03-19

    摘要: 本发明提供了一种面向串联光伏直流汇集系统的储能控制系统,包括:功率参考指令计算模块通过输入端口接收不同信号量,通过内部逻辑算法计算产生第k组混合储能单元总输出功率参考指令p*s‑k,并将其发送给指令分解模块;指令分解模块根据内部滤波算法对p*s‑k进行实时分解,生成第k组混合储能单元中蓄电池原始输出功率参考指令pbatk‑ref与第k组混合储能单元中超级电容原始输出功率参考指令psck‑ref,并将两者发送给荷电状态管理模块。本发明可以实现串联型光伏直流汇集系统架构下的多组混合储能单元分布式协调控制;实现串联型光伏直流汇集系统内失配功率的主动补偿平抑,显著提升功率宽范围波动条件下系统运行能力。

    绿色港口能源互联系统的优化方法及系统

    公开(公告)号:CN113902309B

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202111193313.X

    申请日:2021-10-13

    摘要: 本发明提供了一种绿色港口能源互联系统的优化方法及系统,包括如下步骤:随机生成粒子群,每个粒子代表一个解;初始化粒子群,随机赋予各粒子位置和速度值,设置港口总成本目标函数,将每个解代入港口总成本目标函数计算出各粒子的适应度;对各粒子的适应度进行评价,确定个体最优和全局最优;根据个体最优和全局最优更新粒子群的速度与位置,并根据约束条件进行检验,若不符合则进行调整;更新个体最优和全局最优,判断是否满足停止条件。本发明结合港口岸电和风力发电系统,利用粒子群优化算法,通过岸上柔性负载,生活用电以及船舶负载的统筹调度不仅可以削峰填谷,还可以减少港口电网运行成本及污染物排放。

    基于深度学习与对冲算法的海上风资源在线预测方法

    公开(公告)号:CN114997498A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210634619.2

    申请日:2022-06-07

    摘要: 本发明提供了一种基于深度学习与对冲算法的海上风资源在线预测方法,包括:步骤S1:基于对冲算法的长短期记忆深度学习神经网络构建风速预测模型;步骤S2:对风电场历史数据进行预处理,并将预处理后的风电场历史数据划分为训练集和测试集;步骤S3:利用训练集训练风速预测模型,得到初步的风电预测模型;再利用测试集更新初步的风电预测模型;步骤S4:利用更新后的初步的风电预测模型进行风速预测;所述风速预测模型是由多层长短期记忆深度学习网络通过对冲算法堆叠而成,从而实现海上风资源在线预测。

    面向船舶直流系统的发电用直流变流器及其使用方法

    公开(公告)号:CN114977815A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210439303.8

    申请日:2022-04-25

    摘要: 本发明提供了一种面向船舶直流系统的发电用直流变流器及其使用方法,第一输入端口变换器的输入端能够连接发电单元;第一输出端口变换器的输出端连接变压器模块的输入端;变压器模块的第一输出端连接第一输出端口变换器的输入端;第一输出端口变换器的输出端能够连接第一直流母线;变压器模块的第二输出端连接第二输出端口变换器的输入端;第二输出端口变换器的输出端能够连接第二直流母线。本发明是具备短路端口清除能力的多负载供电DC‑DC变流器拓扑结构以及故障重构方法,基于双母线供电直流变流器,实现两路输出母线侧接口变流器功能集成设计,降低变流器总体积与成本。

    基于集成式极限学习机的风资源预测方法及系统

    公开(公告)号:CN113344270A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110620101.9

    申请日:2021-06-03

    摘要: 本发明提供了一种基于集成式极限学习机的风资源预测方法,包括以下步骤:进行系统初始化并输入待预测风速样本;对待预测风速样本进行数据特征提取形成数据集;利用集成式极限学习机对数据集分别进行训练得到训练完成的模型;将训练完成的模型应用于实时采集的风速数据输出集成式预测结果。本发明还提供了一种基于集成式极限学习机的风资源预测系统,利用多个极限学习机单独预测短期风速,然后将所有预测结果进行加权平均化具有预测快速性,克服了单个极限学习预测不稳定的缺陷,另外,由于机制简单,没有破坏单个极限学习机的结构,依然保留了极限学习机预测速度快的优势,有利于其在实际工程中的应用,在风速上具有高跟随性和预测可行性。