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公开(公告)号：CN116169661A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310247674.0
申请日：2023-03-14
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了直流微电网母线电压的综合控制方法，主要包括改进的自适应虚拟惯性控制、振荡抑制器和电压补偿器，其中，改进的自适应虚拟惯性控制在负荷扰动时可根据母线电压变化率自适应地调节虚拟惯性系数大小，从而改变系统惯性，释放出系统所需的惯性功率来减缓直流母线电压的变化速度，获得平滑母线电压暂态波形，改善系统的动态特性。在此基础上，振荡抑制器通过将母线电压的高频振荡分量消除掉，避免了电压的振荡分量进入控制环节而造成电压的下一次振荡，显著地抑制了电压振荡。进一步地，电压补偿器可实现母线电压无偏差调节，解决了负荷功率增加时母线电压跌落严重的问题。
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公开(公告)号：CN116070763A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310101458.5
申请日：2023-02-08
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于梯度进化的新建风电场风电功率预测方法及系统，涉及风电功率预测的技术领域，从目标风电场及其邻近风电场中获取风电相关数据，并对风电相关数据进行处理然后构建邻近风电场与目标风电场的时空图卷积生成对抗网络，有效地利用一定范围内邻近风电场与目标风电场在时间、空间上关系，构建相似图、相关图、距离图，充分的挖掘时空特性生成数据实现数据扩充，可以提高生成样本的质量，采用进化门控循环单元网络，基于梯度进化计算框架实现不同训练方式的优势互补，交换融合梯度信息，解决由神经网络搭建的门控循环单元网络单一训练方式中可能存在梯度消失、梯度爆炸、局部最优问题，提升风电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN116025515A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310035189.7
申请日：2023-01-10
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于解析惯性模型的全变流器型风机参数调试方法，包括以下步骤：S1：分解出全变流器型风机的各控制回路；S2：设定各控制回路的动态方程；S3：根据各控制回路的动态方程分别构建相应控制模态的解析惯性模型；S4：基于解析惯性模型分别获取各控制回路的控制模态特征根；S5：基于控制模态特征根得到控制器参数分别与控制模态阻尼系数、控制模态振荡频率之间的关系；S6：根据动态响应需求，反向推演并调整控制器参数，完成风机参数调试。本发明提供一种基于解析惯性模型的全变流器型风机参数调试方法，解决了目前风机参数调试过程复杂的问题。
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公开(公告)号：CN115983494A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310113171.4
申请日：2023-02-10
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提出一种新建小样本风电场的短期风电功率预测方法及系统，涉及风电功率预测的技术领域，首先获取区域内目标新建风电场及其周边风电场的风电相关数据，在经过初步处理后，获得风电场之间的区域风电场图，然后构建考虑时空特性的图卷积神经网络以提取区域风电场图内的信息，从而获取包含该区域所有风电场数据的特征，弥补新建风电场的小样本的不足，最后构建孪生门控循环协同误差修正预测模型使用获取的特征进行预训练，减少因风电波动性带来的误差，然后利用目标风电场数据对模型参数再次训练以进行精调，获得对目标小样本拟合更好的模型，提升新建少样本风电场风电功率预测的精度。
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