一种用于城轨变流器的健康状态在线监测方法

    公开(公告)号:CN117665433A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311387798.5

    申请日:2023-10-24

    Abstract: 本发明将自激短路监测技术与城轨牵引变流器实际运行工况相结合,通过列车牵引变流系统在不同线路情况下的工作状态,即在由列车运行图决定的列车加速、惰行、减速的三种线路工况下变流系统支撑电容均处于高压状态,选取自激短路监测功能在列车进入停机流程支撑电容完成放电后进行监测动作;通过牵引逆变器工作特性,确定支撑电容完成放电且上位机PWM控制信号持续闭锁作为变流器停机的综合判据,以此基础作为自激短路监测功能执行时刻。使得自激短路技术能够在线应用于城轨牵引变流器中,电力电子设备运行更加可靠。

    放电电阻评估方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116660629A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310403752.1

    申请日:2023-04-14

    Abstract: 本发明实施例涉及一种放电电阻评估方法、装置、电子设备及存储介质,包括:获取对目标放电电阻进行评估所需的参数信息,然后根据充电过程确定目标对象中每一个支路的电容和电阻,将放电电阻按照预设单位阻值进行迭代,在每一个迭代周期内,将放电电阻以及其他所需参数输入至预构建的第一状态模型和第二状态模型,确定本次迭代周期的放电电阻对应的检修时间,确定每一个迭代周期内的放电电阻分别对应的检修时间,进而可以获取检修时间与放电电阻的对应关系,根据给定的目标检修时间和检修时间与放电电阻的对应关系确定目标放电电阻。如此一来,能够快速确定任何检修时间对应的目标放电电阻,尤其针对检修时间有限的工况具有极高的应用价值。

    基于电流反馈的全频带紧凑型混合EMI滤波电路设计方法

    公开(公告)号:CN115912894A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211215203.3

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 本发明提出一种基于电流反馈的全频带紧凑型混合EMI滤波电路设计方法,包括,搭建电磁干扰测试电路,获得PWM变换器所需衰减的共模EMI频谱,并建立PWM变换器高频等效电路;根据有源和无源EMI滤波电路高频等效模型以及混合EMI滤波器电路拓扑的噪声衰减特性,得到最优的混合EMI滤波器拓扑;根据有源EMI滤波器的噪声对消原理以及共模EMI频谱,设计有源EMI滤波器拓扑与高频等效模型;根据有源EMI滤波器的噪声对消原理以及共模EMI频谱,设计有源EMI滤波器拓扑;根据加装有源EMI滤波器后的共模EMI噪声频谱,设计无源EMI滤波器结构;根据混合EMI滤波器拓扑、有源EMI滤波器拓扑、无源EMI滤波器结构、有源和无源EMI滤波电路高频等效模型进行混合EMI滤波电路的设计。

    一种阻尼补偿方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114498663A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202111544492.7

    申请日:2021-12-16

    Abstract: 本发明公开了一种阻尼补偿方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取车载储能装置和地面储能装置的运行状态和控制结构;根据所述车载储能装置和地面储能装置的运行状态和控制结构,确定当前工况下最优的补偿结构;根据所述最优的补偿结构,计算最优补偿结构的补偿量;将所述补偿量补偿至最优补偿结构的占空比。由此,通过车载储能装置和地面储能装置的运行状态和控制结构,确定当前工况下最优的补偿结构,考虑了工况变化对补偿效果的影响,并且采用了变结构最优补偿策略,可以在工况变化的条件下仍然保持最优的补偿效果。

    车载超级电容串联型拓扑结构及该结构的控制装置、方法

    公开(公告)号:CN109617207B

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN201811518236.9

    申请日:2018-12-12

    Abstract: 本发明提供一种车载超级电容串联型拓扑结构及该结构的控制装置、方法,属于城轨交通车载超级电容能量控制技术领域。本发明应用的串联型超级电容拓扑无需电感,可以有效减小整个拓扑的体积和重量;使车载超级电容与地面超级电容协调控制,在预测到地面无法吸收剩余再生制动能量时强制开启车载超级电容储能模式,可以替代现有的车载制动电阻,防止再生制动失效的发生以及能量的浪费;详细分析了线路损耗、逆变器损耗、电机损耗以及内阻等损耗,提出了使系统损耗最小的滚动优化算法,可以有效的减小系统的损耗。且该滚动优化算法考虑了牵引‑制动的各个工况,且考虑了电机的输出转矩能力,与实际情况贴合较为紧密。

    基于强化学习的城轨交通储能系统能量管理方法

    公开(公告)号:CN107895960B

    公开(公告)日:2020-03-17

    申请号:CN201711053352.3

    申请日:2017-11-01

    Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的城轨交通储能系统能量管理方法。该方法包括策略网络初始化和在线学习两部分;其中策略网络初始化部分利用城轨交通中已知的线路、车辆信息、事先编制的列车运行图,以及实际采集的历史车辆数据,建立多车运行场景模型;将多车运行场景模型、空载电压预测模型、直流供电潮流计算算法和近似动态规划算法结合,得到策略网络,作为在线学习模块的初值;在线学习模块采用无模型强化学习算法,通过超级电容智能代理试错的方法进行充放电阈值在线调整。本发明能够在城轨牵引供电网对超级电容储能系统控制策略进行在线学习,实现节能效果和稳压效果的优化。

    应用于多峰MPPT的整体分布-粒子群优化算法

    公开(公告)号:CN105930918B

    公开(公告)日:2019-07-02

    申请号:CN201610219387.9

    申请日:2016-04-11

    CPC classification number: Y02E40/76 Y04S10/545

    Abstract: 本发明公开了一种应用于多峰MPPT的整体分布‑粒子群优化算法,在PSO算法上,添加了OD算法的步骤,通过OD进一步缩小最大功率点所在的范围,再通过PSO算法进行进一步迭代,最终收敛到最大功率点。本发明具有如下优点:通过整体分布(OD)算法将粒子分布在最大功率点附近,再利用PSO算法进行精确跟踪,使得该算法不依赖于初始粒子的位置,从而不需要依赖于光伏阵列过多的信息,就可以达到较好的跟踪效果和较快的跟踪速度。

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