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公开(公告)号：CN114552652A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210250369.2
申请日：2022-03-10
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供了一种基于参数敏感性因子的并网逆变器锁相环参数辨识方法，属于电能质量和控制领域。所述锁相环参数包括锁相环比例系数和锁相环积分系数。该方法建立含有未知锁相环参数的正序阻抗模型，提出用参数敏感性因子得到参数敏感性因子满足要求的频率段，使用粒子群优化算法结合在参数敏感性因子满足要求的频率段内测量得到的阻抗进行参数估计，获得多组锁相环参数估计值，确定锁相环参数估计值的平滑频段，获得参数辨识结果。本发明综合了并网逆变器序阻抗建模、参数敏感性因子、阻抗测量、粒子群优化算法和平滑频段确定方法的优点，缩短了阻抗测量的频率范围，能够准确地辨识出并网逆变器锁相环参数。
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公开(公告)号：CN114880843A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210426218.8
申请日：2022-04-21
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供了一种基于神经网络的并网逆变器序阻抗计算方法，属于并网逆变器序阻抗计算领域。该并网逆变器序阻抗计算方法首先在含有电网阻抗的并网逆变器基础上，测量不同短路比下的并网逆变器序阻抗，然后使用神经网络结合测量阻抗进行训练，其次经过验证后得到可用于获取电网阻抗连续变化下的逆变器序阻抗的代理模型，最后根据代理模型即可获得任一短路比下的并网逆变器序阻抗曲线。本发明的并网逆变器序阻抗计算方法考虑了电网阻抗对逆变器的影响，避免了电网阻抗改变重新进行实验测量逆变器阻抗的缺点，减少了工作的重复性，具有一定的可行性。
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公开(公告)号：CN114552653A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210279651.3
申请日：2022-03-21
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： H02J3/38
摘要： 本发明提供了一种基于智能算法的并网逆变器系统控制参数多目标优化方法，属于电力电子控制参数设计及其优化领域。该多目标优化方法通过对并网逆变器控制环节选取相应的控制参数作为优化对象，首先通过遍历方式获取控制参数稳定域边界，其次在上述稳定域内采用分层采样的方式获取不同控制参数样本，利用更能有效逼近并网逆变器实际运行状况的半实物仿真平台，通过自动测试完成多组样本的仿真与数据收集。再次，通过仿真数据，提取不同控制参数下的多个并网逆变器性能评价指标，通过TOPSIS法和BP神经网络构建控制参数到评价分数之间的代理模型，利用遗传算法对控制参数向高评分的方向进行优化。
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公开(公告)号：CN114552653B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202210279651.3
申请日：2022-03-21
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： H02J3/38
摘要： 本发明提供了一种基于智能算法的并网逆变器系统控制参数多目标优化方法，属于电力电子控制参数设计及其优化领域。该多目标优化方法通过对并网逆变器控制环节选取相应的控制参数作为优化对象，首先通过遍历方式获取控制参数稳定域边界，其次在上述稳定域内采用分层采样的方式获取不同控制参数样本，利用更能有效逼近并网逆变器实际运行状况的半实物仿真平台，通过自动测试完成多组样本的仿真与数据收集。再次，通过仿真数据，提取不同控制参数下的多个并网逆变器性能评价指标，通过TOPSIS法和BP神经网络构建控制参数到评价分数之间的代理模型，利用遗传算法对控制参数向高评分的方向进行优化。
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公开(公告)号：CN114880843B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210426218.8
申请日：2022-04-21
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q50/06 , G01R27/02 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于神经网络的并网逆变器序阻抗计算方法，属于并网逆变器序阻抗计算领域。该并网逆变器序阻抗计算方法首先在含有电网阻抗的并网逆变器基础上，测量不同短路比下的并网逆变器序阻抗，然后使用神经网络结合测量阻抗进行训练，其次经过验证后得到可用于获取电网阻抗连续变化下的逆变器序阻抗的代理模型，最后根据代理模型即可获得任一短路比下的并网逆变器序阻抗曲线。本发明的并网逆变器序阻抗计算方法考虑了电网阻抗对逆变器的影响，避免了电网阻抗改变重新进行实验测量逆变器阻抗的缺点，减少了工作的重复性，具有一定的可行性。
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公开(公告)号：CN114552652B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202210250369.2
申请日：2022-03-10
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供了一种基于参数敏感性因子的并网逆变器锁相环参数辨识方法，属于电能质量和控制领域。所述锁相环参数包括锁相环比例系数和锁相环积分系数。该方法建立含有未知锁相环参数的正序阻抗模型，提出用参数敏感性因子得到参数敏感性因子满足要求的频率段，使用粒子群优化算法结合在参数敏感性因子满足要求的频率段内测量得到的阻抗进行参数估计，获得多组锁相环参数估计值，确定锁相环参数估计值的平滑频段，获得参数辨识结果。本发明综合了并网逆变器序阻抗建模、参数敏感性因子、阻抗测量、粒子群优化算法和平滑频段确定方法的优点，缩短了阻抗测量的频率范围，能够准确地辨识出并网逆变器锁相环参数。
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公开(公告)号：CN117728523A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311713905.9
申请日：2023-12-13
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于电压稳定性和小信号稳定性的并网逆变器判稳方法，属于并网逆变器的稳定性分析领域。该判稳方法包括：对含有电网阻抗的并网逆变器端口电压水平进行分析，得到逆变器正常工作模式的电压稳定域；通过无功补偿措施维持逆变器工作点电压在稳定域内，测量不同电网强度下灰箱逆变器的序阻抗；使用序阻抗测量数据训练神经网络模型，根据代理模型得到电网强度变化的并网逆变器序阻抗曲面；判断并网逆变器的稳定性，得到逆变器的小信号稳定域。本发明的稳定性判断方法同时考虑了电压稳定性和小信号稳定性，在逆变器内部控制未知的情况下，不需要重复的在线测量逆变器阻抗。
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