一种双馈感应风力发电机扭振抑制系统及方法

    公开(公告)号:CN116988935B

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311251662.1

    申请日:2023-09-26

    Abstract: 本发明公开了一种双馈感应风力发电机扭振抑制系统及方法,属于风力发电技术领域。本发明的传动链模型包括风轮、传动轴和发电机,根据检测到的风轮转矩Tm和发电机转速nv得到连接轴转矩Ts;阻尼控制单元根据检测的发电机转速nv和发电机额定转速nN的差生成附加转矩Tk,并将所述附加转矩Tk与电磁转矩Te补偿至连接轴转矩Ts中,实现扭振与抑制。本发明能够实现对双馈感应风电系统轴系扭振的抑制,从而提高轴系动态稳定性。

    一种针对违法鸣笛车辆进行识别定位的麦克风阵列系统

    公开(公告)号:CN112710987A

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN202011572269.9

    申请日:2020-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种针对违法鸣笛车辆进行识别定位的麦克风阵列系统,其包括步骤:(1)使用基于卷积神经网络的方法,实现对鸣笛声的识别;(2)利用遗传算法,迭代训练出一个32元平面麦克风阵列和一个20元平面麦克风阵列;(3)基于MEMS麦克风,设计制作了一个包含32元和20元的麦克风阵列系统;(4)测试所设计的麦克风阵列识别定位噪声信号的效果,并提出优化改进的方法;本发明测量范围广,针对5m~50m的测量区间,可实现较高信噪比的声源采样;同时本发明定位性能良好,对鸣笛的噪声源进行识别定位,有助于提高抓获鸣笛违章的执法准确度,对提升执法效率及减少人力资源的浪费具有重大意义。

    一种基于SVM和LSTM的次同步振荡模态辨识方法

    公开(公告)号:CN116226620A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202310114012.6

    申请日:2023-02-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于SVM和LSTM的次同步振荡模态辨识方法,包括以下步骤:S1:采集电力系统的电压信号和电流信号;S2:对电压信号和电流信号进行预处理,得到次同步振荡信号,划分为训练样本数据和测试样本数据;S3:构建并训练长短期记忆神经网络模型;S4:构建并训练支持向量机模型;S5:将训练后的长短期记忆神经网络模型和支持向量机模型进行融合,得到组合模型;S6:将待测次同步振荡信号输入至组合模型,完成次同步振荡模态辨识。该次同步振荡模态辨识方法将支持向量机和长短期记忆神经网络相结合,对次同步振荡的相关参数进行辨识,提高辨识的准确率,为电力系统稳定性提供保障。

    一种基于模糊控制的异步化调相机改进虚拟惯量控制方法

    公开(公告)号:CN115347585A

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202211076083.3

    申请日:2022-08-31

    Abstract: 一种基于模糊控制的异步化调相机改进虚拟惯量控制方法,涉及电机励磁控制领域。本发明为了解决高比例新能源系统存在惯量降低的问题。本发明包括系统频率偏差Δf经模糊逻辑控制得到惯性输出Pinertia,进而得到功率参考值Pref;根据所述功率参考值Pref得到传统发电机组输出功率PG,所述系统频率偏差Δf和统频率变化率经一次调频得到原动机输出功率Pw,根据所述传统发电机组输出功率PG和原动机输出功率Pw得到系统频率偏差Δf。本发明有助于解决高比例新能源系统惯量降低的问题,进而提高系统频率稳定性。

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