基于轨迹灵敏度的双馈风机参数辨识方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN116542030A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310422368.6

    申请日:2023-04-19

    IPC分类号: G06F30/20 G06F113/06

    摘要: 本申请公开了一种基于轨迹灵敏度的双馈风机参数辨识方法、系统及设备,主要涉及双馈风机参数辨识技术领域,用以解决现有的方法辨识精度不高的问题。包括:S1,确定风机参数变量对应的变动值;获得风机参数变量对应的输出轨迹值;确定风机参数变量对应的轨迹灵敏度;S2,获得平均轨迹灵敏度和灵敏度信息矩阵,进而求得风机参数变量对应的解耦系数;S3,确定风机参数变量的最高优先级风机参数变量,计算最高优先级风机参数变量对应的校准数据,更新最高优先级风机参数变量对应的预设初始值;S4,将最高优先级风机参数变量对应的预设初始值设置为定值,参与S1计算,直至全部风机参数变量都被设置为定值。

    基于集合模型和联合算法的锂电池SOH预测方法及系统

    公开(公告)号:CN116299010A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310315470.6

    申请日:2023-03-24

    摘要: 本发明公开了一种基于集合模型和联合算法的锂电池SOH预测方法及系统,方法包括以下步骤:进行电池充放电试验,记录电池的容量、电流数据和对应的时间数据;对电池容量数据进行预处理;建立六参数集合模型拟合电池容量衰退曲线,构建系统状态方程;用电池电流数据和对应的时间数据确定恒流充电时间CCCT;根据SOH与CCCT的映射关系建立系统观测方程;通过改进的珊瑚礁优化算法与粒子滤波联合算法预测电池SOH。本发明提出了一种六参数集合模型,能够更好的拟合电池容量衰退曲线,对基本珊瑚礁算法进行了优化并与粒子滤波算法结合,解决了粒子权值退化和样本贫化问题,有效的提高了估算精度。

    电网负荷恢复方法、系统、终端及存储介质

    公开(公告)号:CN116599068A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310366087.3

    申请日:2023-04-03

    IPC分类号: H02J3/06 H02J3/38 H02J3/46

    摘要: 本发明涉及电气技术领域,具体提供一种电网负荷恢复方法、系统、终端及存储介质,包括:构建用于确定负荷恢复方案的加权负荷函数、电压稳定指标函数和潮流熵指标函数;根据节点注入功率线性化方程,确定系统当前运行点到各个静态安全边界的静态安全距离;以加权负荷函数、距离函数和潮流熵指标函数为目标函数建立负荷恢复优化模型,并利用所述静态安全距离限制负荷恢复方案的安全裕度;采用带精英策略的非支配排序的遗传算法对负荷恢复模型进行求解,并根据求解结果获得最佳负荷恢复方案。本发明能够有效避免负荷恢复进程中出现电压稳定裕度过低和出现重载线路的情况。