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公开(公告)号：CN113725898B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110937319.7
申请日：2021-08-16
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种基于叠加M序列的双馈风力发电机变流器控制系统参数辨识方法，该辨识方法建立转子侧变流器双输入单输出等效模型，利用M序列的持续激励性质，对定转子电流测量信号叠加小幅值三相M序列，基于正余弦优化算法对输入输出数据寻优拟合得到控制器PI参数辨识值。基于二次测量信号叠加M序列的参数辨识方法可以避免控制器陷入非线性工作区间，同时仅需对定转子测量信号叠加激励信号避免了对控制过程中间状态变量进行操作，提高了工程实用性。同时，得益于M序列的持续激励，对控制参数辨识误差小于5％，辨识精度较高，对建立双馈风机准确数学模型具有重大意义。
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公开(公告)号：CN114759590B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210474397.2
申请日：2022-04-29
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明涉及一种基于数据驱动的换流站稳态无功协调策略优化方法及装置，首先以稳态潮流下直流换流站的交流滤波器投入组数、调相机稳态出力、无功交换量、换流母线稳态电压构建多维输入特征量，以换流母线基于多二元表的电压暂态稳定裕度ηv作为输出，利用支持向量回归方法建立基于多维输入特征向量预测换流母线电压暂态稳定裕度的回归模型，基于建立的换流母线ηv回归预测模型，以兼顾换流母线电压暂态稳定裕度最大化和降低系统网损为优化目标，建立换流站调相机与交流滤波器稳态无功出力优化模型并求解。本发明可使换流站同步调相机与交流滤波器通过配合达到最佳无功出力，不仅减少交流滤波器投入组数，而且有效提升换流母线电压的暂态稳定性。
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公开(公告)号：CN116581784A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310625512.6
申请日：2023-05-29
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学
摘要： 本发明公开了基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法和系统，属于光储系统优化技术领域。本发明的基于模糊控制优化光储系统协同调频的控制方法，通过构建惯性下垂控制模型、随动因子变化模型、输出功率计算模型、模糊控制优化模型和光储系统协同调频模型，并基于虚拟惯性响应对频率扰动的影响以及频率跌落时间，计算得到虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子，从而利用虚拟惯性控制参与因子和下垂控制参与因子对虚拟惯性系数和下垂系数的值进行改变，从而能充分发挥储能的调频优势，确保风、光电渗透率电力系统后的频率稳定，有效解决新能源并网系统的频率安全稳定问题。
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公开(公告)号：CN115632416A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211255927.0
申请日：2022-10-13
申请人： 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种储能系统控制技术领域，是一种储能系统分布式控制策略优化方法及装置，前者包括结合全局信息感知方法初始化储能单元的状态变量；一致性迭代更新各储能单元的状态变量，结合全局信息感知缩放修正各储能单元的状态变量；判断储能单元的荷电状态是否越限；更新边际成本的局部不平衡功率误差项，判断误差项是否小于收敛精度。本发明利用全局信息感知方法初始化储能单元的状态变量，并通过一致性迭代更新各储能单元的状态变量，依据全局信息感知的储能系统的输出总功率和调度总功率，修正储能单元迭代过程的输出功率和边际成本，保证储能系统供需平衡，优化储能单元荷电状态，降低储能系统调频成本，具有良好的经济性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114759590A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210474397.2
申请日：2022-04-29
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明涉及一种基于数据驱动的换流站稳态无功协调策略优化方法及装置，首先以稳态潮流下直流换流站的交流滤波器投入组数、调相机稳态出力、无功交换量、换流母线稳态电压构建多维输入特征量，以换流母线基于多二元表的电压暂态稳定裕度ηv作为输出，利用支持向量回归方法建立基于多维输入特征向量预测换流母线电压暂态稳定裕度的回归模型，基于建立的换流母线ηv回归预测模型，以兼顾换流母线电压暂态稳定裕度最大化和降低系统网损为优化目标，建立换流站调相机与交流滤波器稳态无功出力优化模型并求解。本发明可使换流站同步调相机与交流滤波器通过配合达到最佳无功出力，不仅减少交流滤波器投入组数，而且有效提升换流母线电压的暂态稳定性。
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公开(公告)号：CN113725898A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110937319.7
申请日：2021-08-16
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种基于叠加M序列的双馈风力发电机变流器控制系统参数辨识方法，该辨识方法建立转子侧变流器双输入单输出等效模型，利用M序列的持续激励性质，对定转子电流测量信号叠加小幅值三相M序列，基于正余弦优化算法对输入输出数据寻优拟合得到控制器PI参数辨识值。基于二次测量信号叠加M序列的参数辨识方法可以避免控制器陷入非线性工作区间，同时仅需对定转子测量信号叠加激励信号避免了对控制过程中间状态变量进行操作，提高了工程实用性。同时，得益于M序列的持续激励，对控制参数辨识误差小于5％，辨识精度较高，对建立双馈风机准确数学模型具有重大意义。
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公开(公告)号：CN114937999A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210610295.9
申请日：2022-05-31
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的同步发电机提高电压暂稳的稳态无功优化方法，具体是基于所研究潮流方式和预想故障集，采用XGBOOST机器学习方法建立根据所研究潮流方式的多维输入特征向量稳态值，预测系统电压对预想故障扰动是否保持暂态稳定的分类器，以系统暂态电压在确定故障扰动下能够保持稳定为约束条件，考虑最小化发电机稳态无功优化带来的网损作为目标函数，建立提高同步发电机为暂态电压提供动态无功支撑的稳态无功优化模型，并采用粒子群算法调用潮流计算求解优化模型，确定发电机稳态无功最优解，本发明能够实现基于稳态潮流计算预测系统暂态电压对预想故障扰动的稳定性，通过优化发电机稳态输出无功以提高系统暂态电压稳定性。
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