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公开(公告)号：CN118983819A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411064850.8
申请日：2024-08-05
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： H02J3/16 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02M7/5387 , H02M7/5395 , H02J3/38 , G06N3/044 , G06N3/043
摘要： 本发明公开了一种基于虚拟阻抗参数智能辨识的逆变器双滑模下垂控制方法，包括以下步骤：首先基于 坐标系有功功率和无功功率的动态模型，设计两个独立的滑模面，作为代替下垂控制的初级/次级控制器；其次通过动态Petri循环模糊神经网络（DPRFNN）对逆变器虚拟阻抗参数进行辨识；然后将最优虚拟复阻抗与输出电流相乘作为虚拟电压来补偿微电网下垂控制生成的电压参考值；最后得到逆变器外部电压控制环的修正电压。与现有技术相比，这种控制的主要特点无需测量馈线阻抗值就能辨识出虚拟复阻抗的参数，能够实现精确的并联逆变器间有功和无功功率共享，在很宽的馈线阻抗范围内实现稳定性，并提供对外部干扰（包括通信故障）的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118539460A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410432452.0
申请日：2024-04-10
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明公开了一种基于改进模型参考自适应的VSG二次控制方法，建立包括VSG控制环，电压电流双闭环以及逆变器主电路的孤岛主机组模型，在VSG有功功率控制部分增加阻尼增强模块，增强阻尼并保证功率均分，采用基于多输入多输出的模型参考自适应控制技术来进行频率、电压的恢复，同时在自适应控制器设计方面引入最小二乘法，减小因负载变化、设备老化及系统参数变化等系统不确定因素引起优化计算误差。本发明对模型参考自适应控制技术进行改进，保证系统的稳定，不再需要进行通信，不需要估计系统模型的参数，减少了计算负担，阻尼增强模快使得VSG阻尼得到增强，降低振荡由此保证了电压和频率的稳定性，同时实现有功功率均分。
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公开(公告)号：CN118195828A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410298529.X
申请日：2024-03-14
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06Q50/06 , H02J7/00 , G06N3/092 , G06Q10/04 , G06Q10/0631
摘要： 本发明公开了一种复合储能的电动汽车能量管理优化方法，构建了用于复合储能系统能量管理的模型预测控制MPC框架，由三部分组成包括锂离子电池模型、DC/DC变换器损耗模型和直流母线电压模型。在此基础上考虑复合储能系统功率损耗和直流母线电压偏差这两个问题构建了优化函数，提出了一种改进DDPG的优化算法能量管理框架，引入锂电池有关的惩罚因子，另外，为避免噪声探索而引起极端动作值的频繁出现，采用动态规划最优解来辅助策略训练。与现有技术相比，本发明可以同时发挥锂电池和超级电容两种能量存储装置的特性，合理分配需求功率，降低功率损耗，维持母线电压稳定和减少电池容量衰减。
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公开(公告)号：CN118920511A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411041914.2
申请日：2024-07-31
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明公开了一种基于功率补偿的微电网下垂控制调节电压频率的方法，首先计算逆变器输出的有功功率和无功功率，通过下垂控制产生电压和频率的给定值，设计频率误差及其积分、电压幅值的误差及其积分作为输入，设计递归Petri模糊神经网络补偿控制器，将其输出作为有功功率和无功功率的补偿，最后将所得的电压参考值送入电压电流双闭环控制系统。本发明设计的递归Petri模糊神经网络补偿控制器，不仅包含了递归网络处理时变输入或输出的能力，还融合了Petri网络对复杂离散系统的处理能力。此外，该控制器不依赖系统详细的数学模型，在负载突变和系统参数变化时，能够有效减小输出电压和频率与额定值的偏差，从而提高系统输出电能质量。
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公开(公告)号：CN118801747A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410811019.8
申请日：2024-06-21
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： H02P21/00 , H02P21/14 , H02P6/08 , H02P25/026 , H02P27/08
摘要： 本发明公开了一种基于电流角控制的永磁同步电机改进型MTPA控制方法，在转速环部分采用自适应转速控制，将定子电流与转速联系起来。在永磁同步电机的电磁转矩公式中，利用极值原理，定电磁转矩随电流角变化率为零，确定电磁转矩的极值点，相应电流角即为MTPA工作点，实现最大转矩电流比控制。将电机反馈的定子电流与转速环的定子电流作的误差以及输出功率的高频变化率输入递归概率小波模糊神经网络，生成一个用于补偿MTPA工作点偏差的高频变化角。本发明在转速环利用自适应控制提高转速调节的抗扰和控制精度，改进的MTPA控制改善了闭环MTPA驱动系统的瞬态响应、负载响应和跟踪响应，进一步降低铜损耗，提高永磁同步电机效率。
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公开(公告)号：CN118554519A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410553703.0
申请日：2024-05-06
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明公开了一种弱电网逆变器系统解耦控制方法。在弱电网中，由于电阻网络特性，有功功率与无功功率是高度耦合的，考虑整个配电网的固有耦合特性，通过改变控制器参数和网格强度，能有效解耦弱配电网的有功功率和无功功率，解决了弱配电网中高阻抗比造成的影响，同时引入模糊神经网络FNN，利用历史数据对模糊神经网络进行训练，学习和建模电力系统的复杂非线性关系，结合模糊逻辑和模糊神经网络，使网络能够处理模糊、不确定的信息，并具有自适应性和泛化能力。控制器根据实时采集的数据和模糊神经网络的输出，动态调整系统参数，实现功率的解耦控制和优化分配。为具有高渗透率的下一代配电网提供了更鲁棒和自适应的解决方案。
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