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公开(公告)号：CN112232386B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011037249.1
申请日：2020-09-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司 , 福州大学
IPC: G06F18/2411 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机的电压暂降严重程度预测方法，建立了基于支持向量机的电压暂降严重程度预测模型，通过利用该模型对电压暂降历史监测数据进行分析，来预测某次电压暂降的严重程度大小，实现电压暂降严重程度预测的功能，以减小电压暂降所造成的经济损失。
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公开(公告)号：CN106842958B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201710163794.7
申请日：2017-03-20
Applicant: 福州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种背靠背转换器的分布式模型预测控制方法，所提出的分布式模型预测控制方法应用于背对背转换器的直接功率控制和直流链路电压控制。FCS‑MPC问题以分布式方式制定，整个系统被分成更简单的子系统。单个控制器能够彼此通信以共同决定本地切换序列。所提出的分布式模型预测控制公式能够为具有涉及容错，灵活性和高控制能力的硬要求的系统提供可行的控制实现，而不存在一个大型集中优化问题的解决方案。本发明有利于减少原来解决方案的计算负担，并为未来发展方向提供指导。
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公开(公告)号：CN106953577B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710163793.2
申请日：2017-03-20
Applicant: 福州大学
IPC: H02P23/14
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的粒子群优化算法的异步电机参数辨识方法，以标准粒子群算法为基础，通过分批分别设置种群的最大加权系数和最小加权系数，并增加了随机变异算子，增加变异算子对gbest进行随机变异的策略来提高算法跳出局部收敛的能力，改善粒子群的过早陷入局部最优的问题，扩大粒子的搜索范围，改进了粒子群算法的全局搜索能力和收敛速度，降低陷入局部最优的风险，兼顾优化过程的精度和效率。本发明通过测量获得异步电机各工作特性的测量值，应用该改进的粒子群优化算法实现异步电机静态参数辨识，在有噪声的情况下，仍能具有较高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN106842958A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710163794.7
申请日：2017-03-20
Applicant: 福州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种背靠背转换器的分布式模型预测控制方法，所提出的分布式模型预测控制方法应用于背对背转换器的直接功率控制和直流链路电压控制。FCS‑MPC问题以分布式方式制定，整个系统被分成更简单的子系统。单个控制器能够彼此通信以共同决定本地切换序列。所提出的分布式模型预测控制公式能够为具有涉及容错，灵活性和高控制能力的硬要求的系统提供可行的控制实现，而不存在一个大型集中优化问题的解决方案。本发明有利于减少原来解决方案的计算负担，并为未来发展方向提供指导。
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公开(公告)号：CN105375804A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510952899.1
申请日：2015-12-17
Applicant: 福州大学
IPC: H02M7/487
CPC classification number: H02M7/487 , H02M2001/0012
Abstract: 本发明涉及一种不对称电压下基于NPC拓扑并网逆变器的模型预测电流控制方法，将模型预测电流控制技术引入到NPC并网逆变器的控制。在电力系统发生不对称故障情况下，为了准确跟踪系统正序电压相角引入解耦双同步参考坐标系锁相环(DDSRF-PLL)锁相技术对正序电压相角进行跟踪；在此基础上，利用DDSRF-PLL解耦后得到的基频电压正负序分量，结合瞬时功率理论，实现抑制负序电流分量、有功功率和无功功率震荡为控制目标的模型预测电流控制；在控制过程中，为保证NPC并网逆变器DC侧电容电压平衡在代价函数中加入权重系数项。本发明的整个控制过程减少了PI控制器使用，增强了系统的响应速度，使得并网逆变器网侧端具有更高电能质量和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104682405B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201510147949.9
申请日：2015-03-31
Applicant: 福州大学
CPC classification number: Y02E40/30
Abstract: 本发明涉及电力系统配电网无功优化技术领域，特别是一种基于禁忌粒子群算法的配电网无功优化方法。针对基本粒子群算法在优化过程中容易出现陷入局部最优的情况，本发明提出了一种结合禁忌搜索算法的改进方法，通过利用搜索算法的记忆功能及爬山能力强的特点来解决粒子群算法易于陷入局部最优的缺点；同时，也在粒子群算法的粒子位置和速度更新方程中引入随迭代次数增加而变化的学习因子c1、c2以及惯性权重系数ω，进一步改善粒子群算法易于陷入局部最优的问题。通过将这两个智能优化算法的结合，大大提高了其优化能力，很适用于电力系统等相关部门，用于解决配电网的无功优化问题。
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公开(公告)号：CN106953577A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710163793.2
申请日：2017-03-20
Applicant: 福州大学
IPC: H02P23/14
CPC classification number: H02P23/14
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的粒子群优化算法的异步电机参数辨识方法，以标准粒子群算法为基础，通过分批分别设置种群的最大加权系数和最小加权系数，并增加了随机变异算子，增加变异算子对gbest进行随机变异的策略来提高算法跳出局部收敛的能力，改善粒子群的过早陷入局部最优的问题，扩大粒子的搜索范围，改进了粒子群算法的全局搜索能力和收敛速度，降低陷入局部最优的风险，兼顾优化过程的精度和效率。本发明通过测量获得异步电机各工作特性的测量值，应用该改进的粒子群优化算法实现异步电机静态参数辨识，在有噪声的情况下，仍能具有较高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN105375804B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201510952899.1
申请日：2015-12-17
Applicant: 福州大学
IPC: H02M7/487
Abstract: 本发明涉及一种不对称电压下基于NPC拓扑并网逆变器的模型预测电流控制方法，将模型预测电流控制技术引入到NPC并网逆变器的控制。在电力系统发生不对称故障情况下，为了准确跟踪系统正序电压相角引入解耦双同步参考坐标系锁相环(DDSRF‑PLL)锁相技术对正序电压相角进行跟踪；在此基础上，利用DDSRF‑PLL解耦后得到的基频电压正负序分量，结合瞬时功率理论，实现抑制负序电流分量、有功功率和无功功率震荡为控制目标的模型预测电流控制；在控制过程中，为保证NPC并网逆变器DC侧电容电压平衡在代价函数中加入权重系数项。本发明的整个控制过程减少了PI控制器使用，增强了系统的响应速度，使得并网逆变器网侧端具有更高电能质量和稳定性。
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公开(公告)号：CN105447594A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510788094.8
申请日：2015-11-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及电力系统负荷预测领域，特别是一种基于指数平滑的灰色负荷预测方法。针对传统灰色模型的原始数据列具有随机性和不确定性的情况，本发明提出了一种结合指数平滑法的改进方法，通过利用指数平滑法对原始数据序列进行加权并生成新的序列，平滑掉一些波动性较大、容易产生较大误差的历史数据，使其变换成规律性强的呈指数变化的序列；同时，也对灰色模型的背景值进行优化，进一步减小该模型的预测误差。通过将这两种预测模型的结合，大大提高了其预测精度，很适用于电力系统等相关部门，用于解决电力规划中的负荷预测问题。
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公开(公告)号：CN112232386A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011037249.1
申请日：2020-09-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司 , 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机的电压暂降严重程度预测方法，建立了基于支持向量机的电压暂降严重程度预测模型，通过利用该模型对电压暂降历史监测数据进行分析，来预测某次电压暂降的严重程度大小，实现电压暂降严重程度预测的功能，以减小电压暂降所造成的经济损失。
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