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公开(公告)号：CN103684028A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310685965.4
申请日：2013-12-16
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H02M7/5387 , H02M7/539 , H02M3/335
CPC classification number: Y02E10/56
Abstract: 一种多变压器推挽型光伏逆变器，它包括DSP及依次连接的DC/DC变换器、DC/AC变换器和滤波器，所述DSP内设置有由DC/AC变换器的PI控制器、人工神经网络模型和前馈运算器构成的复合控制器，所述人工神经网络模型的输入端接DC/AC变换器第个采样周期时的状态变量，其输出的第个采样周期时输出电压的预测值接前馈运算器的负输入端，所述前馈运算器的正输入端接时刻的电压设定值，其输出信号与PI控制器的输出信号叠加后控制DC/AC变换器的占空比。本发明利用神经网络模型预测逆变器下一时刻的输出电压，并通过前馈运算器及时对当前时刻的占空比进行补偿，从而克服了PI控制器的滞后性，提高了逆变系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102496953A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110377739.0
申请日：2011-11-24
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y02E10/563 , Y02E10/58 , Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明公开了分布式发电和电力网络监控技术领域中的一种光伏发电微型电网系统及最大功率跟踪方法。该系统由分布式光伏电池组件、负荷、微型逆变器、能量监控中心、微网母线和保护隔离装置五部分组成。本发明可以提高光伏发电微型电网系统的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN102291050A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110236257.3
申请日：2011-08-17
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H02N6/00
CPC classification number: Y02E10/58
Abstract: 本发明公开了太阳能光伏发电技术领域中一种光伏发电系统最大功率跟踪方法及装置。本发明装置包括MPPT控制器、温度传感器、电压传感器、电流传感器、功率管、DC-DC变换器、二极管、第一电容、第二电容、第一驱动模块和第二驱动模块等部分；首先采集光伏电池的开路电压和电池温度，利用支持向量机预测模型得到最大功率点对应的电压的预测值；之后通过比例积分控制器调节DC-DC变换器的脉冲宽度调制的占空比，使得实际工作电压快速达到最大功率点对应的电压的预测值；并以最大功率点对应的电压的预测值为初始值，采用扰动观察法以指定的扰动步长跟踪光伏电池的最大功率。本发明可以有效地提高光伏发电系统的发电效率。
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公开(公告)号：CN106096246B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610389671.0
申请日：2016-06-06
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明提出一种基于PM2.5和PM10的气溶胶光学厚度估计方法，所述方法在采集大量PM2.5‑PM10浓度‑湿度‑能见度‑大气气溶胶光学厚度(AOD)的实际样本数据的基础上，建立大气气溶胶光学厚度(AOD)的万有引力神经网络预测模型，并利用该模型进行大气气溶胶光学厚度AOD的估计，从而解决大气气溶胶光学厚度(AOD)反演精度不高、难以实时获取的问题。
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公开(公告)号：CN106372718B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201610739282.6
申请日：2016-08-29
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明提出种雾霾积灰条件下的光伏发电功率输出减少率估计方法,所述方法在采集大量PM2.5浓度‑PM10浓度‑相对湿度‑风速‑光伏发电功率输出减少率的实际样本数据的基础上,利用万有引力神经网络建立光伏发电功率输出减少率的预测模型,并利用该模型进行雾霾积灰下的光伏发电功率输出减少率的估计。本发明能够解决光伏电池面板积灰浓度难以测量、对光伏发电的影响难以定量分析的问题,从而有助于提高光伏发电的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105134463B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201510483277.9
申请日：2015-08-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y02E10/38
Abstract: 本发明涉及可再生能源发电技术和海洋装备领域，具体涉及一种桨式波浪能发电装置及其控制方法，包括发电舱、桨、立柱、弹簧、传动杆、T型杆、控制电路；传动杆包括传动杆a、传动杆b、传动杆c，传动杆d；T型杆包括T型杆a、T型杆b；控制电路包括速度传感器、水位传感器、电压传感器、电流传感器、n个继电器、整流器、MCU、DC‑DC变换器、驱动模块、第一电容、第二电容、负载；通过安装于立柱上的水位传感器和速度传感器获取波浪能特征量以及MCU控制继电器的闭合个数，改变线圈有效被磁场切割的个数，得到该装置最大功率对应的线圈闭合个数；在此基础上控制MCU控制继电器闭合个数，采用扰动观察法以设定步长调节DC‑DC变化器跟踪最大功率；本发明能有效提高波浪能发电效率，且结构简单，稳定性和安全性高。
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公开(公告)号：CN104806450A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510133361.8
申请日：2015-03-25
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: F03D7/04
CPC classification number: Y02A30/12 , Y02E10/723
Abstract: 一种基于万有引力神经网络的风电系统MPPT控制方法，所述方法在构造大量功率-转速-风速样本的基础上，建立风速的万有引力神经网络预测模型并利用该模型进行风速估计，继而通过最佳叶尖速比法预测出最大功率点所对应的最优风机转速，然后将风机的转速调节到预测的最优风机转速，并以该转速为初始值，采用占空比扰动观察法以设定的扰动步长跟踪风机的最大功率。本发明采用估计的方法获取风速，无需装设风速传感器，可有效节约系统的控制成本，提高系统的可靠性；该方法利用万有引力搜索算法优化神经网络模型，可有效提高风速估计的精度；此外，本发明还具有跟踪速度快的优点，可提高风机的发电效率。
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公开(公告)号：CN103441693B
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201310352484.1
申请日：2013-08-13
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H02M7/48
CPC classification number: Y02E10/56
Abstract: 本发明公开了太阳能光伏发电技术领域的一种并网型光伏发电微型逆变器及其控制方法。逆变器包括第一电容、第一电压传感器、第一驱动模块、第一反激变换器、第二反激变换器、第二电压传感器、第三电压传感器、MPU控制器、第二驱动模块、第一逆变桥、第二逆变桥、第二电容、电流传感器、滤波器和第四电压传感器。本发明可有效降低反激变压器的容量以及功率管的最大可承受电压，从而能够降低逆变器的成本，并显著提高逆变器的可靠性及电能质量。
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公开(公告)号：CN102496953B
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201110377739.0
申请日：2011-11-24
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y02E10/563 , Y02E10/58 , Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明公开了分布式发电和电力网络监控技术领域中的一种光伏发电微型电网系统及最大功率跟踪方法。该系统由分布式光伏电池组件、负荷、微型逆变器、能量监控中心、微网母线和保护隔离装置五部分组成。本发明可以提高光伏发电微型电网系统的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN102291050B
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201110236257.3
申请日：2011-08-17
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y02E10/58
Abstract: 本发明公开了太阳能光伏发电技术领域中一种光伏发电系统最大功率跟踪方法及装置。本发明装置包括MPPT控制器、温度传感器、电压传感器、电流传感器、功率管、DC-DC变换器、二极管、第一电容、第二电容、第一驱动模块和第二驱动模块等部分；首先采集光伏电池的开路电压和电池温度，利用支持向量机预测模型得到最大功率点对应的电压的预测值；之后通过比例积分控制器调节DC-DC变换器的脉冲宽度调制的占空比，使得实际工作电压快速达到最大功率点对应的电压的预测值；并以最大功率点对应的电压的预测值为初始值，采用扰动观察法以指定的扰动步长跟踪光伏电池的最大功率。本发明可以有效地提高光伏发电系统的发电效率。
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