基于新型趋近律的集热子系统滑模预测控制方法

    公开(公告)号:CN117031939A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310921885.8

    申请日:2023-07-26

    Abstract: 本发明公开基于新型趋近律的集热子系统滑模预测控制方法,属于集热子系统滑模预测技术领域,包括:构建太阳能集热场动态模型,进行集热子系统滑模预测控制,操纵熔盐流速q保证集热场工质出口温度接近设定值;集热子系统滑模预测控制包括设计滑模预测模型、反馈校正、设计滑模参考轨迹、控制律的设计。本发明相较于幂次趋近律加快了跟踪集热场熔盐出口温度的时间,加快了集热系统响应时间;采用基于一种新型趋近律的SMPC时,系统的超调量为1.2%,而采用基于幂次趋近律的SMPC时,系统超调量为1.8%,因此减小了集热系统的跟踪误差,提高了集热系统的鲁棒性和抗干扰能力。

    一种新能源储能优化配置方法

    公开(公告)号:CN114552649A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210230935.3

    申请日:2022-03-10

    Abstract: 本发明公开了一种新能源储能优化配置方法,包括发电系统、储能系统、配电系统和用电系统,根据新能源发电系统发电功率波动的基础建立新能源储能优化配置模型,采用遗传算法对新能源储能优化配置模型进行求解,择优确定新能源储能优化配置方案,通过根据用电系统在无法发电的时间段中区域电网需要使用的电量设计储能系统的储电量,进而使储能系统可以保证在发电系统无法发电的时间段供给用电系统,保证区域电网的运行,进而使储能系统的成本大大的减少,同时在用电系统用电高峰时段使用储能系统中的电,进而保持储能系统存在一定的富余空间,进而储存用电系统低峰时发电系统产生的电,防止发电系统需要常常改变发电峰值造成电压的波动。

    基于改进CART算法的退役动力电池等级分类方法

    公开(公告)号:CN114429182A

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202210049882.5

    申请日:2022-01-17

    Abstract: 基于改进CART决策树算法的退役动力电池等级筛选方法,其目的是将改进CART决策树算法用于退役动力电池等级分类,提高等级分类效率,为退役动力电池梯次利用打下一定基础。其步骤为:首先,在选择属性分割点时,结合Fayyad边界点判定定理确定退役动力电池各特征属性的最优阈值点,并计算最优阈值点处的Gini系数;然后,将退役动力电池每个特征属性的最优阈值点作为决策树的分裂条件,依次进行二分裂,直到所有叶子节点中的退役动力电池属于同一类为止,生成决策树;最后,采用代价复杂度剪枝算法对决策树进行剪枝,防止出现过拟合,提高决策树的泛化性能,得到退役动力电池等级筛选最优决策树。

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