基于复合学习和DOB的多机电力系统自适应动态面控制器

    公开(公告)号:CN111766781A

    公开(公告)日:2020-10-13

    申请号:CN202010373106.1

    申请日:2020-05-06

    Abstract: 本发明公开了基于复合学习和DOB的多机电力系统自适应动态面控制器,控制器是基于以下步骤实现的:1)构造具有SVC装置的大型电力系统的数学模型;2)设计多机电力系统模糊逻辑系统逼近器,使其逼近得出步骤1)中多机电力系统模型内的未知函数;3)设计状态预测器,在更新律设计中加入预测误差,并引入补偿信号,将干扰观测器和模糊逻辑系统相结合,设计出基于复合学习和干扰观测器的多机电力系统自适应模糊动态面控制器。本发明所述控制器在更新律设计中加入了预测误差,并结合干扰观测器和模糊逻辑系统,对系统的广义扰动进行了估计,从而提高了逼近精度,在控制律的设计中引入了补偿信号,从而消除了在动态面方法中由于使用滤波器而产生的滤波误差。

    基于复合学习和DOB的多机电力系统自适应动态面控制器

    公开(公告)号:CN111766781B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202010373106.1

    申请日:2020-05-06

    Abstract: 本发明公开了基于复合学习和DOB的多机电力系统自适应动态面控制器,控制器是基于以下步骤实现的:1)构造具有SVC装置的大型电力系统的数学模型;2)设计多机电力系统模糊逻辑系统逼近器,使其逼近得出步骤1)中多机电力系统模型内的未知函数;3)设计状态预测器,在更新律设计中加入预测误差,并引入补偿信号,将干扰观测器和模糊逻辑系统相结合,设计出基于复合学习和干扰观测器的多机电力系统自适应模糊动态面控制器。本发明所述控制器在更新律设计中加入了预测误差,并结合干扰观测器和模糊逻辑系统,对系统的广义扰动进行了估计,从而提高了逼近精度,在控制律的设计中引入了补偿信号,从而消除了在动态面方法中由于使用滤波器而产生的滤波误差。

    一种模拟动力电池真实使用工况的方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN119087238A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411589824.7

    申请日:2024-11-08

    Abstract: 本发明公开一种模拟动力电池真实使用工况的方法、装置及介质,涉及动力电池技术领域。该方法包括:应用加速度公式构建纯电动汽车的行驶状态模型;获取纯电动汽车的汽车参数、运行路径的环境参数以及运行速度;根据行驶状态模型以及预设加速度阈值范围,确定纯电动汽车在运行路径上的每个时间点经历的行驶工况;行驶工况包括匀速段工况、减速段工况和加速段工况;根据汽车参数和环境参数,分别计算纯电动汽车在匀速段工况、减速段工况和加速段工况下每个时间点的运行速度对应的电池输出功率,得到纯电动汽车的动力电池在运行路径上的使用工况。本发明能够提取车辆真实运行工况下的电池工况。

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