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公开(公告)号：CN117134392A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311077959.0
申请日：2023-08-24
Abstract: 本发明涉及一种电动汽车微电网优化控制方法、装置及可读存储介质，属于微电网系统优化控制技术领域。包括：利用拉丁超立方算法和后向场景缩减法构建电动汽车微电网优化控制目标函数；构建电动汽车微电网优化控制约束函数；构建电动汽车微电网优化控制关系函数；基于电动汽车微电网优化控制目标函数、电动汽车微电网优化控制约束函数和电动汽车微电网优化控制关系函数构建电动汽车微电网优化控制模型，利用求解器对该模型求解得到控制参数。本发明利用拉丁超立方算法和后向场景缩减法构建目标函数，充分考虑了电动汽车微电网系统中电动汽车可用性的不确定性，有效地处理了各个变量及其约束的互联性，提高了电动汽车微电网系统的电能质量和经济性。
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公开(公告)号：CN118868699A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411333346.3
申请日：2024-09-24
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种永磁同步电机的混合模型预测控制方法及系统，涉及电机电流控制技术领域。包括：构建永磁同步电机的开环控制系统，采集开环控制系统的数据；建立电机的状态空间方程；基于状态空间方程，对数据进行辨识，获得系统矩阵；实时监测并判断电机的参数是否失配，当失配时，重新对数据进行辨识，获得新的系统矩阵并在线更新系统矩阵；将系统矩阵输入至预测模型中，获得下一时刻的电流预测值；根据电流预测值，确定预测模型的代价函数的最优矢量；将最优矢量输入至电机的逆变器中，完成模型预测控制；其中，模型预测控制过程中包括通过价值函数来保证电机输出的#imgabs0#轴电流误差最小。本发明通过动态更新系统矩阵，提高了电机的运行效能和稳定性。
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公开(公告)号：CN116700000A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310762295.5
申请日：2023-06-26
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及混合储能系统控制技术领域。尤其是指一种混合储能系统预测控制方法。本发明所述的混合储能系统预测控制方法利用常规状态混合储能系统中获得的输入输出数据建立预测模型，并根据预测模型构建递减权重成本函数，以递减权重成本函数的值最小化为目标，建立反馈控制率以及约束条件，根据反馈控制率以及约束条件对混合储能系统当前状态进行计算求解，输出对系统的控制参数，递减权重成本函数算法更加注重短时间内的状态控制，系统不会产生累计误差，保证了系统的精确性，并且设计了系统在具有外部扰动状态下的模型并进行求解，提高了系统的抗扰动能力以及系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115986900A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211496859.7
申请日：2022-11-25
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及混合储能系统控制技术领域，尤其是指一种混合储能系统预测控制方法、装置、设备及计算机存储介质。包括：本发明所述的混合储能系统预测控制方法，采用子空间辨识算法获得的混合储能系统状态空间模型作为预测模型，相比传统基于拓扑的模型，其设计降低了模型预测控制对参数的敏感性，并具有较高的准确度；本发明采用离线辨识与在线辨识结合，相比传统离线辨识，其设计考虑了系统参数变化的情况，更好地模拟了实际工作场景，在系统参数突变时采用鲁棒模型预测控制，用于抑制参数变化对控制性能的影响，提高了系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113472242B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110759034.9
申请日：2021-07-05
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体的抗干扰自适应模糊滑模协同控制方法，包括以下步骤：S1、获取多台智能体给定速度反馈速度χi.1、反馈电流信号χi.2和χi.3；S2、整合多台智能体给定速度和反馈速度χi.1得到偏差zi.1，同时对多台智能体进行扰动观测，得到补偿控制信号S3、将偏差zi.1和补偿控制信号进行虚拟控制得到q轴控制电流信号将d轴控制电流信号选取为0；S4、控制电流信号和与反馈电流信号χi.2和χi.3通过自适应模糊滑模控制得到q轴和d轴的控制电压信号ui.q和ui.d。本发明基于多智能体的抗干扰自适应模糊滑模协同控制方法，提高多台智能体同步追踪精度，能够实现多台智能体协同控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114091282B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111426362.3
申请日：2021-11-27
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/3323
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶模型的锂离子电池状态估计方法及系统，该方法包括：构建锂离子电池耦合模型；对锂离子电池耦合模型进行参数估计；采用双层无迹卡尔曼联合估计的方法进行状态估计，估算锂离子电池SOC的卡尔曼滤波器的输出作为估算SOH的卡尔曼滤波器的输入，输出的SOH作为下一时刻估算SOC的卡尔曼滤波器的输入，并不断迭代，以实时更新SOC值与SOH值。本发明基于分数阶模型的锂离子电池状态估计方法及系统可以构建高精度的锂离子电池耦合模型，具有很好的鲁棒性，能够准确地描述锂离子电池的动态特性。其次，采用双层无迹卡尔曼SOC‑SOH联合估计的方法实时更新的SOC值与SOH值与自适应遗传算法进行参数辨识让模型整体的精度更高。
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公开(公告)号：CN114123892A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111342073.5
申请日：2021-11-12
Applicant: 江南大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/13 , H02P25/064
Abstract: 本发明涉及一种基于观测器的线性牵引系统终端滑模控制方法，包括：建立d‑q坐标系下永磁直线同步电机的数学模型，将永磁直线同步电机的线性牵引系统中有约束的跟踪误差转换为无约束的转换误差；基于转换误差对从所述数学模型中解耦的速度环设计终端滑模控制器，并在确定终端滑模控制器为渐进稳定后，利用终端滑模控制器对电机的速度环进行控制，同时引入扩展状态观测器对终端滑模控制器进行前馈补偿，减少不确定性扰动对系统稳定性的干扰。本发明基于无约束的转换误差设计速度环的终端滑模控制器，并引入扩展状态观测器对终端滑模控制器进行前馈补偿，能够克服不确定的外部扰动对速度跟踪的影响，确保系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114091282A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111426362.3
申请日：2021-11-27
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/3323
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶模型的锂离子电池状态估计方法及系统，该方法包括：构建锂离子电池耦合模型；对锂离子电池耦合模型进行参数估计；采用双层无迹卡尔曼联合估计的方法进行状态估计，估算锂离子电池SOC的卡尔曼滤波器的输出作为估算SOH的卡尔曼滤波器的输入，输出的SOH作为下一时刻估算SOC的卡尔曼滤波器的输入，并不断迭代，以实时更新SOC值与SOH值。本发明基于分数阶模型的锂离子电池状态估计方法及系统可以构建高精度的锂离子电池耦合模型，具有很好的鲁棒性，能够准确地描述锂离子电池的动态特性。其次，采用双层无迹卡尔曼SOC‑SOH联合估计的方法实时更新的SOC值与SOH值与自适应遗传算法进行参数辨识让模型整体的精度更高。
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公开(公告)号：CN113922721A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111204943.2
申请日：2021-10-15
Applicant: 江南大学
IPC: H02P21/00 , H02P25/064
Abstract: 本发明涉及一种连续控制集永磁同步直线电机模型预测控制方法，包括利用永磁同步直线电机的数学模型得到旋转坐标系下的定子电流状态方程；根据定子电流状态方程确定成本函数，并将其转换为二次优化方程；计算二次优化方程的最优解，确定最优解所在的扇区；确定扇区合成最优电压矢量的三个电压矢量，计算三个电压矢量分别的作用时间，对三个电压矢量的时间进行PWM调制，同时定义电机的参考转速与反馈转速之间的误差为状态变量，根据状态变量确定非奇异终端滑模面，对滑模面进行微分得到滑模控制器的输出表达式。本发明减少多步预测的在线计算量，且在不考虑对开关状态的相关约束后得到一个非布尔量的最优开关状态，显著提高了控制性能。
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公开(公告)号：CN111016719B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201911330488.3
申请日：2019-12-20
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种利用电动汽车的永不断电柔性不间断电源控制方法。本发明一种利用电动汽车的永不断电柔性不间断电源控制方法，包括：通过对下垂控制公式中参考电压进行改变,采用多智能体滑模控制策略实现超级UPS中的容量不同的电动汽车锂电池SOC一致，采用下垂控制、多智能体平均电压电流一致控制和末端控制，将电动汽车锂电池的电流输出值与容量的比值(电流标幺值)作为控制对象并引入滑模函数。本发明的有益效果：通过对下垂控制进行改进并使用多智能体技术且考虑了EV锂电池的实时容量衰减，实现了在超级UPS中容量不同的EV锂电池SOC一致，并维持了EV插拔情况下超级UPS直流母线电压的稳定。
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