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公开(公告)号:CN115471331A
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN202210973736.1
申请日:2022-08-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于异质集成学习的汇率波动预测方法,本发明涉及数据处理领域。由大量异质的普通传统预测模型作为第一层模型以及能处理复杂非线性问题的机器学习模型作为第二层模型构成的集成学习模型,第一层模型的预测值作为第二层模型的输入值,数据集的划分上单独预留了固定长度的处理集,同时起到筛选第一层更优模型以及计算第二层模型超参数的作用。将传统的线性模型、非线性模型结合起来,能同时考虑到市场的平稳性和波动性,为汇率波动的预测提供了一种新的思路和方法,处理集能同时检验第一层模型和处理第二层模型超参数,能将现有数据集最大程度利用起来。
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公开(公告)号:CN115313424A
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202211006246.0
申请日:2022-08-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MRNO算法的低频振荡阻尼控制器设计方法,先根据实际电网的输入脉冲与输出电压数据建立电力系统的等效传递函数模型,接下来建立低频振荡阻尼控制器的等效传递函数模型,然后将控制器模型并联至电力系统等效模型上,并利用MRNO算法进行优化,获取效果良好且能够较好抑制振荡的低频振荡阻尼控制器参数。
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公开(公告)号:CN115270960A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210895779.2
申请日:2022-07-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的微电网阻抗辨识方法,先建立微电网的等效阻抗模型,然后通过微电网的等效阻抗模型取不同情况下微电网的阻抗数据与电压、电流数据,从而构成训练数据集;接着借助训练数据集通过摇摆探索方式训练改进型深度神经网络模型,最后实时采集微电网的母线电压和输出电流,将其输入至训练完成后的改进型深度神经网络模型,从而输出对应的阻抗值。
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公开(公告)号:CN115130662A
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202210966397.4
申请日:2022-08-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的配电网时变拓扑状态估计方法,先采集几种有代表性的源拓扑量测数据以及对应状态数据信息,进行数据预处理,以满足神经网络的输入需求;然后构建深度残差神经网络对源拓扑状态估计,得到多个深度残差网络模型。然后采集新拓扑少量数据,利用贝叶斯岭回归方法进行训练确定组合模型权重,来实现对新拓扑进行状态估计。
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公开(公告)号:CN110611425B
公开(公告)日:2021-08-06
申请号:CN201910814898.9
申请日:2019-08-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02M3/155
Abstract: 本发明公开了一种基于串并联Boost变换器的均流方法,属于电路电子领域。该均流控制方法基于电路的参数和所需的电压增益,通过调整开关管的导通关断时间使得电感电流随之变换,从而实现两相电感电流均流。该控制方法无需增加电流传感器,也无需额外的器件,在原电路的基础上按照一定规律增加开关管的占空比就能实现在一定占空比范围内的均流控制。这种控制方法没有增加电路结构的复杂性,均流的实现扩大了电路的稳定性与应用范围,是一种有效的低成本解决方案。
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公开(公告)号:CN110611425A
公开(公告)日:2019-12-24
申请号:CN201910814898.9
申请日:2019-08-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02M3/155
Abstract: 本发明公开了一种基于串并联Boost变换器的均流方法,属于电路电子领域。该均流控制方法基于电路的参数和所需的电压增益,通过调整开关管的导通关断时间使得电感电流随之变换,从而实现两相电感电流均流。该控制方法无需增加电流传感器,也无需额外的器件,在原电路的基础上按照一定规律增加开关管的占空比就能实现在一定占空比范围内的均流控制。这种控制方法没有增加电路结构的复杂性,均流的实现扩大了电路的稳定性与应用范围,是一种有效的低成本解决方案。
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公开(公告)号:CN110212763A
公开(公告)日:2019-09-06
申请号:CN201910377796.5
申请日:2019-05-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种四相并联电容串接式Boost变换器及其均流方法;属于电路电子领域,涉及多相交错并联DC-DC变换器的均流策略应用,尤其是在分布式新能源发电系统并网变换器的技术领域。该控制方法基于电路拓扑模态,结合中间电容电荷平衡原理,通过调整中间储能电容充电时间与放电时间,使得电感电流大小随之改变,从而实现各相电感电流均分。该均流方法无需额外增加电流传感器、采样电路等反馈,也无需加入额外控制自由量,在原电路的基础上,仅需改变电路开关器件时序,就能实现变换器在全占空比区域内电流共享,从而简化了电路控制,扩大了电路稳定性与应用范围,是一种高性能、低成本的解决方案。
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公开(公告)号:CN106505847A
公开(公告)日:2017-03-15
申请号:CN201611093638.X
申请日:2016-12-02
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: H02M1/36 , H02M1/34 , H02M2001/346
Abstract: 本发明公开了一种适用于升压型DC-DC的分段软启动电路,主要解决升压型DC-DC电路在启动过程中,同步开关管突然导通和误差放大器的不平衡引起电感的浪涌电流甚至输出电压过冲的问题。该电路包括软启动模块,误差放大器,脉宽调制比较器,逻辑驱动模块,其特征在于还增设有预充电单元,输出监测单元和逻辑控制单元。在芯片刚上电时,预充电单元控制同步开关管的栅压缓慢降低,导通电阻逐渐减小,输出监测单元输出软启动使能信号给逻辑控制单元以控制软启动模块的开断,使DC-DC电路在启动过程中,输出电压平稳上升。本发明避免了因功率管导通电阻的突变而引起浪涌电流现象,保护了器件性能,可用于升压型DC-DC电路。
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公开(公告)号:CN115130662B
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202210966397.4
申请日:2022-08-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/0464 , G06F18/214 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的配电网时变拓扑状态估计方法,先采集几种有代表性的源拓扑量测数据以及对应状态数据信息,进行数据预处理,以满足神经网络的输入需求;然后构建深度残差神经网络对源拓扑状态估计,得到多个深度残差网络模型。然后采集新拓扑少量数据,利用贝叶斯岭回归方法进行训练确定组合模型权重,来实现对新拓扑进行状态估计。
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公开(公告)号:CN115313424B
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202211006246.0
申请日:2022-08-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MRNO算法的低频振荡阻尼控制器设计方法,先根据实际电网的输入脉冲与输出电压数据建立电力系统的等效传递函数模型,接下来建立低频振荡阻尼控制器的等效传递函数模型,然后将控制器模型并联至电力系统等效模型上,并利用MRNO算法进行优化,获取效果良好且能够较好抑制振荡的低频振荡阻尼控制器参数。
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