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(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111398185.2 (22)申请日 2021.11.19 (71)申请人 四川启睿 克科技有限公司 地址 610000 四川省成 都市中国 (四川) 自 由贸易试验区成都高新区天府四街 199号1栋33层 (72)发明人 王爱钦 (74)专利代理 机构 四川省成 都市天策商标专利 事务所(有限合 伙) 51213 代理人 刘兴亮 (51)Int.Cl. H02J 1/10(2006.01) G06F 30/27(2020.01) (54)发明名称 一种基于神经网络的电压调节和电流均流 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于神经网络的电压调 节和电流均流方法, 在具有未知压降的模型基础 上, 采用预补偿技术构造新的控制器, 避免了对 系统动态的计算, 其中控制单元的二次辅助控制 与计算机网络进行信息传递来调节电压电流, 与 外界有信息感知, 能有效实现电压调节和电流均 流, 提高系统的稳定性。 权利要求书5页 说明书8页 附图2页 CN 114039346 A 2022.02.11 CN 114039346 A 1.一种基于神经网络的电压调节和电流均流方法, 其特征在于, 用于由M个电源和N个 负载组成的直 流微电网系统, 每 个电源通过广域网与其邻居 进行通信; 定义Vcom为直流母线电压, Ii和Vi表示为第i个电源的输出电流和输出电压; 直流微电网 中按比例调节电流的目标表述如下: 其中di表示调节率, 是调节电流的比例参数; 电压调节的目标表述 为: Vcom=Vrated (2) 其中Vrated表示直流母线的额定电压, 目标 是调节电压使其稳定 至额定电压; 为了实现电压调节和均流, 提出了一种基于分层结构的控制框架, 对于每个源, 其控制 框架包含一个主控制单元和 一个辅助控制单元; 主控制单元包括下垂控制器、 电压控制器 和电流控制器, 主控单元中的电压和电流控制 器的功能是调节转换器的输出电压, 并将其 驱动至参考电压 下垂控制器用于稳定微电网中的电压和频率, 通过添加一个虚拟电阻 RiD来实现; 二次控制 器用电压ui补偿电压偏差; 使用一个未知的非线性函数f(Vi(k))来描 述电力线上的电压损失, 均流控制器为: 假设微电网为直流电且不产生无功功率, 虚拟电阻在的问题中设置为 均流控制 器重写为: Vi(k+1)=Vrated‑f(Vi(k))+ui(k) (4) 由于f(Vi(k))未知, 为了避免计算, 通过使用预补偿技 术, 补偿控制器为: ui(k+1)=gi(ui(k))+hi(ui(k))υi(k), (5) 其中 υi(k)是补偿 控制器的输入, 控制器在ui(k)=0和 υi(k)=0处具有奇异性; 并且gi和 hi是可控的非线性 函数; 假设 是第i个负载的恒定电阻, Gi是从第i个 转换器到直流母线的传输线中的电导, 直 流微电网的描述演变为: Ii=Gi(Vi+f(Vi)‑Vcom). (7) 由于所有源都希望将其自身成本降至最低, 将源i的成本, 也 叫性能指标, 定义如下: 其中γ∈(0,1]是折扣因子, Rii是正的权值, 性能指标依赖 于控制; 因此需要设计补偿控制以稳定(12)并最小化每个源的局部性能指标, 即每个发电机组 的控制不仅使自身成本最小, 而且使误差系统(12)稳定; 对于控制 值函数Vi定义为权 利 要 求 书 1/5 页 2 CN 114039346 A 2其中 并且Q(·)≥0 根据贝尔曼最优性原则,得到下面的式子: 其中 是最优策略, 是最优性能指标; 基于贝尔曼最优性原则,(15)写成: 根据(16), υi的最小值表示 为 在(16)中, 通过对Vi求解关于 υi(k)的一阶导, 然后得到最优 控制的表达式: 为了解决最优控制问题, 只需要获得方程(15)的最优解; 设计了一个策略迭代算法, 以 获得系统的最优 控制和最优值 函数; 基于神经网络实现算法, 从而完成对控制方案的实施; 得到发电机组节点i的控制方 案, 包括评价网络, 补偿器网络和控制器; 采用评价网络来估计 补偿器采用神经网络 实 现, 它用于构建 控制器用于获取ui(k); 评价 网络和补偿器网络均采用三层前馈神经网 络实现; 将评价网络的预测误差 定义为 要计算评价网络的权 重更新规则, 定义 新的误差: 评价网络的权 重具有迭代索引 τ, 表示 为 其更新规则设计为 并且, 其中β 表示步长; 要求满足 和 否则它将接收到下一 个错误状态, 那么更新将结束;权 利 要 求 书 2/5 页 3 CN 114039346 A 3
专利 一种基于神经网络的电压调节和电流均流方法
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