CN103560531B - 基于免疫遗传算法的多smes协调控制***及方法 - Google Patents
基于免疫遗传算法的多smes协调控制***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103560531B CN103560531B CN201310576611.6A CN201310576611A CN103560531B CN 103560531 B CN103560531 B CN 103560531B CN 201310576611 A CN201310576611 A CN 201310576611A CN 103560531 B CN103560531 B CN 103560531B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- smes
- control
- antibody
- population
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 title claims abstract description 20
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 15
- 101150018075 sel-2 gene Proteins 0.000 claims description 13
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 claims description 12
- 101150112906 fitm-2 gene Proteins 0.000 claims description 12
- 239000000427 antigen Substances 0.000 claims description 9
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 claims description 9
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 claims description 9
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 9
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 claims description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 6
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 3
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 claims description 3
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 claims description 3
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 3
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/10—Flexible AC transmission systems [FACTS]
Landscapes
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
- Dc-Dc Converters (AREA)
Abstract
一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***，其特征在于它包括电压、电流检测电路、A/D采样及转换模块、DSP控制单元、两个PWM驱动单元、两个SMES模块；其工作方法包括：信号采集、处理、转换、输出；其优越性在于：①硬件装置控制方便；②采用免疫遗传算法控制两个SMES的输出，更加快捷；③提高了控制器的实时控制能力。
Description
（一）技术领域：
本发明涉及SMES（SuperconductingMagneticEnergyStorage——超导储能***）协调控制技术领域，尤其是一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***及方法。
（二）背景技术：
随着经济和社会的快速发展，人们对电能的需求量日益增长，电力***的规模和容量也越来越大，人们对电能质量的要求也越来越高。为了提高电力***的稳定性、可靠性和安全性以及改善电能质量，基于现代电力电力电子技术与现代控制技术的柔***流输电技术得到发展，其中超导储能又以其明显的优势成为人们研究的热点。
电力***本身就是一个多输入，多输出的多变量分散时变控制***。电力***控制的有效性两个因数的约束：一个事***的时变性，这就是电力***控制对***运行条件和工况变化的鲁棒性问题；另一个就是多个控制器在***中分布的分散性，这就要求时多个电力***控制之间相互协调运作。同时为了提高***的性能，控制器的数量和复杂程度都在持续增加，柔***流装置的数量也随之增加。
SMES(超导储能装置)具有多方面的控制作用，常规的方法是针对不同功能分别设计控制器，这使得各个控制作用孤立甚至矛盾。同时，含有SMES的电力***运行状态越来越接近于稳定边界。因此，解决SMES控制器的交互影响对电力***的安全运行至关重要。
（三）发明内容：
本发明的目的在于提供一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***及方法，它可以克服现有技术的不足，提出了免疫遗传算法，用于提高算法的计算速度和收敛速度，且结构简单方便操作。
本发明的技术方案：一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***，包括含有负载的电网、信号检测电路和负载，其特征在于它包括电压、电流检测电路、A/D采样及转换模块、DSP控制单元、两个PWM驱动单元、两个SMES模块；其中，所述电压、电流检测电路的输入端连接电网两条负载支路和两个SMES模块的输出端，其输出端连接A/D采样及转换模块的输入端；所述A/D采样及转换模块输出端与DSP控制单元的输入端连接；所述两个PWM驱动单元的输入端与DSP控制单元的输出端连接，其输出端分别与两个SMES模块的输入端连接；所述SMES模块输出端与外部电网相连接。
所述电压电流检测电路，工作电压为正负15V，量程选择0～5A，输出电流为0～25mA。由三个ELM模块检测A相B相和C相的电流，得到电流信号(-25n1A～25mA)，接100欧姆的精密采样电阻，变成-2.5v—2.5v的电压信号。
所述DSP控制单元由选择模块Sel1、选择模块Sel2、交叉变异模块Xom、适应度模块Fitl、适应度模块Fit2、全局控制的控制模块Ctl、随机数模块Rng、保存两袋种群个体和适应度的存储器模块Ram和DSP控制模块ADSP构成；其中所述交叉变异模块Xom与选择模块Sel1、选择模块Sel2、适应度模块Fitl、适应度模块Fit2及随机数模块Rng呈双向连接，且其输入端与全局控制的控制模块Ctl的输出端连接；所述存储器模块Ram与选择模块Sel1、选择模块Sel2、适应度模块Fitl及适应度模块Fit2呈双向连接；所述全局控制的控制模块Ctl与DSP控制模块ADSP、适应度模块Fitl及适应度模块Fit2呈双向连接，其输出端分别连接选择模块Sel1、选择模块Sel2及随机数模块Rng的输入端。
所述SMES模块由超导储能线圈模块Lsc、滤波电感La、滤波电感Lb、滤波电感Lc、电压型变流器VSC、斩波器和电容器C组成；其中所述电压型变流器经滤波电感La、滤波电感Lb、滤波电感Lc，并联在电网两端；电压型变流器的输出端和斩波器的输入输出端均接在电容C的两端。
一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***的工作方法，其特征在于它包括以下步骤：
（1）电流检测电路实时的检测电路的电网电流Is，然后变成-2.5v—2.5v的电压信号，经过信号调理电路，变为0—5V的电压信号，再送至A/D采样及转换模块端口；
（2）A/D采样及转换模块将输入端的0-5V电压信号经过运算放大器和逐次逼近转换芯片AD7656转化为DSP可接收的电压信号，输入DSP控制单元进行数据处理；
（3）由DSP控制单元接收数据并处理后发出信号，输出信号通过PWM驱动产生所需要的PWM控制信号分别送至两个SMES模块，从而控制两个SMES模块配合控制实现快速治理晃电的目的。
所述步骤（3）中的DSP数据处理过程如下：
步骤1首先根据SMES的控制功能，利用比例和积分增益对2种控制器的控制参数进行优化；
步骤2利用协同进化算法并依据问题域划分种群，问题域可以按照控制功能如电压控制或潮流控制等功能进行划分；
步骤3初始化2个种群，在2个种群中分别选择第1条染色体辨识控制参数，并随即选择种群中另外一条染色体作为2个种群各自的种群代表。
步骤4对种群M1的所有个体和种群M2的代表采用遍历组合法构建新个体；同理对种群M2的所有个体和种群M1的代表采用遍历组合法构造新的个体；
步骤5在约束条件下随即产生初始抗体群A0和一个空的记忆细胞集，A0是一个非成熟细胞集；
步骤6分别计算每一个抗体对抗原的亲和力、抗体和抗体间的相似度、抗体的浓度和抗体选择率，并进行排序；其中抗原、抗体、抗原和抗体之间的亲和度分别对应于优化问题的目标函数和约束条件、优化解、解与目标函数的匹配程度；
步骤7选取前N个选择率高的抗体形成集合A1，其余淘汰；并拷贝A1中的抗体到记忆细胞集中；
步骤8对集合A1中的抗体进行克隆扩增，得到新抗体集合A2；
步骤9对A2进行交叉变异，得到集合A3；
步骤10随机产生一个新的抗体群A4，将A4与A3合并形成新一代抗体群A5；
步骤11t=t+1,如果达到最大代数条件，则终止，输出记忆细胞集，佛则转步骤6继续；
步骤12将记忆细胞集中的个体分解为2个种群的新一代父个体，重复4—10，直到满足最大进化代数为止。
本发明的工作原理：当电力***正常工作的时候，SMES模块通过由G1、G2、D1、D2构成的斩波器，向超导储能线圈充电。当充电时间结束，SMES电流经VD1续流。
当发生晃电的时候，电网的主电流I1迅速增加，经过电流检测电路的信号采集。当DSP中***运行时，采用流水线机制，在同一时刻，各个模块都在并行工作。***上电后，各个模块进入初始化状态，然后外部DSP通过控制模块将计算好的发送到两个适应度模块中，同时，在适应度模块中，采用随机的方法产生一个初始种群和适应度，保存到储存模块的一个种群空间中。以上的工作完成后，在控制模块的协调下，两个选择模块Sel1和Sel2同时从存储模块中个字读取一对个体和适应度进行选择操作，然后将选择出的两个个体送到交叉变异模块Xom，对其进行交叉变异运算。同时，选择模块再继续进行下一次选择操作。只要时序安排好，就可以在交叉变异模块完成上一次交叉变异操作之后，接着就可以把第二次选择出的一对个体送交叉变异模块进行交叉变异擦做，这样整个***所有的模块就处于一种并行工作状态。最后DSP控制单元根据处理结果让PWM驱动1发出指令补偿由PWM1控制的电路的电压，与此同时电网电压Us也会得到相应补偿，同时PWM2发出指令信号，令另一个SMES动作，补偿由PWM2控制的电路的电压。
本发明的优越性在于：①硬件装置与计算机软件编程相结合，硬件装置控制方便，软件编程通俗易懂；②采用免疫遗传算法控制两个SMES的输出，更加快捷；③控制电路的核心芯片采用双DSP控制，DSP的执行速度达30MIPS几乎所有的指令均可在30ns的单周期内完成，从而提高了控制器的实时控制能力。
（四）附图说明：
图1为本发明所涉一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***的整体结构示意图。
图2为本发明所涉一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***中电压电流检测电路的电路结构示意图。
图3为本发明所涉一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***中DSP控制单元的结构示意图。
图4为本发明所涉一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***中的SMES单元的结构示意图。
（五）具体实施方式：
实施例：一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***（见图1），包括含有负载的电网、信号检测电路和负载，其特征在于它包括电压、电流检测电路、A/D采样及转换模块、DSP控制单元、两个PWM驱动单元、两个SMES模块；其中，所述电压、电流检测电路的输入端连接电网两条负载支路和两个SMES模块的输出端，其输出端连接A/D采样及转换模块的输入端；所述A/D采样及转换模块输出端与DSP控制单元的输入端连接；所述两个PWM驱动单元的输入端与DSP控制单元的输出端连接，其输出端分别与两个SMES模块的输入端连接；所述SMES模块输出端与外部电网相连接。
所述电压电流检测电路（见图2），工作电压为正负15V，量程选择0～5A，输出电流为0～25mA。由三个ELM模块检测A相B相和C相的电流，得到电流信号(-25n1A～25mA)，接100欧姆的精密采样电阻，变成-2.5v—2.5v的电压信号。
所述DSP控制单元（见图3）由选择模块Sel1、选择模块Sel2、交叉变异模块Xom、适应度模块Fitl、适应度模块Fit2、全局控制的控制模块Ctl、随机数模块Rng、保存两袋种群个体和适应度的存储器模块Ram和DSP控制模块ADSP构成；其中所述交叉变异模块Xom与选择模块Sel1、选择模块Sel2、适应度模块Fitl、适应度模块Fit2及随机数模块Rng呈双向连接，且其输入端与全局控制的控制模块Ctl的输出端连接；所述存储器模块Ram与选择模块Sel1、选择模块Sel2、适应度模块Fitl及适应度模块Fit2呈双向连接；所述全局控制的控制模块Ctl与DSP控制模块ADSP、适应度模块Fitl及适应度模块Fit2呈双向连接，其输出端分别连接选择模块Sel1、选择模块Sel2及随机数模块Rng的输入端。
所述SMES模块（见图4）由超导储能线圈模块Lsc、滤波电感La、滤波电感Lb、滤波电感Lc、电压型变流器VSC、斩波器和电容器C组成；其中所述电压型变流器经滤波电感La、滤波电感Lb、滤波电感Lc，并联在电网两端；电压型变流器的输出端和斩波器的输入输出端均接在电容C的两端。
一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***的工作方法，其特征在于它包括以下步骤：
（1）电流检测电路实时的检测电路的电网电流Is，然后变成-2.5v—2.5v的电压信号，经过信号调理电路，变为0—5V的电压信号，再送至A/D采样及转换模块端口；
（2）A/D采样及转换模块将输入端的0-5V电压信号经过运算放大器和逐次逼近转换芯片AD7656转化为DSP可接收的电压信号，输入DSP控制单元进行数据处理；
（3）由DSP控制单元接收数据并处理后发出信号，输出信号通过PWM驱动产生所需要的PWM控制信号分别送至两个SMES模块，从而控制两个SMES模块配合控制实现快速治理晃电的目的。
所述步骤（3）中的DSP数据处理过程如下：
步骤1首先根据SMES的控制功能，利用比例和积分增益对2种控制器的控制参数进行优化；
步骤2利用协同进化算法并依据问题域划分种群，问题域可以按照控制功能如电压控制或潮流控制等功能进行划分；
步骤3初始化2个种群，在2个种群中分别选择第1条染色体辨识控制参数，并随即选择种群中另外一条染色体作为2个种群各自的种群代表。
步骤4对种群M1的所有个体和种群M2的代表采用遍历组合法构建新个体；同理对种群M2的所有个体和种群M1的代表采用遍历组合法构造新的个体；
步骤5在约束条件下随即产生初始抗体群A0和一个空的记忆细胞集，A0是一个非成熟细胞集；
步骤6分别计算每一个抗体对抗原的亲和力、抗体和抗体间的相似度、抗体的浓度和抗体选择率，并进行排序；其中抗原、抗体、抗原和抗体之间的亲和度分别对应于优化问题的目标函数和约束条件、优化解、解与目标函数的匹配程度；
步骤7选取前N个选择率高的抗体形成集合A1，其余淘汰；并拷贝A1中的抗体到记忆细胞集中；
步骤8对集合A1中的抗体进行克隆扩增，得到新抗体集合A2；
步骤9对A2进行交叉变异，得到集合A3；
步骤10随机产生一个新的抗体群A4，将A4与A3合并形成新一代抗体群A5；
步骤11t=t+1,如果达到最大代数条件，则终止，输出记忆细胞集，佛则转步骤6继续；
步骤12将记忆细胞集中的个体分解为2个种群的新一代父个体，重复4—10，直到满足最大进化代数为止。
Claims (4)
1.一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***，包括含有负载的电网和负载，所述SMES为超导磁储能***，其特征在于它包括信号检测电路、DSP控制单元、两个PWM驱动单元、两个SMES模块；其中，所述信号检测电路包括电压、电流检测电路和A/D采样及转换模块；所述电压、电流检测电路的输入端连接电网两条负载支路和两个SMES模块的输出端，其输出端连接A/D采样及转换模块的输入端；所述A/D采样及转换模块输出端与DSP控制单元的输入端连接；所述两个PWM驱动单元的输入端与DSP控制单元的输出端连接，其输出端分别与两个SMES模块的输入端连接；所述SMES模块输出端与外部电网相连接；
所述DSP控制单元由选择模块Sel1、选择模块Sel2、交叉变异模块Xom、适应度模块Fitl、适应度模块Fit2、全局控制的控制模块Ctl、随机数模块Rng、保存两代种群个体和适应度的存储器模块Ram和DSP控制模块ADSP构成；其中所述交叉变异模块Xom与选择模块Sel1、选择模块Sel2、适应度模块Fitl、适应度模块Fit2及随机数模块Rng呈双向连接，且其输入端与全局控制的控制模块Ctl的输出端连接；所述存储器模块Ram与选择模块Sel1、选择模块Sel2、适应度模块Fitl及适应度模块Fit2呈双向连接；所述全局控制的控制模块Ctl与DSP控制模块ADSP、适应度模块Fitl及适应度模块Fit2呈双向连接，其输出端分别连接选择模块Sel1、选择模块Sel2及随机数模块Rng的输入端。
2.根据权利要求1所述一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***，其特征在于所述电压电流检测电路，工作电压为正负15V，量程选择0～5A，输出电流为0～25mA；由三个LEM模块检测A相B相和C相的电流，得到-25mA～25mA电流信号，接100欧姆的精密采样电阻，变成-2.5v—2.5v的电压信号。
3.根据权利要求1所述一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***，其特征在于所述SMES模块由超导储能线圈模块Lsc、滤波电感La、滤波电感Lb、滤波电感Lc、电压型变流器VSC、斩波器和电容器C组成；其中所述电压型变流器经滤波电感La、滤波电感Lb、滤波电感Lc，并联在电网两端；电压型变流器的输出端和斩波器的输入输出端均接在电容C的两端。
4.一种基于免疫遗传算法的多SMES协调控制***的工作方法，所述SMES为超导磁储能***，其特征在于它包括以下步骤：
(1)电流检测电路实时的检测电路的电网电流Is，然后变成-2.5v—2.5v的电压信号，经过信号调理电路，变为0—5V的电压信号，再送至A/D采样及转换模块端口；
(2)A/D采样及转换模块将输入端的0-5V电压信号经过运算放大器和逐次逼近转换芯片AD7656转化为DSP可接收的电压信号，输入DSP控制单元进行数据处理；
(3)由DSP控制单元接收数据并处理后发出信号，输出信号通过PWM驱动产生所需要的PWM控制信号分别送至两个SMES模块，从而控制两个SMES模块配合控制实现快速治理晃电的目的；
所述步骤(3)中的DSP数据处理过程如下：
步骤1首先根据SMES的控制功能，利用比例和积分增益对两个SMES模块的控制参数进行优化；
步骤2利用协同进化算法并依据问题域划分种群，问题域按照控制功能如电压控制或潮流控制等功能进行划分；
步骤3初始化2个种群，在2个种群中分别选择第1条染色体辨识控制参数，并随机选择种群中另外一条染色体作为2个种群各自的种群代表；
步骤4对种群M1的所有个体和种群M2的代表采用遍历组合法构建新个体；同理对种群M2的所有个体和种群M1的代表采用遍历组合法构造新的个体；
步骤5在约束条件下随机产生初始抗体群A0和一个空的记忆细胞集，A0是一个非成熟细胞集；
步骤6分别计算每一个抗体对抗原的亲和力、抗体和抗体间的相似度、抗体的浓度和抗体选择率，并进行排序；其中抗原、抗体、抗原和抗体之间的亲和度分别对应于优化问题的目标函数和约束条件、优化解、解与目标函数的匹配程度；
步骤7选取前N个选择率高的抗体形成集合A1，其余淘汰；并拷贝A1中的抗体到记忆细胞集中；
步骤8对集合A1中的抗体进行克隆扩增，得到新抗体集合A2；
步骤9对A2进行交叉变异，得到集合A3；
步骤10随机产生一个新的抗体群A4，将A4与A3合并形成新一代抗体群A5；
步骤11当迭代次数t＝t+1达到了最大代数条件，则终止，输出记忆细胞集，否则转步骤6继续；
步骤12将记忆细胞集中的个体分解为2个种群的新一代父个体，重复步骤4—10，直到满足最大进化代数为止。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310576611.6A CN103560531B (zh) | 2013-11-18 | 2013-11-18 | 基于免疫遗传算法的多smes协调控制***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310576611.6A CN103560531B (zh) | 2013-11-18 | 2013-11-18 | 基于免疫遗传算法的多smes协调控制***及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103560531A CN103560531A (zh) | 2014-02-05 |
| CN103560531B true CN103560531B (zh) | 2016-09-28 |
Family
ID=50014724
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201310576611.6A Active CN103560531B (zh) | 2013-11-18 | 2013-11-18 | 基于免疫遗传算法的多smes协调控制***及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103560531B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106099961A (zh) * | 2016-07-26 | 2016-11-09 | 国家电网公司 | 稳定节能的电力*** |
| CN107400935B (zh) * | 2017-08-23 | 2019-10-18 | 东华大学 | 基于改进elm的熔融纺丝工艺的调节方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1560980A (zh) * | 2003-10-31 | 2005-01-05 | 清华大学 | 带超导储能装置的电力***暂态稳定控制方法 |
| CN101807799A (zh) * | 2010-04-27 | 2010-08-18 | 天津大学 | 超级电容储能型电能质量补偿器 |
| CN102377362A (zh) * | 2011-09-30 | 2012-03-14 | 中国电力科学研究院 | 电压源型单位功率因数高温超导储能变流器的控制方法 |
| CN102832605A (zh) * | 2012-08-31 | 2012-12-19 | 天津理工大学 | 一种基于sfcl与超级电容储能的防晃电***及控制方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| NZ513856A (en) * | 1999-01-29 | 2001-09-28 | American Superconducting Corp | Electric utility system with superconducting magnetic energy storage |
-
2013
- 2013-11-18 CN CN201310576611.6A patent/CN103560531B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1560980A (zh) * | 2003-10-31 | 2005-01-05 | 清华大学 | 带超导储能装置的电力***暂态稳定控制方法 |
| CN101807799A (zh) * | 2010-04-27 | 2010-08-18 | 天津大学 | 超级电容储能型电能质量补偿器 |
| CN102377362A (zh) * | 2011-09-30 | 2012-03-14 | 中国电力科学研究院 | 电压源型单位功率因数高温超导储能变流器的控制方法 |
| CN102832605A (zh) * | 2012-08-31 | 2012-12-19 | 天津理工大学 | 一种基于sfcl与超级电容储能的防晃电***及控制方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103560531A (zh) | 2014-02-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102782979B (zh) | 能量采集器电池充电器电路及方法 | |
| Daowd et al. | Battery management system—Balancing modularization based on a single switched capacitor and bi-directional DC/DC converter with the auxiliary battery | |
| CN103715886B (zh) | 四开关降压/升压模式变换器的控制方法及控制电路 | |
| Khan et al. | A novel supercapacitor/lithium-ion hybrid energy system with a fuzzy logic-controlled fast charging and intelligent energy management system | |
| CN105762895B (zh) | 电池管理***及电池管理方法 | |
| CN107134827A (zh) | 总线式锂电池组均衡***预测控制方法 | |
| CN106130125B (zh) | 电动汽车模糊滑模回馈充电控制器及其回馈充电控制方法 | |
| CN205610291U (zh) | 电池管理*** | |
| CN106100009B (zh) | 多个电池模组的电压监视 | |
| CN102420440A (zh) | 一种车载太阳能充电器控制***及其控制方法 | |
| CN110456165B (zh) | 一种直流变换器电感和电容参数辨识电路 | |
| CN206149142U (zh) | 一种基于最大功率点跟踪的压电振动能量采集*** | |
| CN106357114A (zh) | 一种基于最大功率点跟踪的压电振动能量采集*** | |
| CN106124993B (zh) | 电池模组的电压监视 | |
| CN103303301B (zh) | 一种混合动力车辆加速工况电机助力优化方法 | |
| CN103560531B (zh) | 基于免疫遗传算法的多smes协调控制***及方法 | |
| CN204110303U (zh) | 一种电动自行车的速度控制装置 | |
| CN106208238A (zh) | 移相全桥充电机控制***及控制方法 | |
| Alvarez-Diazcomas et al. | A novel integrated topology to interface electric vehicles and renewable energies with the grid | |
| CN104852423A (zh) | 一种充电均衡控制电路、电池组充电管理***及方法 | |
| CN108988455A (zh) | 一种基于协同控制的超级电容电压均衡方法及其均衡装置 | |
| CN106154169A (zh) | 电池模组的电压监视 | |
| CN110297452B (zh) | 一种蓄电池组相邻型均衡***及其预测控制方法 | |
| CN203632334U (zh) | 多支路反馈充电器电路 | |
| Choi et al. | State-of-charge balancing control of a battery power module for a modularized battery for electric vehicle |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |