基于物理模型和数据融合的构网型变流器频率控制方法

AITNT
正文
推荐专利
基于物理模型和数据融合的构网型变流器频率控制方法
申请号:CN202511393376
申请日期:2025-09-28
公开号:CN120879673A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于物理模型和数据融合的构网型变流器频率控制方法,属于电力系统领域。该方法解决了现有构网型变流器在控制参数设计中适配性不足的问题,通过融合频率的历史数据和实时运行数据,结合小信号物理模型,实现物理模型与预测数据共同驱动变流器输出频率。具体来说,首先,历史数据经预处理后分割为向量集并赋予时间轴;其次,构建LSTM网络,通过遗忘门、输入门、记忆单元更新和输出门实现时间序列预测;然后根据构网型变流器的大信号物理模型建立其小信号物理模型;最后,将LSTM预测数据与物理模型融合,通过把LSTM预测输出数据转化为小信号形式,并赋予权重补偿至反馈通道,实现频率控制。
技术关键词
频率控制方法 物理 记忆单元 有功功率 长短期记忆网络 信号 代表 历史数据预处理 低通滤波器 驱动变流器 支路 LSTM模型 定义 标记 电压 周期
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于光伏发电功率预测的电网调度方法及系统
光伏发电功率预测 电网调度方法 光伏发电模块 柴油发电机 储能系统
2
融合模糊系统和深度学习的锂离子电池健康管理方法
TSK模糊系统 混合深度学习模型 健康管理方法 深度神经网络 锂离子电池
3
机器人可穿戴设备的自适应方法及系统
可穿戴设备 机器人 状态监测模块 功能模块 存储模块
4
一种海上风电场集电系统拓扑方案的选取方法及装置
电缆 规划 节点 节约算法 风机
5
一种基于软件定义的伺服控制系统
伺服控制系统 并联机器人 执行设备 工控机 串联机器人
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号