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电阻炉模型的辨识及时变性分析 被引量:2
1
作者 肖金壮 魏会然 王洪瑞 《微计算机信息》 2009年第4期245-246,214,共3页
以电阻炉为例,对工业上广泛存在的大惯性时滞时变系统对象的模型进行辨识,并对其模型时变性进行定性的分析。提出一种基于阶跃响应的一阶惯性加纯滞后连续模型的直接辨识方法。采用遗忘因子递推最小二乘法辨识算法跟踪时变参数,仿真并... 以电阻炉为例,对工业上广泛存在的大惯性时滞时变系统对象的模型进行辨识,并对其模型时变性进行定性的分析。提出一种基于阶跃响应的一阶惯性加纯滞后连续模型的直接辨识方法。采用遗忘因子递推最小二乘法辨识算法跟踪时变参数,仿真并给出参数变化曲线。并结合机理建模从电阻炉的物理结构上分析参数时变性。仿真结果验证了机理分析的正确性。该方法对工业系统中的精确建模和时变系统的控制有一定的指导意义。 展开更多
关键词 时变系统 参数辨识 遗忘因子递推最小二乘法 纯滞后 机理建模
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基于dq0坐标系的异步电机等效电路参数在线辨识方法研究 被引量:5
2
作者 杜中兰 赵海森 +2 位作者 刘晓芳 王庆 张萌 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期30-35,共6页
为了实现异步电机等效电路参数的在线辨识,利用基于dq0坐标系的异步电机动态方程,推导出异步电机标准最小二乘数学模型,在充分考虑影响辨识结果因素的基础上,采用一种带遗忘因子递推最小二乘法的参数辨识方法,实现了异步电机等效电路参... 为了实现异步电机等效电路参数的在线辨识,利用基于dq0坐标系的异步电机动态方程,推导出异步电机标准最小二乘数学模型,在充分考虑影响辨识结果因素的基础上,采用一种带遗忘因子递推最小二乘法的参数辨识方法,实现了异步电机等效电路参数的精确辨识。以Y2-280S-8,37 kW;Y160M1-2,11 kW;Y132S-4,5.5 kW 3台电机为仿真实例,并对Y132S-4,5.5 kW电机进行了参数辨识的试验研究,实现了电机定子自感、转子电阻和激磁电感的在线辨识。仿真和试验结果表明,提出的辨识方法能有效的在线辨识电机的等效电路参数。 展开更多
关键词 异步电机 参数在线辨识 遗忘因子递推最小二乘法 MATLAB
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基于等效电路模型和数据驱动模型融合的SOC和SOH联合估计方法 被引量:1
3
作者 刘萍 李泽文 +2 位作者 蔡雨思 王文 夏向阳 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3232-3243,共12页
针对电池SOC与SOH估计结果相互影响,单独估计准确度不高的问题,该文提出了一种基于等效电路模型和数据驱动模型融合的SOC和SOH联合估计方法。通过构建考虑老化和SOC的电池二阶RC等效电路模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法,在不同SOC... 针对电池SOC与SOH估计结果相互影响,单独估计准确度不高的问题,该文提出了一种基于等效电路模型和数据驱动模型融合的SOC和SOH联合估计方法。通过构建考虑老化和SOC的电池二阶RC等效电路模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法,在不同SOC和SOH的情况下,对电池的参数进行在线辨识,实现电池参数在线辨识与电池SOC和SOH估计的耦合。以锂离子电池自SOC=20%到恒流充电阶段结束所需时间为输入,电池SOH值为输出,训练GPR模型,实现电池SOH估计。将输出的SOH估计值与电池的额定容量相乘,得到电池的实际容量,更新二阶RC状态空间方程,采用扩展卡尔曼滤波算法对电池进行SOC估计,实现电池SOH估计和SOC估计之间的联合。采用牛津大学电池退化数据集和NASA随机使用电池数据集进行算法验证,结果表明,所提联合估计方法能够在电池的生命周期内较准确地跟随锂离子电池SOC和SOH的真实值。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态 健康状态 高斯过程回归 带遗忘因子的递推最小二乘法
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基于遗忘递推最小二乘法的泵站水平位移动态监控模型研究 被引量:3
4
作者 孙涛 娄本星 +2 位作者 马福恒 祁洁 周晨露 《中国农村水利水电》 北大核心 2023年第6期190-195,共6页
泵站建筑物水平位移是泵站长期运行过程中的重要监测项目,对水平位移监测数据进行分析和建模是掌握泵站结构运行状态的重要手段。传统统计模型的回归参数为固定值,不能反映泵站结构变形性态的动态变化特征。为此,构建了基于遗忘递推最... 泵站建筑物水平位移是泵站长期运行过程中的重要监测项目,对水平位移监测数据进行分析和建模是掌握泵站结构运行状态的重要手段。传统统计模型的回归参数为固定值,不能反映泵站结构变形性态的动态变化特征。为此,构建了基于遗忘递推最小二乘法(FFRLS)的泵站水平位移动态监控模型,该模型通过引入遗忘因子增强了新监测数据对模型的修正能力,实现了对统计模型参数的动态求解,从而使模型长期保持较高的预测精度。最后结合南水北调东线工程某泵站枢纽,验证了模型的有效性。工程实例表明,所构建的模型可以根据新数据的加入自适应更新泵站水平位移统计模型的回归参数,有效提高了统计模型的拟合与预测精度,为掌握泵站建筑物安全性态提供了新方法。 展开更多
关键词 泵站建筑物 统计模型 水平位移 遗忘递推最小二乘 安全监测
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基于EKF算法的动力锂离子电池SOC估计 被引量:3
5
作者 李堂 黄康 +1 位作者 毛行奎 张哲 《电器与能效管理技术》 2023年第9期62-68,75,共8页
为了解决新能源汽车中动力锂离子电池荷电状态(SOC)难以精确估计与预测的问题,首先选用二阶RC等效电路模型对锂离子电池进行建模,运用MATLAB/cftool工具箱和遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)两种方法对锂电池模型参数进行辨识。其次,通过... 为了解决新能源汽车中动力锂离子电池荷电状态(SOC)难以精确估计与预测的问题,首先选用二阶RC等效电路模型对锂离子电池进行建模,运用MATLAB/cftool工具箱和遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)两种方法对锂电池模型参数进行辨识。其次,通过扩展卡尔曼滤波(EKF)算法来提高SOC的估计精度。最后,搭建了电池管理系统(BMS)实验平台,在美国联邦城市驾驶工况(FUDS)下仿真和实验。仿真和实验结果表明FFRLS方法相较于利用cftool工具箱的参数辨识方法能够提高锂离子电池模型精度,且SOC估计精度高、收敛速度快,验证了锂离子电池二阶RC等效电路模型结合EKF算法估计锂离子电池SOC的准确性和有效性。 展开更多
关键词 荷电状态 等效电路模型 遗忘因子递推最小二乘法 扩展卡尔曼滤波
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基于二阶离散滑模观测器的锂电池SOC估计 被引量:7
6
作者 杨立 《电器与能效管理技术》 2018年第3期43-46,52,共5页
针对一阶离散滑模观测器法出现明显抖振现象,提出了基于二阶离散滑模观测器的SOC估计法。以二阶RC等效电路模型为基础,采用变遗忘因子最小二乘法在线辨识模型参数,提出一种锂电池模型参数和SOC在线估计方法,并与一阶离散滑模观测器法进... 针对一阶离散滑模观测器法出现明显抖振现象,提出了基于二阶离散滑模观测器的SOC估计法。以二阶RC等效电路模型为基础,采用变遗忘因子最小二乘法在线辨识模型参数,提出一种锂电池模型参数和SOC在线估计方法,并与一阶离散滑模观测器法进行了对比试验研究。试验结果表明所设计滑模观测器具有较高SOC估计精度,未出现明显抖振现象,可进一步保证SOC在线估计的可靠性。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态 二阶离散滑模观测器 变遗忘因子最小二乘法
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基于纵-横向动力学耦合的整车质量与道路坡度估计
7
作者 廖银生 胡志明 +3 位作者 贾洪波 田育丞 钟世浩 彭祥龙 《汽车工程师》 2024年第10期1-7,共7页
针对汽车行驶过程中存在侧向分力时应用纵向动力学模型进行整车质量与道路坡度估计存在偏差的问题,提出了基于纵-横向动力学耦合的质量估计模型和坡度估计算法。通过分析加速阶段对质量估计的影响,设定质量估计触发条件,并使用带遗忘因... 针对汽车行驶过程中存在侧向分力时应用纵向动力学模型进行整车质量与道路坡度估计存在偏差的问题,提出了基于纵-横向动力学耦合的质量估计模型和坡度估计算法。通过分析加速阶段对质量估计的影响,设定质量估计触发条件,并使用带遗忘因子的递推最小二乘法对整车质量进行估计,融合运动学卡尔曼滤波算法与动力学扩展卡尔曼滤波算法对道路坡度进行联合估计。通过Simulink-CarSim联合仿真与实车试验对算法进行验证,结果表明,基于纵-横向动力学的质量估计算法误差为0.82%,融合坡度估计算法误差在3%以内,验证了该算法具有较好的准确性与实时性。 展开更多
关键词 质量估计 坡度估计 带遗忘因子的递推最小二乘法 卡尔曼滤波 融合估计
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MAFFRLS算法辨识锂离子电池模型参数
8
作者 王迪 曹以龙 杜君莉 《电池》 CAS 北大核心 2024年第2期189-193,共5页
建模方法和模型参数辨识方法会影响锂离子电池状态的准确估计,特别是在动态工况下,因此在线辨识电池模型参数的方法很重要。提出一种改进的自适应遗忘因子递推最小二乘(MAFFRLS)法,优点是在不同误差范围内可以自适应地更新遗忘因子最优... 建模方法和模型参数辨识方法会影响锂离子电池状态的准确估计,特别是在动态工况下,因此在线辨识电池模型参数的方法很重要。提出一种改进的自适应遗忘因子递推最小二乘(MAFFRLS)法,优点是在不同误差范围内可以自适应地更新遗忘因子最优值。选用二阶RC等效电路模型,在动态工况下对该算法进行验证。将所提出的算法与递推最小二乘(RLS)法和遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法进行对比。在动态应力测试(DST)工况下,使用RLS、FFRLS和MAFFRLS算法估计电压,平均绝对误差分别为0.0102 V、0.0099 V和0.0046 V,均方根误差分别为0.0155 V、0.0150 V和0.0068 V。MAFFRLS算法的平均绝对误差和均方根误差更小,准确性更高。 展开更多
关键词 电池模型 等效电路模型 自适应 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法
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基于VFFRLS联合AUKF的锂电池SOC估计
9
作者 邹康康 李良光 《无线互联科技》 2023年第23期140-142,共3页
锂电池的荷电状态估计(SOC)在动力电池管理系统中占有重要地位,准确的SOC预测是锂电池安全工作的关键保证。文章针对由电池模型的参数固定而导致模型参数辨识准确性不够以及传统无迹卡尔曼滤波精度较低、稳定性差等问题,采用可变遗忘因... 锂电池的荷电状态估计(SOC)在动力电池管理系统中占有重要地位,准确的SOC预测是锂电池安全工作的关键保证。文章针对由电池模型的参数固定而导致模型参数辨识准确性不够以及传统无迹卡尔曼滤波精度较低、稳定性差等问题,采用可变遗忘因子最小二乘算法(VFFRLS)对电池模型进行在线参数辨识,再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)来估计SOC。在UDDS工况下对联合估计算法进行验证,实验结果表明,联合估计算法可将SOC估计误差控制在2.07%以内,能够有效提高SOC估计的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 参数辨识 自适应无迹卡尔曼滤波 可变遗忘因子递推最小二乘法 荷电状态
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基于FFRLS+EKF的特定工况下铅炭电池SOC估计
10
作者 王鲁 王峰 +1 位作者 徐利菊 李玮 《电池》 CAS 北大核心 2023年第5期504-508,共5页
提出一种快速、高精度估计铅炭电池荷电状态(SOC)的方法,并在特定工况下进行验证。通过建立等效电路模型,应用MATLAB仿真出SOC曲线,对比遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法+扩展卡尔曼滤波(EKF)估计的SOC与实际SOC曲线的误差,验证算法的精... 提出一种快速、高精度估计铅炭电池荷电状态(SOC)的方法,并在特定工况下进行验证。通过建立等效电路模型,应用MATLAB仿真出SOC曲线,对比遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法+扩展卡尔曼滤波(EKF)估计的SOC与实际SOC曲线的误差,验证算法的精确性和可靠性。在恒流间歇放电特定工况下,使用所提算法估计铅炭电池的SOC,与实际SOC的最大误差不超过0.9%。 展开更多
关键词 铅炭电池 荷电状态(SOC)估计 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法 扩展卡尔曼滤波(EKF) 特定工况
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基于参数在线辨识和SVD-UKF的锂电池SOC联合估计 被引量:2
11
作者 董祥祥 武鹏 +1 位作者 葛传九 金俊喆 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第9期1713-1721,共9页
锂电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统的核心参数,准确的SOC估计对电动汽车的安全运行至关重要。针对因电池模型参数固定导致锂电池SOC估计精度不高和误差协方差非正定导致传统无迹卡尔曼滤波算法估计SOC失败的问题,提出基于参数在线辨... 锂电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统的核心参数,准确的SOC估计对电动汽车的安全运行至关重要。针对因电池模型参数固定导致锂电池SOC估计精度不高和误差协方差非正定导致传统无迹卡尔曼滤波算法估计SOC失败的问题,提出基于参数在线辨识和SVD-UKF的锂电池SOC联合估计算法。该算法使用变遗忘因子递推最小二乘法实现电池模型参数的在线辨识,通过基于奇异值分解的无迹卡尔曼滤波算法(SVD-UKF)实现电池SOC的估计。在联邦城市运行工况下对联合估计算法进行验证,实验结果表明,联合估计算法可将SOC估计误差控制在1.53%以内,能够有效提高SOC估计的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 荷电状态 无迹卡尔曼滤波 变遗忘因子递推最小二乘法 奇异值分解
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两种联合算法的三元锂电池SOC估计比较 被引量:1
12
作者 葛才安 郑燕萍 虞杨 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2022年第8期29-35,共7页
电池荷电状态(SOC)估计的准确性受到电池模型精度的影响。为了提高复杂工况下电池SOC估计精度,比较基于遗忘因子递推最小二乘法-扩展卡尔曼滤波(FFRLS-EKF)和双扩展卡尔曼滤波(DEKF)联合算法的三元锂电池SOC估计方法。分别利用FFRLS和EK... 电池荷电状态(SOC)估计的准确性受到电池模型精度的影响。为了提高复杂工况下电池SOC估计精度,比较基于遗忘因子递推最小二乘法-扩展卡尔曼滤波(FFRLS-EKF)和双扩展卡尔曼滤波(DEKF)联合算法的三元锂电池SOC估计方法。分别利用FFRLS和EKF算法在线辨识电池模型参数,然后与EKF算法联合进行三元锂电池SOC估计。在动态应力测试(DST)工况下,两种联合算法的SOC估计结果表明:FFRLS-EKF联合算法的估计误差在2.49%之内,DEKF联合算法的估计误差在2.62%之内;FFRLS建立的电池模型精度更高,端电压平均误差为0.37 mV。 展开更多
关键词 三元锂电池 SOC估计 在线辨识 遗忘因子递推最小二乘法 扩展卡尔曼滤波
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基于FFRLS的多堆燃料电池系统功率分配方法 被引量:1
13
作者 梁建英 陈维荣 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期722-728,782,共8页
为减小多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)中单体燃料电池运行期间输出功率的大范围变化,提高MFCS平均效率,以保证各燃料电池长期稳定运行,针对大功率质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)... 为减小多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)中单体燃料电池运行期间输出功率的大范围变化,提高MFCS平均效率,以保证各燃料电池长期稳定运行,针对大功率质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)系统,提出了一种基于遗忘因子递推最小二乘(forgetting factor recursive least square,FFRLS)在线辨识地改进链式功率分配方法.该方法利用FFRLS算法的实时在线辨识能力估算运行中的每个燃料电池最大效率范围(maximum efficiency range,MER),并将其边界值作为约束参考值实时更新链式功率的限定区间;然后,依据负载需求功率变化和各燃料电池效率高低顺序分配各电堆出力;最后,在搭建的RT-LAB半实物平台上进行试验分析.试验结果表明:与平均功率分配和传统链式功率分配方法相比,本文所提方法对MFCS效率分别提高了0.93%和1.95%. 展开更多
关键词 多堆燃料电池系统 遗忘因子递推最小二乘 最大效率范围 改进链式功率分配 半实物平台
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储能系统中锂电池荷电状态的估计 被引量:2
14
作者 牛强 王吉 +2 位作者 李世德 陈厚合 王凯 《电力学报》 2014年第6期468-472,484,共6页
锂电池荷电状态(SOC)的估计在整个能量管理系统中起重要作用,快速准确的估计出电池的荷电状态是能量管理系统的关键技术。针对锂电池内部复杂的化学反应,以二阶RC等效模型为基础,建立数学关系,应用含遗忘因子的递推最小二乘法求其模型... 锂电池荷电状态(SOC)的估计在整个能量管理系统中起重要作用,快速准确的估计出电池的荷电状态是能量管理系统的关键技术。针对锂电池内部复杂的化学反应,以二阶RC等效模型为基础,建立数学关系,应用含遗忘因子的递推最小二乘法求其模型参数。采用安时积累法、开路电压法和扩展卡尔曼滤波法结合的方法来估计锂离子电池的荷电状态。通过仿真得出的SOC值与实际SOC值比较可以得出此方法具有很好的精度,效果良好,可以作为SOC实时估计的一种手段。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态 遗忘因子最小二乘法 扩展卡尔曼法
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水轮发电机组改进型非线性广义预测控制器设计 被引量:2
15
作者 鄢波 李超顺 +3 位作者 吴道平 侯进皎 赖昕杰 何均 《水电能源科学》 北大核心 2020年第10期140-144,共5页
为提高水轮发电机组调速器的鲁棒性和稳定性,设计了一种基于瞬时线性化模型的水轮发电机组改进型非线性广义预测控制器(JNGPC)。为了使初始状态的建模误差最小,依据机组历史运行数据,采用遗忘因子递推增广最小二乘法辨识控制系统的初始... 为提高水轮发电机组调速器的鲁棒性和稳定性,设计了一种基于瞬时线性化模型的水轮发电机组改进型非线性广义预测控制器(JNGPC)。为了使初始状态的建模误差最小,依据机组历史运行数据,采用遗忘因子递推增广最小二乘法辨识控制系统的初始参数。在此基础上,引入一种改进广义预测控制算法,并对控制系统在每个采样时刻进行瞬时线性化,设计了一种基于控制系统CARIMA模型瞬时线性化的改进的非线性广义预测控制器。以我国某水电站为试验对象,对水轮发电机组调节系统不同水头下开机启动进行仿真试验,并与PID、FOPID、GPC控制器进行比较。结果表明,与PID、FOPID控制器相比,所设计的JNGPC能有效抑制开机启动工况下的转速振荡,具有更强的鲁棒性和稳定性;与GPC控制器相比,JNGPC具有更高的计算效率,更符合工业现场实时性要求。 展开更多
关键词 水轮发电机组调节系统 非线性广义预测控制器 遗忘因子递推增广最小二乘参数辨识 过渡过程
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基于遗忘因子递推最小二乘的SPMSM稳态多参数辨识 被引量:1
16
作者 刘金海 《长春师范大学学报》 2017年第10期16-21,共6页
在矢量控制基础上,应用遗忘因子能够递推最小二乘(FFRLS)系统辨识算法,本文提出一种关于面装式永磁同步电机(SPMSM)的稳态多参数辨识新方法。新方法可以同时辨识SPMSM的电阻、电感和永磁磁链3个电机参数。在Simulink环境下对新方法进行... 在矢量控制基础上,应用遗忘因子能够递推最小二乘(FFRLS)系统辨识算法,本文提出一种关于面装式永磁同步电机(SPMSM)的稳态多参数辨识新方法。新方法可以同时辨识SPMSM的电阻、电感和永磁磁链3个电机参数。在Simulink环境下对新方法进行仿真,仿真结果验证了新方法的准确性,显示新方法的辨识精度高。 展开更多
关键词 遗忘因子递推最小二乘 永磁同步电机 多参数辨识
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热电式电流检测系统参数辨识方法研究
17
作者 尤佳宇 宗鸣 《电工技术》 2022年第17期1-3,共3页
因为体积问题、技术手段问题等,智能小型断路器一直没有得到广泛应用,而电流检测方法是限制其发展的重要因素之一。为此提出了热电式电流检测方法,首先探究热电式电流检测系统的原理,接下来选择合适的参数辨识方法,然后根据热元件的热... 因为体积问题、技术手段问题等,智能小型断路器一直没有得到广泛应用,而电流检测方法是限制其发展的重要因素之一。为此提出了热电式电流检测方法,首先探究热电式电流检测系统的原理,接下来选择合适的参数辨识方法,然后根据热元件的热量守恒原理建立参数辨识需要的模型,最后通过MATLAB/Simulink仿真验证算法的可行性。 展开更多
关键词 热电式电流测量 参数辨识 遗忘因子递推最小二乘法
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基于改进的隐式广义预测控制在燃气发电锅炉主汽压中的应用 被引量:1
18
作者 王胜 陈雨薇 +2 位作者 徐帅 章家岩 冯旭刚 《河北科技大学学报》 CAS 2020年第5期399-407,共9页
针对燃气发电锅炉主汽压控制系统存在非线性、模型参数不确定等问题,提出了一种改进的隐式广义预测控制策略。首先,使用遗忘因子递推最小二乘法进行模型参数辨识,建立主汽压的离散数学模型;其次,在常规广义预测控制理论基础上建立主汽... 针对燃气发电锅炉主汽压控制系统存在非线性、模型参数不确定等问题,提出了一种改进的隐式广义预测控制策略。首先,使用遗忘因子递推最小二乘法进行模型参数辨识,建立主汽压的离散数学模型;其次,在常规广义预测控制理论基础上建立主汽压的隐式广义预测控制系统,简化控制算法,通过在目标函数中增加PI结构,提高系统的鲁棒性。仿真结果表明,相比串级PID和常规隐式广义预测控制,所提控制策略在模型适配时调节时间最多减少20 s,模型失配时超调量最多减少5.08%,调节时间最多降低36 s,系统鲁棒性和抗干扰能力增强;工程应用表明,使用所提策略后主汽压控制偏差在±0.2 MPa之间,控制精度显著提高。改进的隐式广义预测控制较好地满足了工业生产中对主汽压的控制要求,具有较高的研究和应用价值。 展开更多
关键词 系统辨识 燃气发电锅炉 主汽压 遗忘因子递推最小二乘法 隐式广义预测控制
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风电场等效虚拟惯量快速估计方法 被引量:15
19
作者 李世春 徐松林 +3 位作者 李惠子 舒征宇 黄森焰 田冰杰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期4683-4691,共9页
普及推广风电虚拟惯性控制技术,是保障含高比例风电电力系统频率稳定运行的重要需求,但当前缺乏精确估计风电场等效虚拟惯量的理论方法,不能定量评估风电场对电网的惯量贡献。鉴于此,针对风电场等效虚拟惯量的快速时变特征,提出应用受... 普及推广风电虚拟惯性控制技术,是保障含高比例风电电力系统频率稳定运行的重要需求,但当前缺乏精确估计风电场等效虚拟惯量的理论方法,不能定量评估风电场对电网的惯量贡献。鉴于此,针对风电场等效虚拟惯量的快速时变特征,提出应用受控自回归辨识模型和基于时变遗忘因子的递推最小二乘辨识求解算法,估计出风电场等效虚拟惯量。所提辨识模型和算法具有快速跟踪能力和良好收敛性,能精确估计风电场快速时变的等效虚拟惯量。在辨识求解中,只需量测风电场公共耦合点(point of common coupling,PCC)的有功功率和频率扰动信息,数据易于获取、实用性强,可良好推广应用。最后通过算例系统验证了辨识模型与方法的有效性和精确性。 展开更多
关键词 含高比例风电电力系统 风电场等效虚拟惯量 时变参数 受控自回归辨识模型 时变遗忘因子递推最小二乘算法
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基于在线辨识和极小值原理的PEMFC混合动力系统综合能量管理方法 被引量:12
20
作者 李奇 王晓锋 +2 位作者 孟翔 张国瑞 陈维荣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期6991-7001,共11页
为了有效改善燃料电池混合动力系统的能耗,减少燃料电池性能衰减,保持辅助动力源的荷电状态(state of charge,SOC),提出一种基于遗忘因子递推最小二乘算法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)的在线辨识方法和极小值原理... 为了有效改善燃料电池混合动力系统的能耗,减少燃料电池性能衰减,保持辅助动力源的荷电状态(state of charge,SOC),提出一种基于遗忘因子递推最小二乘算法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)的在线辨识方法和极小值原理的综合能量管理方法。该方法能根据在线辨识的结果和直流母线需求功率,完成对主动力源及辅助动力源的功率分配工作,并与基于离线辨识的算法结果以及等效氢耗最小能量管理方法(equivalent consumption minimization strategy,ECMS)进行对比分析。结果表明,该方法对等效氢耗的优化比离线以及ECMS的效果分别提升了6.33%和4.35%,对燃料电池性能衰减则分别优化了4.72%和6.98%,并能更好地维持辅助动力源的SOC。 展开更多
关键词 燃料电池混合动力系统 遗忘因子递推最小二乘算法在线辨识 多目标优化 能量管理
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