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双有源桥变换器自适应参数辨识鲁棒预测控制
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作者 尹政 邓富金 +1 位作者 黄堃 詹昕 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第2期74-84,95,共12页
针对双有源桥(DAB)变换器传统模型预测控制(MPC)输出电压性能对系统参数变化较为敏感的问题,提出一种基于自适应参数辨识的DAB变换器鲁棒预测控制方法。本研究采用递归最小二乘法构建参数辨识矩阵,通过在线实时校正DAB系统的电感与电容... 针对双有源桥(DAB)变换器传统模型预测控制(MPC)输出电压性能对系统参数变化较为敏感的问题,提出一种基于自适应参数辨识的DAB变换器鲁棒预测控制方法。本研究采用递归最小二乘法构建参数辨识矩阵,通过在线实时校正DAB系统的电感与电容动态参数,有效增强了MPC在变工况下的鲁棒特性;通过参数误差反馈及门槛值设置,在每个控制周期中根据误差大小自适应调整遗忘因子,提高参数辨识准确性及收敛速度;结合系统采样和参数辨识结果,实现未来时刻的电压预测,并通过价值函数评估最优移相角,应用在下一个控制周期。该方法可以实时辨识DAB系统电感和电容参数,消除了参数失配对预测控制的影响,保证了输出电压性能。最后,通过仿真和硬件实验平台验证了所提方法在稳态、动态以及参数辨识下的运行性能。 展开更多
关键词 双有源桥变换器 模型预测控制 参数辨识 递归最小二乘法 自适应遗忘因子 鲁棒性
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基于改进模型预测的并网变换器自适应虚拟惯性控制策略研究 被引量:2
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作者 郑峰 苏明鸿 +3 位作者 陈静 刘宝谨 刘莞玲 梁宁 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期35-46,共12页
针对低惯性直流微电网中母线电压易受网内功率波动影响的问题,提出了一种基于改进模型预测的直流微电网并网变换器自适应虚拟惯性控制策略。首先,电压外环引入自适应类虚拟同步发电机控制,通过将控制方程中的虚拟惯性参数与电压变化率... 针对低惯性直流微电网中母线电压易受网内功率波动影响的问题,提出了一种基于改进模型预测的直流微电网并网变换器自适应虚拟惯性控制策略。首先,电压外环引入自适应类虚拟同步发电机控制,通过将控制方程中的虚拟惯性参数与电压变化率结合起来,实现虚拟惯性参数的灵活可调。其次,在电流内环引入模型预测控制,并采用改进延时补偿算法,实现对给定电流值快速跟踪的同时改善控制系统的动态特性。最后,基于Matlab/Simulink建立了系统模型进行仿真。结果表明,与传统的虚拟惯性控制策略相比较,所提控制策略下的直流母线电压波动幅值更小且动态性能更佳,可以有效提高直流母线电压的稳定性和直流微电网的惯性。 展开更多
关键词 直流微电网 并网变换器 自适应虚拟惯性控制 模型预测控制
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适用于Boost变换器的自适应模型预测控制算法 被引量:28
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作者 贾志东 姜久春 +2 位作者 程龙 林泓涛 齐洪峰 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第19期5838-5845,共8页
相比于传统的PI控制,模型预测控制(model predictive control,MPC)具有动态响应快、避免调整控制参数,以及可增加系统约束等优点,因此被广泛应用到电力电子控制领域。然而,系统模型参数的不匹配通常会导致控制系统产生稳态误差,对于Bo... 相比于传统的PI控制,模型预测控制(model predictive control,MPC)具有动态响应快、避免调整控制参数,以及可增加系统约束等优点,因此被广泛应用到电力电子控制领域。然而,系统模型参数的不匹配通常会导致控制系统产生稳态误差,对于Boost变换器电流控制尤为严重。因此,该文针对Boost变换器提出一种简单有效的模型预测控制方法,可解决因未知的电感电阻和输入电压引起的模型不匹配问题,并且只需一步预测即可实现控制目标。另外,所提出的方法是属于连续控制集模型预测控制(continuouscontrol set model predictive control,CCS-MPC),使用固定的开关频率。仿真和实验结果证明了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 自适应 观测器 模型预测控制 DC-DC BOOST变换器 动态响应
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白条猪价格预测模型构建 被引量:5
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作者 刘合兵 华梦迪 +1 位作者 席磊 尚俊平 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期123-131,共9页
【目的】增强农产品价格预测准确度,为农产品价格的有效预测提供参考。【方法】以河南省白条猪每周平均批发价格为研究对象,提出一种基于序列分解、主成分分析和神经网络(CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM)的白条猪价格预测方法。首先,使用自适应... 【目的】增强农产品价格预测准确度,为农产品价格的有效预测提供参考。【方法】以河南省白条猪每周平均批发价格为研究对象,提出一种基于序列分解、主成分分析和神经网络(CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM)的白条猪价格预测方法。首先,使用自适应白噪声完全集合模态分解方法(CEEMDAN)对白条猪价格序列进行分解;其次,选用皮尔逊相关系数筛选影响价格波动的相关因素;再次,利用主成分分析(PCA)对影响因素及分解得到的子序列降维处理并作为原始价格序列的特征值,并行输入到作为编码器的卷积神经网络(CNN)中进行特征提取;最后,引入长短期记忆网络(LSTM)作为解码器输出得到预测结果。将该方法应用于河南省白条猪每周平均价格数据,与LSTM、门控循环单元(GRU)、CNN、基于卷积的长短期记忆网络(ConvLSTM)模型进行比较。【结果】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM组合模型预测方法得到的平均绝对误差分别降低了44.95%、27.30%、28.13%、43.17%。【结论】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM模型对于河南省白条猪市场价格的预测性能更优,有助于相关部门针对河南省白条猪价格波动做出科学决策。 展开更多
关键词 价格预测 自适应白噪声完全集合模态分解 主成分分析 神经网络 组合模型
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农产品市场监测预警深度学习智能预测方法 被引量:1
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作者 许世卫 李乾川 +3 位作者 栾汝朋 庄家煜 刘佳佳 熊露 《智慧农业(中英文)》 2025年第1期57-69,共13页
[目的/意义]农产品供给、消费和价格的变化直接影响市场监测和预警。随着中国农业生产方式和市场体系的转型,数据获取技术的进步使得农业数据呈现爆炸式增长。然而,农产品多品种的联动监测和预测仍面临数据复杂、模型狭窄、应变能力弱... [目的/意义]农产品供给、消费和价格的变化直接影响市场监测和预警。随着中国农业生产方式和市场体系的转型,数据获取技术的进步使得农业数据呈现爆炸式增长。然而,农产品多品种的联动监测和预测仍面临数据复杂、模型狭窄、应变能力弱等挑战。因此,亟需构建适应中国农业数据特点的深度学习模型,以提升农产品市场的监测与预警能力,推动精准决策和应急响应。[方法]本研究应用深度学习方法,从中国多维农业数据资源实际出发,创新提出了一套不同监测预警对象条件下深度学习综合预测方法,构建了生成对抗与残差网络协同生产量模型(Generative Adversarial Network and Residual Network, GAN-ResNet)、变分自编码器岭回归消费预测模型(Variational Autoencoder and Ridge Regression, VAE-Ridge)、自适应变换器价格预测模型(Adaptive-Transformer)。为适应实际需求,研究在CAMES中采用“离线计算与可视化分离”策略,模型推理离线完成,平衡了计算复杂度与实时预警需求。[结果和讨论]深度学习综合预测方法在玉米单产、生猪消费量和番茄市场价格的预测上,均表现出显著的精度提升。GAN-ResNet生产量预测模型进行县级尺度玉米单产预测的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)为6.58%,运用VAE-Ridge模型分析生猪消费量的MAPE为6.28%,运用Adaptive-Transformer模型预测番茄价格的MAPE为2.25%。[结论]该研究提出的深度学习综合预测方法,具有较先进的单品种、多场景、宽条件下的农产品市场监测预警分析能力,并在处理不同区域多维数据、多品种替代、市场季节性波动等分析方面显示出优良的指标性能,可为中国农产品市场监测预警提供一套新的有效分析方法。 展开更多
关键词 监测预警 深度学习 生产量预测 消费量预测 价格预测 生成对抗与残差网络协同生产量模型 变分自编码器岭回归消费预测模型 自适应变换器价格预测模型
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改进转速辨识方法用于矩阵变换器交流调速 被引量:1
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作者 夏益辉 张晓锋 +2 位作者 乔鸣忠 魏永清 朱鹏 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期92-97,共6页
传统的参考磁链和估计磁链分别通过电机的电压模型和电流模型直接积分获得,但积分存在累计误差大和响应延时等缺点,使得磁链观测结果不够快速准确,导致转速辨识和系统调速性能不是很理想。为克服这一缺点,提出将线性预测控制与模型参考... 传统的参考磁链和估计磁链分别通过电机的电压模型和电流模型直接积分获得,但积分存在累计误差大和响应延时等缺点,使得磁链观测结果不够快速准确,导致转速辨识和系统调速性能不是很理想。为克服这一缺点,提出将线性预测控制与模型参考自适应相结合的转速辨识方法。预测控制原理简单,易于实现,通过简单的超前一个采样周期预测,即可实现参考磁链和估计磁链的无差拍控制。仿真结果表明,基于预测控制和模型参考自适应的转速辨识方法应用于矩阵变换器驱动感应电机具有较好的转速辨识和系统调速性能,克服了积分方法获得磁链信息存在的缺点。 展开更多
关键词 模型参考自适应系统 转速辨识 预测控制 积分 矩阵变换器
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