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[实用新型]单相光伏并网发电系统的控制装置-CN201120341519.8有效
发明人：杨苹;曾晓生;王宪彬 -专利权人： 辽宁力迅风电控制系统有限公司
申请日： 2011-09-13 - 公布日： 2012-05-30 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种单相光伏并网发电系统的控制装置，包括升压电路模块、逆变电路模块、滤波电路模块、采样电路、DSP控制电路模块和驱动电路，其特征在于：所述驱动电路包括有驱动电路模块A和驱动电路模块B；所述采样电路是由光伏组件的输出电压采样电路模块、光伏组件的输出电流采样电路模块、直流母线电压采样电路模块、电网电压采样电路模块和并网电流采样电路模块构成；上述采样电路中的几个采样电路模块的输出端分别与DSP控制电路模块电连接，DSP控制电路模块输出控制信号至驱动电路模块，驱动电路模块对升压电路模块的功率开关和逆变电路模块的功率开关进行控制。本实用新型的控制方法能使光伏并网发电系统更稳定，更高效。
单相并网发电系统控制装置

[实用新型]离网型风力发电系统的最大功率跟踪装置-CN201120341522.X有效
发明人：杨苹;吕学瑜;王宪彬 -专利权人： 辽宁力迅风电控制系统有限公司
申请日： 2011-09-13 - 公布日： 2012-05-23 - 主分类号： F03D7/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种离网型风力发电系统的最大功率跟踪装置，包括发电机、整流电路模块和升压电路模块，所述整流电路模块的输出端连接有输入电流采样电路模块和输入电压采样电路模块，发电机的三相输出端连接有发电机转速测量电路模块，发电机转速测量模块、电压和电流采样电路模块的输出端与DSP控制模块连接，DSP控制模块根据改进型最大功率跟踪方法，通过驱动电路模块对升压电路模块进行控制。由于采用上述的工作方式，本实用新型在爬山法基础上引入比例控制，利用比例控制动态性能良好的优势，在外界风速快速变化，迅速将风力机工作点调整到最佳工作点附近，减少跟踪时间，提高跟踪性能，并提高风力机捕获风能的效率。
离网型风力发电系统最大功率跟踪装置

[发明专利]单相光伏并网发电系统的控制方法及其装置-CN201110269538.9有效
发明人：杨苹;曾晓生;王宪彬 -专利权人： 辽宁力迅风电控制系统有限公司
申请日： 2011-09-13 - 公布日： 2012-02-15 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种单相光伏并网发电系统的控制方法及其装置，所述方法通过检测光伏组件的输出电压和输出功率，应用变步长的扰动观察法计算直流升压电路的占空比，使光伏组件输出最大功率；用双环PI算法实现逆变并网功能，内环控制并网电流，使其满足与电网电压同频同相的并网要求，外环控制母线电压，使其稳定并给出系统在最大输出功率下参考电流的幅值。控制装置包括升压电路模块、逆变电路模块、滤波电路模块、采样电路、DSP控制电路模块和驱动电路模块，DSP控制电路模块输出控制信号至驱动电路模块，驱动电路模块对升压电路模块的功率开关和逆变电路模块的功率开关进行控制。本发明的控制方法能使光伏并网发电系统更稳定，更高效。
单相并网发电系统控制方法及其装置

[发明专利]离网型风力发电系统的最大功率跟踪方法及其控制装置-CN201110269537.4有效
发明人：杨苹;吕学瑜;王宪彬 -专利权人： 辽宁力迅风电控制系统有限公司
申请日： 2011-09-13 - 公布日： 2012-01-04 - 主分类号： H02P9/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种离网型风力发电系统的最大功率跟踪方法及其控制装置，该方法先测量发电机的转速及输出功率，然后通过爬山法及比例控制法分别计算占空比，将两个占空比叠加作为升压电路占空比，最后乘以开关周期计算升压电路功率开关器件的导通时间，实现离网型风力发电系统的最大功率跟踪。所述装置包括发电机转速测量电路模块、输入电压采样电路模块、输入电流采样电路模块、DSP控制电路模块、驱动电路模块、不可控的整流电路模块和升压电路模块。DSP控制电路模块计算并生成PWM控制信号，通过驱动电路模块控制升压电路模块的功率开关器件的通断。本发明的最大功率跟踪方法跟踪时间短，跟踪精度高，能有效提高离网型风力发电系统的发电效率。
离网型风力发电系统最大功率跟踪方法及其控制装置

[发明专利]基于连续时间段聚类与支持向量机建模的风电功率预测方法-CN201110243715.6无效
发明人：杨苹;杨曦;丁志勇;王宪彬 -专利权人： 辽宁力迅风电控制系统有限公司
申请日： 2011-08-24 - 公布日： 2011-12-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于连续时间段聚类与支持向量机建模的风电功率预测方法，包括以下步骤：①根据风特性进行全年相似日无监督聚类；②利用步骤①中的相似日聚类结果，再把全年分为n个连续时间段，依据每个时间段内各类日子所占有的频次以及该连接时间段的风特性，对每个时间段进行聚类并划分类别；③对步骤②中的类别相同的时间段用SVM建模，用于往后各年相同时间的预测。由于在日相似性的基础上加入了全年连续时间段聚类的方法，故既考虑了日相似性，又兼顾了时间连续性，大大提高了预测模型中训练样本的相似度和风电功率预测的准确性，与传统的方法相比，功率预测相对误差降低了7.2%，使风电功率的预测精度达到83.96%。
基于连续时间段支持向量建模电功率预测方法