【技术实现步骤摘要】
比例-支持向量机稳态估计超级电容充放电控制方法
本专利技术涉及的是一种一种超级电容充放电领域的控制方法，具体地说，涉及一种基于比例-支持向量学习机稳态估计的超级电容充放电控制方法。
技术介绍
超级电容具有功率密度大、循环寿命长等优点，被广泛应用于交通运输车辆、新能源发电系统、工矿企业生产等领域的储能控制系统中。其储能单元的控制性能好坏一方面影响负载侧电能的使用，另一方面影响储能侧超级电容器的安全使用和寿命。目前超级电容储能系统一般采用DC/DC变换器与直流网相连接，基于PI控制算法，采取电压外环控制与电流内环控制构成的双闭环控制策略。但因为系统中变换器开关通断导致的状态不连续性，使其具有非线性特性，且易受扰动影响，特别是通过积分控制达到消除稳态误差的过程较长，控制滞后效果不够理想。
技术实现思路
技术问题：本专利技术提供了一种基于比例-支持向量机(SVM)稳态估计的超级电容充放电控制方法，利用支持向量机稳态估计来给出超级电容充放电在不同情况下的充放电控制信号的稳态值，再与比例控制器结合在一起进行充放电控制，用于改善传统PI超级电容充放电控制滞后的缺点。技术方案：为了克...
【技术保护点】
1.一种比例‑支持向量机(SVM)稳态估计超级电容充放电控制方法，其特征在于该超级电容充放电控制系统采用比例P控制加上支持向量机给出的稳态控制值，控制过程分为两阶段，阶段实现如下：阶段1：先采用传统的PI控制器进行超级电容充放电电流控制，采集在不同启动状态时超级电容充放电状态数据
【技术特征摘要】
1.一种比例-支持向量机(SVM)稳态估计超级电容充放电控制方法，其特征在于该超级电容充放电控制系统采用比例P控制加上支持向量机给出的稳态控制值，控制过程分为两阶段，阶段实现如下：阶段1：先采用传统的PI控制器进行超级电容充放电电流控制，采集在不同启动状态时超级电容充放电状态数据包括充(放)电流给定IL*、充(放)电流IL、电荷状态Soc、超级电容电压Usc等，以及各状态对应的PI控制器的稳态输出值yi，用支持向量机来拟合出各状态与该状态下的PI控制器稳态输出值的关系。设学习样本为SVM回归通过非线性映射Φ将数据映射到高维特征空间，再在高维特征空间进行线性回归，SVM回归可表示为：f(x)＝(w·Φ(x))+b(1)其中系数w∈Rn，偏置b∈R。SVM最小化模型的结构风险，即：约束条件：yi-f(xi)≤ε+ξi，这里ξi和为松弛变量，C为惩罚系数，ε用于定义ε线性不敏感损失函数：Lε(x,y,f)＝|y-f(x)|ε＝max(0,|y-f(x)|-ε)(4)方程(2)通过对偶形式的Lagrange多项式，可转化为：约束条件：其中αi为Lagrange乘子，K(xi,xj)为满足Mercer条件的核函数，可采用多种核函数如：径向基核函数：K(x,xi)＝exp(-|x-xi|2/σ2)。其中σ为径向基宽度多项式核函数：K(x,xi)＝(xTxi+1)u(u∈N)，u为指数Sigmoid函数...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦斌，王欣，秦羽新，
申请(专利权)人：湖南工业大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43
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