基于能量形变控制方法的 DC-DC 降压变压器 ZIP 负载鲁棒电压调节
计算机视觉与模式识别
2025-08-28 v2
摘要
ZIP 负载（即常阻抗负载、常电流负载和常功率负载的并联组合）在电力系统中广泛存在。为了稳定基于 ZIP 负载的降压变压器 DC 分布式系统，本文设计了一种自适应能量形变控制器（AESC）。首先，基于假设悬挂扰动已知的前提，本文在端口哈特福德系统框架内通过能量形变技术设计了完整的信息控制器。其次，基于数学演绎方法，给出系统吸引域的估计，以确保严格稳定性。进一步地，为消除参数扰动对系统的影响，本文提出了一种扰动观测器，用于重构悬挂扰动，然后将估计的扰动项引入上述控制器以形成 AESC 方案。此外，给出了闭环系统的稳定性分析。最后，本文提供了仿真和实验结果，以评估所设计控制器的性能。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.08896,
title = {LV-CadeNet: A Long-View Feature Convolution-Attention Fusion Encoder-Decoder Network for EEG/MEG Spike Analysis},
author = {Kuntao Xiao and Xiongfei Wang and Pengfei Teng and Yi Sun and Yong Zhang and Wanli Yang and Zikang Xu and Liang Zhang and Hanyang Dong and Guoming Luan and Shurong Sheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.08896},
year = {2025}
}