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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于熵權多目標粒子群優化的三相整流系統控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120262929B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510733646.9，技術領域涉及：H02M7/217；該發明授權一種基于熵權多目標粒子群優化的三相整流系統控制方法是由高旭東;楊璇;鄧明聰;王子為設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于熵權多目標粒子群優化的三相整流系統控制方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于熵權多目標粒子群優化的三相整流系統控制方法，包括：步驟1，收集三相整流控制系統的電網歷史運行數據并進行預處理；步驟2，建立控制器參數與系統性能指標的映射關系；步驟3，初始化多目標粒子群優化算法，更新個體最優與群體最優解；步驟4，采用熵權法修正的TOPSIS方法對Pareto解集進行綜合評價；步驟5，將最優解集對應的參數應用于三相整流控制系統。該方法在優化過程中平衡了探索與開發的關系，確保既能廣泛搜索參數空間，又能深入挖掘優秀解區域，從而顯著提高儲能變流器系統的性能。

本發明授權一種基于熵權多目標粒子群優化的三相整流系統控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于熵權多目標粒子群優化的三相整流系統控制方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，收集三相整流控制系統的電網歷史運行數據并進行預處理，所述電網歷史運行數據包括直流母線電壓、電流和功率動態響應時間，并對數據進行預處理，所述預處理包括數據清洗、歸一化處理和數據順序重排； 步驟2，建立控制器參數與系統性能指標的映射關系，所述控制器參數包括外環和內環的PI參數kp1,ki1,kp2,ki2,kp3,ki3，所述性能指標包括建立時間ST、超調量OV和穩態誤差SSE； 步驟3，初始化多目標粒子群優化算法，設定粒子群規模、迭代次數及慣性權重，通過非支配排序篩選Pareto解集，并更新個體最優與群體最優解； 步驟4，采用熵權法修正的TOPSIS方法對Pareto解集進行綜合評價； 步驟5，將最優解集對應的參數應用于三相整流控制系統，所述多目標粒子群優化算法通過動態調整慣性權重與學習因子，實現電壓跟蹤和動態響應優化； 步驟2中，所述控制器參數的取值范圍為[0.0001,50]，且所述性能指標的計算方法為： 步驟2-1，在多目標粒子群優化算法中，每個粒子代表控制器參數的一個候選解，粒子的位置和速度在參數空間中迭代更新，通過模擬群體智能行為逼近Pareto最優解集；將控制器參數代入三相整流控制系統的仿真模型中，記錄電壓動態響應曲線； 步驟2-2，計算性能指標： 從響應數據中提取以下指標： 建立時間ST計算公式為： ， 其中是t時刻瞬態電壓，是穩態值，為穩態保持時間閾值； 超調量OV計算公式為： ， 穩態誤差SSE計算公式為： ， 其中len是時間向量t的長度；Ns是一個輸入參數； 步驟3包括： 步驟3-1，初始化粒子群： 設定參數，包括：粒子數量、最大迭代次數、學習因子C1、C2，和慣性權重； 粒子編碼：每個粒子位置Xi=[kp1,ki1,kp2,ki2,kp3,ki3]，PI控制器參數范圍為[0.0001,50]，速度Vi初始化為隨機值； 步驟3-2，計算性能指標，并進行外部存檔初始化； 根據步驟2的方法計算每個粒子的指標值ST、OV、SSE； 外部存檔：將Pareto解集初始化為空集，通過非支配排序篩選當前種群中的非支配解，并存入存檔； 步驟3-3，更新個體最優pbest與群體最優gbest； 步驟3-4，速度與位置更新； 步驟3-5，維護外部存檔： 非支配解篩選：合并當前種群與存檔，通過快速非支配排序篩選新一代非支配解； 擁擠度剪枝：如果存檔大小超過閾值，采用擁擠度距離排序，保留分布均勻的解； 步驟3-6，終止條件判斷：當達到最大迭代次數時終止算法； 步驟5包括： 外環直流電壓控制：通過比較實際直流電壓和目標電壓,由PI調節器生成目標電流，進一步作為內環電流控制的輸入； 內環電流控制：采用直軸電流參考值和實際直軸電流的誤差、交軸電流參考值和實際交軸電流的誤差作為輸入，通過獨立的PI控制器生成直軸電壓參考值和交軸電壓參考值； 通過坐標變換和SPWM調制生成驅動信號，動態調整開關器件。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：211899 江蘇省南京市江北新區華富路1號數智溪谷4號樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。