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龙图腾网获悉深圳市艾特网能电能有限公司申请的专利基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119070287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411180853.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法及装置是由曾斌设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电数据处理领域，公开了一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法及装置，通过实施本发明，设置了针对应用于储能变流器对应的控制电路中电参数的智能采集机制，继而对采集到的参数采集数据执行参数处理，实现了电流与电压的正负序分离；还能够基于设置的分序模型，对该参数处理结果执行精准的数据计算，实现控制电路其在下一采样周期采样时刻对应开关模式的初步预测与计算，之后能够对所有的电流数值集合执行数据计算与数值筛选，通过与该目标价值数值，对在后采样周期执行开关模式的预测设置，有利于提高各序电流的跟踪速度，有效减少了储能变流器对电网故障的动态无功支撑电流响应时间。

本发明授权基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于模型预测的储能变流器电流分序控制方法，其特征在于，所述方法应用于储能变流器对应的控制电路中，所述方法包括： 根据预设的采样参数，对所述控制电路中多个预设的电参数执行数据采集操作，得到与每个所述电参数对应的参数采集数据；所述采样参数包括采样周期及其对应的至少一个采样时刻； 对所有所述电参数对应的参数采集数据执行参数处理，得到与所有所述电参数对应的参数采集对应的参数处理结果，所述参数处理至少包括针对电压与电流的正负序分离； 根据预设的分序模型，对所有所述参数处理结果执行模型预测，得到与所有所述参数处理结果对应的模型预测结果，所述储能变流器包括多个开关模式，所述模型预测结果包括与每个所述采样时刻的在后采样时刻对应的电流数值集合，每个所述采样时刻对应的所述电流数值集合包括与每个所述开关模式对应的预测电流值； 对于每个所述采样时刻对应的所述电流数值集合，根据预设的数据筛选要求，对该电流数值集合中的每个所述预测电流值执行数据计算与数值筛选，得到该采样时刻与所述数据筛选要求匹配的目标价值数值； 根据每个所述采样时刻对应的所述目标价值数值，对所述采样后期对应的在后采样周期执行开关动作设置，以设置所述储能变流器在所述在后采样周期中执行的所述开关模式； 所有所述电参数包括所述控制电路中的电压、电流；所有所述电参数对应的参数采集数据包括多个电压采集数据、多个电流采集数据； 所述对所有所述电参数对应的参数采集数据执行参数处理，得到与所有所述电参数对应的参数采集对应的参数处理结果，包括： 根据设置的正负序分离算法，对所有所述电参数对应的参数采集数据执行正负序分离处理，得到与每个所述参数采集数据对应的目标分离数据，所有所述目标分离数据包括电压正序分离数据、电压负序分离数据、电流正序分离数据、电流负序分离数据； 将所有所述目标分离数据确定为与所有所述电参数对应的参数采集对应的参数处理结果； 所述分序模型包括多个用于执行电流值预测的模型预测函数，每个所述模型预测函数匹配一种所述目标分离数据，每个所述目标分离数据的数据类型包括电压正序类型、电压负序类型、电流正序类型、电流负序类型中的任一种；所有所述模型预测函数包括电流正序函数以及电流负序函数，所述电流正序函数包括正序直轴函数以及正序交轴函数；所述电流负序函数包括负序直轴函数以及负序交轴函数； 所述根据预设的分序模型，对所有所述参数处理结果执行模型预测，得到与所有所述参数处理结果对应的模型预测结果，包括： 根据每个所述目标分离数据其对应的所述数据类型，确定与该目标分离数据匹配的目标模型预测函数； 对于每个所述目标分离数据，根据该目标分离数据匹配的所述目标模型预测函数，对该目标分离数据执行与所述目标模型预测函数匹配的数据计算，得到与该目标分离数据对应的目标计算结果； 将所有所述目标分离数据对应的所述目标计算结果确定为与所有所述参数处理结果对应的模型预测结果。

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