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微控飞轮(沈阳)技术开发有限公司槐博超获国家专利权

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龙图腾网获悉微控飞轮(沈阳)技术开发有限公司申请的专利基于LCL滤波器的数据中心飞轮储能系统与方法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:CN120320377B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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:202510811664.4,技术领域涉及:H02J3/30;该发明授权基于LCL滤波器的数据中心飞轮储能系统与方法是由槐博超设计研发完成,并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

基于LCL滤波器的数据中心飞轮储能系统与方法在说明书摘要公布了:本发明涉及数据中心储能技术领域,公开了基于LCL滤波器的数据中心飞轮储能系统与方法,该方法包括:采集电网侧电流信号,分解谐波成分并动态调整LCL滤波器参数以抑制谐波;根据直流母线电压和飞轮转速确定充放电控制策略并执行;实时监测飞轮振动与加速度评估运行稳定性,修正控制策略;结合转速反馈与电压数据补偿滤波器参数以优化谐波抑制效果。系统包括谐波抑制、充放电控制、稳定性评估和滤波参数优化模块。本发明通过多参数动态调整、多模块协同控制,实现了对电网谐波的复合抑制和飞轮储能状态的精确调节,提升了系统运行稳定性和滤波效果,适用于数据中心储能场景。

本发明授权基于LCL滤波器的数据中心飞轮储能系统与方法在权利要求书中公布了:1.一种基于LCL滤波器的数据中心飞轮储能方法,其特征在于:所述方法包括: S1:通过电流信号采集模块对电网侧输入的电流信号进行实时采集,得到初始电流数据集,利用谐波分析算法对初始电流数据集中的谐波成分进行分解,生成基波分量集与谐波分量集,基于基波分量集与谐波分量集的频谱特征,对LCL滤波器的拓扑参数进行动态调整,得到第一滤波参数组、第二滤波参数组和第三滤波参数组,并基于上述参数组对电网侧输入的实时电流信号进行谐波抑制处理; S2:通过电压检测模块获取飞轮储能装置的直流母线电压数据,结合飞轮转子的实时转速信息,基于直流母线电压波动数据构建飞轮储能系统的动态能量模型,并通过能量转换模块执行目标控制策略以调节飞轮转子的储能状态; S3:在执行目标控制策略时,通过飞轮状态监测模块实时获取飞轮转子的机械振动数据,对飞轮储能系统的运行稳定性进行动态评估,基于评估结果判断是否需对目标控制策略进行修正,并对修正后的控制策略进行参数优化; S4:能量转换模块根据修正后的控制策略对飞轮转子的储能状态进行更新,通过飞轮转速反馈模块获取更新后的飞轮转速数据,结合直流母线电压数据对LCL滤波器的动态响应特性进行实时补偿,并将补偿后的滤波参数传送至电网侧控制终端以优化谐波抑制效果; 所述S1包括: S11:对电网侧输入的电流信号进行分段采样,将采样数据与预设的基波参考波形进行比对,将偏差超过阈值的采样段标记为谐波干扰段,生成谐波分量集,根据LCL滤波器的标准谐振频率对谐波分量集中的高频成分进行特征提取; S12:在谐波分量集中筛选具有低频谐振特征的谐波分量,采用自适应加权算法对LCL滤波器的电感与电容参数进行迭代优化,将优化后的电感参数作为第一滤波参数组; 基于基波分量集的幅值变化率对LCL滤波器的阻尼电阻参数进行动态匹配,将匹配后的电阻参数作为第二滤波参数组; 在谐波分量集中提取具有宽频振荡特征的谐波分量,通过相位补偿算法对LCL滤波器的并联电容参数进行实时修正,将修正后的电容参数作为第三滤波参数组; S13:对电网侧在t时刻输入的电流信号进行频谱分割,将分割后的低频谐振分量、基波分量与宽频振荡分量分别输入第一滤波参数组、第二滤波参数组和第三滤波参数组对应的滤波通道,通过多通道并联滤波对电网侧电流进行复合谐波抑制; 所述S2包括: S21:在飞轮储能装置的直流母线端装设多组电压传感器,通过电压传感器采集直流母线的电压波动数据,基于波动数据构建飞轮储能系统的动态能量模型,模型中以飞轮转子的额定转速为基准值建立转速-电压映射关系; S22:获取飞轮转子在上一控制周期内的转速变化率,结合直流母线电压数据对飞轮储能系统的充放电功率进行反向推导,若当前控制周期内未检测到充放电指令,则设定飞轮转子的目标转速为维持值,若检测到充放电指令,则根据指令类型对目标转速进行阶跃调整; S23:基于目标转速与实际转速的偏差值,通过比例积分算法计算飞轮驱动电机的转矩补偿量,将补偿量作为目标控制策略的核心参数; S24:能量转换模块根据目标控制策略驱动飞轮转子进行加速或减速,以实现储能状态的精确调节。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人微控飞轮(沈阳)技术开发有限公司,其通讯地址为:110000 辽宁省沈阳市铁西经济技术开发区开发二十二号路197号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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