基于智能算法的石墨烯电容设计和电容容量控制
阅读说明：本技术 基于智能算法的石墨烯电容设计和电容容量控制 (Graphene capacitor design and capacitor capacity control based on intelligent algorithm ) 是由 吴靖 史宇超 谭海云 侯伟宏 汤明 黄晓波 罗少杰 尤敏 许杰 崔俊杰 戴世强 于 2021-08-03 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于智能算法的石墨烯电容设计和电容容量控制的方法。本发明基于石墨烯材料的特性,进行了相关电容的设计和电容容量的控制策略的研究。首先发挥石墨烯材料的优势,进行了独创的五层石墨烯电容设计。其次,对控制电路、控制策略进行设计和实验,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、k最邻近分类算法(k-Nearest Neighbour,kNN)和BP神经网络算法(Back PropagationNeural Network,BPNN)分别进行分析、验证。实验证明,在实验的范围内,BP神经网络算法对各种误差和干扰的预测较好。本发明提供了一种基于智能算法的石墨烯电容设计和电容容量控制的方法,达到了静止无功发生器(Static Var Generator,SVG)的补偿效果且功耗极低,为低压无功补偿领域带来了提供了一种更加实用有效的解决方案。(The invention discloses a graphene capacitor design and capacitor capacity control method based on an intelligent algorithm. According to the invention, based on the characteristics of the graphene material, the design of the related capacitor and the research on the control strategy of the capacitor capacity are carried out. Firstly, the advantages of the graphene material are exerted, and the original five-layer graphene capacitor design is carried out. Secondly, a control circuit and a control strategy are designed and tested, and a Support Vector Machine (SVM), a k-Nearest neighbor classification algorithm (kNN) and a BP neural Network algorithm (BPNN) are adopted for analysis and verification respectively. Experiments prove that in the range of experiments, the BP neural network algorithm can predict various errors and interferences well. The invention provides a graphene capacitor design and capacitor capacity control method based on an intelligent algorithm, which achieves the compensation effect of a Static Var Generator (SVG) and has extremely low power consumption, and provides a more practical and effective solution for the low-voltage reactive compensation field.)
技术领域
本发明涉及一种基于智能算法的石墨烯电容设计和电容容量控制的方法。
背景技术
在电力系统中常用补偿法提高功率因数，现有的补偿方式中“电力电容器加复合开关、智能电容器并联方式”具有较大优势、普遍使用。但对于用电量偏少的场所，由于空间受限、单台配置容量大，只能做每级10到40kvar不等的分级粗略补偿。介于现有补偿的综合考虑，对电力电容器的薄膜材料的研究已成为现代电网运行和管理的关注焦点。
石墨烯纳米片因其独特的结构、较强的机械性能和优异的导电性，在电力电容领域有不错的发展。但基于简单石墨烯纳米材料的电容容量通常很难动态调整。本发明希望采用适合石墨烯可变电容的智能算法来预测误差并间接控制容量。
发明内容
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于智能算法的石墨烯电容设计和电容容量控制的方法，达到了静止无功发生器（Static Var Generator，SVG）的补偿效果且功耗极低，为低压无功补偿领域带来了提供了一种更加实用有效的解决方案。
为了解决上述技术问题，本发明通过以下技术方案予以实现。
基于智能算法的石墨烯电容设计和电容容量控制的方法，本发明基于石墨烯材料的柔韧性、高导电性和超强的机械稳定性，结合分子受电场作用被释放与吸附的特性与石墨烯基膜的多孔结构，首先进行了电容容芯的薄膜分层镀层的结构设计以及实现电压调整的硬件设计；然后对可变电容的软硬件结构及控制策略进行设计，收集了电容在不同电压下，输出不稳定造成一定范围内波动的各类影响因素，其中采用支持向量机（SupportVector Machine, SVM）、k最邻近分类算法（k-Nearest Neighbour，kNN）和BP神经网络算法（Back PropagationNeural Network，BPNN）分别进行分析、验证和比较。
进一步地，提出采用石墨烯材料作为基膜、再加入其他不同导电混合物，制成聚合材料薄膜容量可调电容器。
进一步地，提出石墨烯电容容芯设计，采用石墨烯材料聚合物薄膜作为电容器介质基膜的第二层，其厚度为40μm、留边宽度2.5mm，在基膜表面真空蒸镀一层金属化锌钨复合材料作为导电介质，薄膜通过波浪分切，端口切割成“E”型，在真空条件下实现蒸镀，镀层平行方阻为8-13Ω，蒸镀的锌钨复合粒子层厚0.8mm，蒸镀的电子束加热方式和加速电场电压要按照额定电压和总容量需求。
进一步地，提出石墨烯电容容芯的第三层，同样利用石墨烯材料的聚合物薄膜，其厚度为23μm、留边宽度2.5mm，在多孔碳末结构背部表面蒸镀一层铝材料，以此作为外加电场的电极，基膜通过波浪分切，采用进口耐高温PET聚酯涤纶薄膜，同时运用多层共挤共绕技术，形成可变电容复核介质芯体，最后再经过一系列工艺，包括喷金、赋能、测试、焊接、抽真空、灌封等，将容芯制成可变电容器。
进一步地，对于可变电容模型的硬件结构，提出外部控制电压硬件实现原理，采用隔离输出，能够达到电压产生电路的输出浮地的效果，从而避免可调电容控制端与电容本体的短路风险。
进一步地，对于可变电容模型的软件控制策略及控制代码，根据可调电容的特性，设计了可调电容容量控制流程，包括可调电容输出容量控制循环流程和输出电容电压控制循环流程。
与现有技术相比，本发明所提供的一种基于智能算法的石墨烯电容设计和电容容量控制的方法，具有以下有益效果。
设计一种电容极片，其构成材料为石墨烯材料聚合物制造成的薄膜，通过控制极片基膜上分子的释放与吸附改变体积比，能够改变其物理面积，达到容量可调整的效果。
依据测控系统，能够完成对电网负载的实时跟随调节，实现2秒内动态精准补偿，功率因数能够稳定在0.99到1.00之间，既能够拥有SVG跟踪无功调节的功能，且属于无源设备、功耗极低，同时成本远低于SVG，新型的低压无功动态补偿系统由单台或多台联机运行可构成，运行该系统，可最大化地提高功率因数，对变压器及低压线路的降损起到重要作用，同时对电网系统节电有着极为重要的意义。
此石墨烯聚合物薄膜可变电容器解决了常规电力电容无法调节容量的问题，其功耗极低，同时能够达到SVG无功发生器的补偿效果，在低压无功补偿领域，提供了一种更加实用有效的解决方案。
附图说明
下面结合附图对本发明做进一步的说明。
图1为石墨烯聚合材料薄膜分层结构与镀层位置图。
图2为外部控制电压硬件实现原理图。
图3为可调电容容量控制流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
一种基于智能算法的石墨烯电容设计和电容容量控制的方法，其石墨烯电容容芯设计如图1所示。
利用石墨烯具有丰富的多孔结构，再结合导电材料和绝缘材料构成石墨烯聚合物薄膜，控制石墨烯碳基膜孔的体积比变化，从而形成薄膜材料的介电常数发生改变、介质发生物理面积变化。
再根据“C=U/S”发现薄膜通过卷绕构成电容芯呈现的容量也会发生变化。因此特提出利用石墨烯材料作为基膜、再结合其他不同导电混合物构成聚合材料薄膜容量可调电容器的发明。
此石墨烯电容容芯设计如下。
首先以常规聚丙烯薄膜作为电容输出容芯外部第一层，第二层采用石墨烯-BN复合物为基膜材料，在其表层真空蒸镀锌钨氧化物粉末，使基膜上附着锌钨粒子。
其次将第三层石墨烯聚合物基膜与第一层和第二层同向并行放置，在第二层与第三层中间加装细孔绝缘网。
对第三层膜施加以足够大于容芯BN复合物基膜的电压，则会形成电场，在外电场力作用下，该氧化物粒子容易被吸附到该膜，或经施加较小电压释放到另一层基膜，可以通过粒子增减改变第二层石墨烯碳基膜孔的体积比，以此实现电容芯输出容量变化。
由于在外加电场下，石墨烯材料卷绕的电容器容值只能产生微小变化，只有增加外加电场强度，才能够加大其容值改变的幅值，即增加图2中“输出电容”的电压值，电容器的容值将减小；若施加反向电压，电容器的容值将增大。
外加电压产生电路参见图2所示。
图中虚线为隔离输出的示意，使得电压产生电路的输出浮地，避免可调电容控制端与电容本体的短路风险。
输出电容可以输出正向电压，也可以输出反向电压。
为了保证两路充电电路的输出级不会短路，需要两路充电电路同时连接到输出电容，通过受控整流电路及放电电路来确保。
隔离采样反馈电路将输出电容的当前值反馈到脉冲宽度调制（Pulse WidthModulation，PWM）控制电路，在输出电容电压没有达到目标值时，PWM控制电路驱动开关管，以最大功率向充电电容充电，以此实现输出电容电压的快速变化。
参见图3，根据可调电容的特性，设计了可调电容容量控制流程。
图3中左框①为可调电容输出容量控制循环流程，图3中右框②为输出电容电压控制循环流程。
可调电容输出容量控制循环流程的主要功能：根据可调电容容量的实时测量值与目标值的差值进行反馈调节。
输出电容电压控制循环流程的主要功能：通过反馈，使得输出电容电压达到可调电容输出容量控制循环中设置的输出电容（参见图2）电压目标值。
当可调电容当前容量在目标容量的回差范围内时，可调电容进入稳定状态，此时进入稳态谐波电流控制模式。
当可调电容当前容量偏离目标容量超过回差值时，对电容器执行动作，设置输出电容（参见图2）的电压目标值，然后开启对应方向的充电电路，使得控制电压达到设置的目标值，电容器能最快速度达到目标容量。
对控制电路、控制策略进行设计和实验，采用支持向量机、k最邻近分类算法和BP神经网络算法分别进行验证和比较。
经过验证，对于本次实验，采用BP神经网络算法的效果是最好的，也比较接近理想值，且均方误差（MSE）的值也很小。因此，我们在实验过程中采用BP神经网络算法。
在实时测得电容器电流偏离相关数据值之后，不断尝试计算不同控制电压值对应的电容器电流偏离值。
当计算出的电容器电流偏离值符合阈值要求时，其对应的控制电压值选为目标控制电压值，给控制电压产生硬件装置发送此控制电压值，以此实现降低电容器电流偏离值的目的。
综上所述，本发明基于石墨烯材料的柔韧性、高导电性和超强的机械稳定性，结合分子受电场作用被释放与吸附的特性与石墨烯基膜的多孔结构。
首先进行了电容容芯的薄膜分层镀层的结构设计以及实现电压调整的硬件设计；然后对可变电容的软硬件结构及控制策略进行设计，收集了电容在不同电压下输出不稳定造成一定范围内波动的各类影响因素，其中采用支持向量机、k最邻近分类算法和BP神经网络算法分别进行分析、验证和比较。
通过给电流偏离定义一个阈值，当测量出来的电流偏离超过阈值时，开始调整控制电压施加到第三层的石墨烯基膜上，则可以将可调电容输出电流的谐波电流值降低到目标阈值内，从而使石墨烯可变电容的输出电流更加稳定。
此石墨烯聚合物薄膜可变电容器解决了常规电力电容无法调节容量的问题，其功耗极低，同时能够达到SVG无功发生器的补偿效果，在低压无功补偿领域，提供了一种更加实用有效的解决方案。