公开(公告)号：CN118174155A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410230461.1

申请日：2024-02-29

Applicant: 三峡大学

Inventor： 方程 ,  温章良 ,  智李

IPC: H02B1/28 ,  H02B1/32 ,  H02B1/56 ,  B01D53/26

Abstract: 一种配电自动化环网柜除湿装置及方法，包括配电自动化环网柜本体，所述配电自动化环网柜本体的上方设置有除湿箱，所述除湿箱的内部设置有相对称的固定机构，所述固定机构包括滑动连接于除湿箱内底壁的滑动杆，所述滑动杆的底端延伸至除湿箱的下方。该一种配电自动化环网柜除湿装置及方法，能够通过配电自动化环网柜本体、除湿箱、固定机构、除湿网板和支撑架之间的配合设置，能够使人们可以较为方便的对除湿网板进行拆卸，从而有效的避免了由于除湿网板采用螺丝进行固定安装而导致的人们在拆卸的时候较为繁琐的情况，从而不再需要人们使用螺丝刀等专业工具来对螺丝进行拆除。

公开(公告)号：CN117977627A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311813953.5

申请日：2023-12-26

Applicant: 三峡大学

Inventor： 程江洲 ,  向笛 ,  李黄强 ,  方程

IPC: H02J3/24 ,  H02J3/16 ,  H02J3/48 ,  H02J3/50

Abstract: 本发明公开了一种考虑电动汽车接入的交直流微电网VSG自适应控制方法，通过同步发电机经典二阶模型将自然振荡角频率和阻尼比参数引入；根据频率偏差量、无功功率偏差量以及直流侧电压偏差量通过对控制参数虚拟惯量和阻尼系数进行自适应控制调节系统的有功频率控制、无功电压控制以及有功电压控制，计算参考电压的幅值及相位；设计虚拟同步发电机自适应控制参数；将控制参数应用于虚拟同步发电机技术，通过所述自适应技术实现提高电动汽车等负荷接入交直流微电网的稳定性；该方法解决了电动汽车在无序充电过程中会对微电网造成冲击且影响电压稳定性的问题，具有可提高交直流微电网在电动汽车接入下的动态稳定性的特点。

公开(公告)号：CN118472984A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410477942.2

申请日：2024-04-19

Applicant: 三峡大学

Inventor： 程江洲 ,  向笛 ,  李黄强 ,  方程

IPC: H02J3/32 ,  H02J3/24 ,  H02J7/00 ,  H02J5/00 ,  H02H7/18

Abstract: 基于模糊算法的交直流微电网储能系统协调控制方法，建立混合储能系统模型，获取分布式储能单元的带电状态，对储能单元SOC进行计算；利用双曲正切函数的特性对虚拟惯量J进行优化，实现SOC快速均衡；基于建立的混合储能系统模型，引入虚拟电阻和虚拟电容的概念克服下垂控制无法根据频率高低分配混合储能功率的不足，实现输出功率的初次分配；采用模糊控制对输出功率进行自适应二次分配，以实现对孤岛状态下的交直流微电网储能系统进行功率调节。该方法在实现SOC快速均衡的情况下对输出功率分别进行初次分配和二次分配，抑制电动汽车等随机负荷加入后导致的微电网系统内功率不平衡、稳定系统电压和频率，改善储能系统过度充放损耗寿命的问题。

公开(公告)号：CN118174156A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410230464.5

申请日：2024-02-29

Applicant: 三峡大学

Inventor： 方程 ,  温章良 ,  智李

IPC: H02B1/28 ,  B01D46/12 ,  B01D53/26 ,  F26B5/16 ,  F26B21/00 ,  H02B1/56 ,  H02B1/30

Abstract: 一种户外环网柜除湿及警示系统，包括除湿机构，所述除湿机构固定连接于户外环网柜的内部，户外环网柜长期暴露在室外，设置有除湿机构，通风机构，所述通风机构固定连接于户外环网柜内部的两侧，设置有除湿机构和通风机构，通过该结构中的加热器和干燥盒以及加热棒实现了除去柜内水分子的目的，通过风机和散热层实现了加强柜内通风及热量排出的目的，起到了能够有效地排出柜内的湿气，减少了电气设备受潮的风险，柜内产生的热量及时散发出去，柜内温度降低，减少出现如绝缘材料老化、电线短路、开关设备失灵等问题。

公开(公告)号：CN116526450A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310413356.7

申请日：2023-04-14

Applicant: 三峡大学

Inventor： 程江洲 ,  杨淑凡 ,  方程 ,  陈豪钰 ,  谢闻捷 ,  王永威

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F18/20

Abstract: 计及误差补偿的两阶段短期电力负荷组合预测方法，采用VMD将原始负荷数据序列进行分解；基于萤火虫扰动优化的麻雀搜索算法FASSA优化BiLSTM模型中的参数设置，确定最优超参数；将求得的最优超参数代入到BiLSTM模型，重新进行训练测试，得到初始负荷预测模型；将初始负荷预测模型输出的初始负荷预测值与真实值作差，得到误差序列，考虑误差序列以及外界影响因素，建立基于BiLSTM网络的误差补偿模型，得到误差补偿值；将获取的初始负荷预测值和获取的误差补偿值相加，即为最终的负荷预测结果。该方法有效避免了因外界影响因素诸如一天中时刻、温湿度、日类型以及预测模型预测过程中的固有误差对居民用户短期负荷预测性能造成的影响，进一步提高短期负荷预测的精度。