-
公开(公告)号：CN116960920B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202310818791.8
申请日：2023-07-05
Applicant: 吉林建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种风、光、燃料电池多能互补混合发电系统及方法，涉及混合发电技术领域，包括：风力发电模块、光伏发电模块、储能及输出模块、直流母线、负载模块和电网；风力发电模块，用于通过风能发电，输出交流电；光伏发电模块，用于通过光能发电，输出直流电；当直流母线的电压高于预设电压时，风力发电模块、光伏发电模块和储能及输出模块储存电能以吸收多余电量；反之，释放电能以维持直流母线上电压的稳定，提高能源的利用效率，减少不可再生能源的消耗，实现了平缓接入电网，提高混合发电的稳定性，降低因电网故障或者因风能与太阳随机性和间歇性的特点，避免造成电网负荷不平衡甚至电力系统瘫痪。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113359940B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110751719.9
申请日：2021-07-02
Applicant: 吉林建筑大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种光伏阵列的最大功率点追踪方法及系统，通过研究光伏阵列的峰值特点，将所述光伏阵列的峰值分为三种分布类型，分别为：最大功率点位于P‑V特性曲线的两个局部峰值点中间；最大功率点位于P‑V特性曲线的最左侧；最大功率点位于P‑V特性曲线的最右侧。通过本发明的追踪方法，可以追踪到几个连续峰值，根据所述连续峰值即可判断光伏阵列的峰值属于哪种分布类型，进而可以追踪到光伏阵列的最大功率点。解决了传统峰值确定法在复杂光照下不能追踪到最大功率点的缺陷。而且本发明通过修改参考电压避免了在整个搜索空间寻优，在避免繁杂的迭代计算的同时，大幅提高了追踪效率及追踪速度。
-
公开(公告)号：CN113359940A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110751719.9
申请日：2021-07-02
Applicant: 吉林建筑大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明涉及一种光伏阵列的最大功率点追踪方法及系统，通过研究光伏阵列的峰值特点，将所述光伏阵列的峰值分为三种分布类型，分别为：最大功率点位于P‑V特性曲线的两个局部峰值点中间；最大功率点位于P‑V特性曲线的最左侧；最大功率点位于P‑V特性曲线的最右侧。通过本发明的追踪方法，可以追踪到几个连续峰值，根据所述连续峰值即可判断光伏阵列的峰值属于哪种分布类型，进而可以追踪到光伏阵列的最大功率点。解决了传统峰值确定法在复杂光照下不能追踪到最大功率点的缺陷。而且本发明通过修改参考电压避免了在整个搜索空间寻优，在避免繁杂的迭代计算的同时，大幅提高了追踪效率及追踪速度。
-
公开(公告)号：CN116960920A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310818791.8
申请日：2023-07-05
Applicant: 吉林建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种风、光、燃料电池多能互补混合发电系统及方法，涉及混合发电技术领域，包括：风力发电模块、光伏发电模块、储能及输出模块、直流母线、负载模块和电网；风力发电模块，用于通过风能发电，输出交流电；光伏发电模块，用于通过光能发电，输出直流电；当直流母线的电压高于预设电压时，风力发电模块、光伏发电模块和储能及输出模块储存电能以吸收多余电量；反之，释放电能以维持直流母线上电压的稳定，提高能源的利用效率，减少不可再生能源的消耗，实现了平缓接入电网，提高混合发电的稳定性，降低因电网故障或者因风能与太阳随机性和间歇性的特点，避免造成电网负荷不平衡甚至电力系统瘫痪。
-
公开(公告)号：CN118200004A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410406424.1
申请日：2024-04-07
Applicant: 吉林建筑大学
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种计算机网络安全动态预警方法，用于解决现有的网络安全预警方法无法对异常的网络流量和异常的网络行为进行识别判断，并综合分析判断网络入侵，并及时触发预警机制，导致网络入侵检测准确性不高，网络安全问题仍然得不到有效的改善的问题；该计算机网络安全动态预警方法包括以下模块：网络安全平台、流量监控模块、行为监控模块、数据分析模块以及安全报警模块；该计算机网络安全动态预警方法能够实时监测网络流量，识别异常行为，提高检测的准确性和预警的效果，判断网络入侵，并及时触发预警机制，使用户能够提前采取防范措施，有效保障网络系统的安全稳定运行。
-
公开(公告)号：CN117763934A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310740038.1
申请日：2023-06-21
Applicant: 吉林建筑大学
Inventor： 魏立明 , 孙雪景 , 戴传祇 , 王锐 , 陈冲 , 李彬 , 慕雨松 , 李楠 , 祁金生 , 贾红丹 , 马一鸣 , 崔涵 , 安国庆 , 于波 , 王茗一 , 操凌皓 , 李源 , 印泽华
IPC: G06F30/27 , F17D5/00 , F17D5/06 , G01N33/00 , G06F30/28 , G06F18/214 , G06F113/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的微型管廊气体监测方法及系统，属于管廊气体监测技术领域，包括：将监测数据输入所述气体泄漏判定模型，进行气体泄漏判断，当发生气体泄漏时，获得气体泄漏位置；将监测数据和所述气体泄漏位置输入泄漏气体浓度值计算模型库，获取泄漏气体浓度分布情况以及未来时间内泄漏气体浓度分布情况；根据未来时间内泄漏气体浓度分布情况进行分级预警。本发明首先根据监测到的气体浓度数据，判断是否存在气体泄漏，并对污染源进行定位，得到定位后计算微型管廊内部的实时气体浓度分布，对浓度超标异常情况以及未来某时刻的气体浓度分布，进行分级预警。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.012 seconds)
