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公开(公告)号：CN110125088A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910458472.4
申请日：2019-05-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及一种基于风向积灰监测的表面自清洁系统，包括智能监测子系统、智能运算子系统、控制子系统、智能避灰子系统和复合动力除尘子系统，智能监测子系统包括风向风速监测模块以及图像识别采集模块；智能运算子系统包括用于对输出数据进行处理的智能运算平台；控制子系统包括用于接受和处理信号的单片机模块以及用于与外部电脑通讯的串口通讯模块；智能避灰子系统包括光伏板、主轴、驱动电机和箱体，所述光伏板由主轴支撑，所述主轴由驱动电机驱动，所述驱动电机设置在箱体内；复合动力除尘子系统包括ITO导电玻璃和驻波交流电场。本发明实现了荒漠地区光伏板的自动除尘，极大提高了光伏板的发电效率，减少了极端环境造成的人身伤害。
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公开(公告)号：CN115967092A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211687952.6
申请日：2022-12-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的新能源电力系统非参数概率最优潮流预测‑分析一体化方法。该方法首先提出了一种基于点估计法与信息熵的不确定性评估指标，对可再生能源不确定性进行量化评估；然后构建了一种数据驱动的多元非参数概率预测方法，基于不确定性指标自适应选取历史数据以精准表征可再生能源出力概率分布；最后提出了一种最优潮流加权求和方法，高效求解概率最优潮流输出变量最优解的概率分布。该方法将概率预测、非参数概率描述与概率最优潮流分析相结合，构建了预测‑分析一体化方法体系，显著提升了概率最优潮流问题求解的准确性与计算效率，为可再生能源接入下电力系统的运行决策提供了重要参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113036819A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110259781.6
申请日：2021-03-10
Applicant: 浙江大学 , 国网天津市电力公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明提出了一种考虑源荷双侧不确定性的电热综合能源系统鲁棒调度方法。该方法首先建立考虑源荷双侧不确定性及热网传输时延的电热综合能源系统模型，并将该模型的求解转化为解决含有多时段约束的无不确定性的标称优化问题；然后提出一种基于对偶范数和扩展扰动不变集的直接约束收紧算法，高效地计算多时段收紧约束。最后，将budget不确定性集和直接约束收紧算法进行整合，实现能够灵活调整运行方案保守度的鲁棒优化。本发明提出的电热综合能源系统鲁棒调度方法充分考虑了可再生能源出力和负荷不确定性对系统运行产生的影响，在保证系统可靠运行的前提下，实现多种能源协调互补，有效降低系统运行成本，提高能源综合利用效率。
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公开(公告)号：CN119109037A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411247203.0
申请日：2024-09-06
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F17/13 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于非参数随机微分方程的超短期风电功率概率预测方法。该方法为：首先构建用于描述风电出力短时随机波动的非参数随机微分方程，并结合高斯过程回归与近似差分运算，实现有限风电观测数据下非参数随机微分方程的自适应推断；为满足随机微分方程推断和求解对于样本分辨率和计算效率的需求，将随机微分方程与深度神经网络相结合，基于双层注意力循环神经网络构建风电随机过程路径插值器与随机微分方程数值积分器，并提出两阶段训练算法实现网络参数的协同优化；最后，通过随机微分方程的概率转移特性，利用训练好的网络计算得到风电功率在预测时间内的时变概率分布。本发明可实现具有超时间分辨率的风电功率概率预测。
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公开(公告)号：CN116502747A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310337026.4
申请日：2023-03-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率预测的计及新能源多时间尺度不确定性的电力系统备用量化方法。本发明结合自举极限学习机和伊藤随机过程理论，构建新能源出力不确定性在分钟级时间尺度下的概率分布及其预测区间，然后基于伊藤积分、微分理论推导得到新能源出力不确定性在秒级时间尺度下的概率分布和相应的预测区间，从而建立新能源出力多时间尺度不确定性模型，准确量化新能源的多维随机特征。本发明提出的两阶段鲁棒备用协同优化方法解决了实时调度中电力系统备用爬坡响应能力不足，备用容量无法有效利用的问题，实现了实时可交付的电力系统备用需求多级量化；提出改进的列和约束生成求解算法，在求解两阶段鲁棒优化问题时具有良好的收敛性和计算效率。
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公开(公告)号：CN110348606B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910519093.1
申请日：2019-06-14
Abstract: 本发明提出了一种考虑系统不确定性的微能源网随机区间协同调度方法。该方法首先搭建含电、热、冷、气等多种能源形式的微能源网运行调度模型，然后对系统运行面临内部参数不确定性、以及新能源和负荷不确定性进行建模，最后使用基于场景的区间优化算法对考虑系统不确定性的微能源网协同调度问题进行求解，得到微能源网协同调度策略。本发明的微能源网协同调度方法能够有效量化系统内外部不确定性对系统运行产生的影响，在保证供能可靠性的前提下，实现多种能源形式的综合利用和协同优化，降低系统总运行成本和环境污染水平。
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公开(公告)号：CN210160083U
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201920791568.8
申请日：2019-05-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本实用新型涉及一种基于风向积灰监测的表面自清洁系统，包括风速仪、风向仪、摄像头、太阳能光伏板和箱体，所述风速仪、风向仪分别设置在箱体两侧，所述摄像头设置在太阳能光伏板上，所述太阳能光伏板由主轴支撑，所述主轴由驱动电机驱动，所述驱动电机设置在箱体内；所述太阳能光伏板表面设置有导电玻璃，所述导电玻璃表面设有电极。本实用新型能够在荒漠等环境恶劣地区采集环境、积灰情况等信息，自动对太阳能板进行清灰工作；实现了荒漠地区太阳能光伏板的自动除尘，极大提高了太阳能光伏板的发电效率，减少了极端环境造成的人身伤害。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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