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公开(公告)号：CN114538579B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210172036.2
申请日：2022-02-24
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供了一种基于感应电流信号反馈的交变磁场阻垢方法及装置，通过交变磁场发生器的输出端连接感应电流采集模块的输入端，感应电流采集模块实时采集交变磁场作用下水体中的感应电流，微型工控机根据处理结果将更新后的最佳交变磁场参数反馈至主控芯片使驱动模块输出对应频率和幅值的交变方波至交变磁场发生器的输入端，使交变磁场发生器产生更新后参数的交变磁场，根据水体的状态实时更新交变磁场参数，时刻保持最佳的阻垢效果，无需使用水质参数仪表，具有成本低、环保节能、抗干扰能力强和阻垢效果明显等显著优势，能够高效地去除管道中的水垢。
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公开(公告)号：CN111766781B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010373106.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 东北电力大学 , 重庆电力高等专科学校 , 吉林省电力科学研究院有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于复合学习和DOB的多机电力系统自适应动态面控制器，控制器是基于以下步骤实现的：1)构造具有SVC装置的大型电力系统的数学模型；2)设计多机电力系统模糊逻辑系统逼近器，使其逼近得出步骤1)中多机电力系统模型内的未知函数；3)设计状态预测器，在更新律设计中加入预测误差，并引入补偿信号，将干扰观测器和模糊逻辑系统相结合，设计出基于复合学习和干扰观测器的多机电力系统自适应模糊动态面控制器。本发明所述控制器在更新律设计中加入了预测误差，并结合干扰观测器和模糊逻辑系统，对系统的广义扰动进行了估计，从而提高了逼近精度，在控制律的设计中引入了补偿信号，从而消除了在动态面方法中由于使用滤波器而产生的滤波误差。
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公开(公告)号：CN111769544B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010372596.3
申请日：2020-05-06
Applicant: 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司唐山供电公司
Abstract: 本发明针对一类配备静止无功补偿器(SVC)的多机励磁系统，公开了一种配备SVC的多机电力系统分布式数字控制器，控制器的实现具体包括以下几个步骤：1)采用欧拉变换实现时间离散化，构造配备SVC装置的多机电力系统的离散数学模型；2)采用改进的磁滞量化器实现控制输入的幅值量化；3)设计数字控制器，将第一步和第二步的虚拟控制律通过一阶数字低通滤波器，使得径向基函数神经网络的输入已知，采用径向基函数神经网络技术设计控制器，实现数字控制的效果，设计出配备静止无功补偿器的多机励磁系统的分布式数字控制器。本发明采用径向基函数神经网络技术设计控制器，有效处理系统模型存在的未知非线性相互作用，降低了控制器设计对系统和结构的要求。
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公开(公告)号：CN114538579A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210172036.2
申请日：2022-02-24
Applicant: 东北电力大学
IPC: C02F1/48
Abstract: 本发明提供了一种基于感应电流信号反馈的交变磁场阻垢方法及装置，通过交变磁场发生器的输出端连接感应电流采集模块的输入端，感应电流采集模块实时采集交变磁场作用下水体中的感应电流，微型工控机根据处理结果将更新后的最佳交变磁场参数反馈至主控芯片使驱动模块输出对应频率和幅值的交变方波至交变磁场发生器的输入端，使交变磁场发生器产生更新后参数的交变磁场，根据水体的状态实时更新交变磁场参数，时刻保持最佳的阻垢效果，无需使用水质参数仪表，具有成本低、环保节能、抗干扰能力强和阻垢效果明显等显著优势，能够高效地去除管道中的水垢。
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公开(公告)号：CN114019791A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110940374.1
申请日：2021-08-17
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于离散时间的光伏发电伺服系统的自适应神经网络动态面控制方法，包括如下步骤：1)构造光伏发电伺服系统的数学模型；2)设计光伏发电伺服系统RBF神经网络逼近器，使其逼近得出步骤1)中光伏发电伺服系统模型内的未知函数；3)结合RBF神经网络逼近器设计出基于离散时间的光伏发电伺服系统自适应神经网络动态面控制器，引入磁滞量化器对控制信号进行幅值的量化。能够将RBF神经网络逼近器估计未知项；引入磁滞量化器对控制信号进行幅值的量化，提高了控制器抑制抖振的能力，实现数字控制，提高光伏发电伺服系统的抗干扰能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113809739A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111037741.3
申请日：2021-09-06
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 发明提供一种基于博弈论及用户侧效益最优的负荷调控方法，包括如下步骤：1)建立负荷模型并建立负荷效益模型；2)建立电网侧效益模型并制定分时电价调控策略；3)调用Cplex求解器对用户侧目标函数进行优化；4)确定博弈收敛条件，得到最优分时电价以及负荷分配。以电网需求响应为核心，以改变实时电价的电价调控策略为手段，通过对未来电价的求解进而调整负荷变化。本发明结合博弈论的思想，以用户侧与电网侧为博弈主体分别构建负荷模型、负荷效益模型及电网侧效益模型。设置负荷约束与电价约束，使用Cplex求解器计算负荷用户收益结果与电网负荷调控结果。提出的方法在有效调控电网峰谷期间负荷的同时，可以保证用户侧效益最优。
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公开(公告)号：CN110274224A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910560892.3
申请日：2019-06-26
Applicant: 东北电力大学
IPC: F23D1/00
Abstract: 本发明公开了浓淡分离型煤粉直流燃烧器，涉及粉燃烧装置领域，包括90度弯头通道、水平一次风通道、二次风通道和喷口，所述水平一次风通道的一端与90度弯头通道连接，所述喷口固定设置在水平一次风通道的另一端，且喷口与水平一次风通道相连通，所述水平一次风通道的外围套设有二次风通道，且二次通风道的前端与喷口连通，所述喷口的内部设置有分隔挡板、钝体、浓煤粉气流喷嘴和淡煤粉气流喷嘴。本发明通过90度弯头通道、煤粉浓缩挡板、分隔挡板三次的浓淡分离作用，降低了NOx的排放量，改善了向火侧与背火侧煤粉颗粒浓度的分布，提高了浓煤粉气流在向火侧的浓度，增加了煤粉与空气的混合程度，有利于煤粉的着火与充分稳定的燃烧。
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公开(公告)号：CN107065540A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710152643.1
申请日：2017-03-15
Applicant: 东北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明是一种用于多机励磁系统的基于神经网络的自适应动态面分布控制方法,其特点是，将RBF神经网络用于逼近子系统的未知非线性动态及补偿未知非线性关联项，所提方法的主要优点为：通过引入误差传递函数，功率角的跟踪误差可以保持在规定的性能曲线内，因此，跟踪误差的暂态性能可以得到保证；通过使用神经网络的方法，控制系统的结构及不同的激发子系统之间的关联项可以完全未知；代替估计加权向量本身，对神经网络的加权向量范数进行估计，从而大大减少计算负担，使多机励磁系统中的所有信号都是半全局一致最终有界的。使得提出方法更适合于实时控制。
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公开(公告)号：CN118838158B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202410797076.5
申请日：2024-06-20
Applicant: 东北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请涉及高阶非线性系统控制领域，公开了一种高阶非线性多智能体系统固定时间自适应控制方法，包括以下步骤：S1、对多智能体系统进行状态描述和拓扑结构建模；S2、对系统中的未知非线性函数进行逼近；S3、通过平滑函数近似输入饱和特性；S4、设计满足全状态约束的控制律；S5、设计固定时间自适应控制器；S6、设计自适应律对扰动进行估计和补偿；S7、设计滤波误差补偿机制使滤波误差在固定时间内收敛。本发明通过设计一种基于神经网络的固定时间自适应控制方法，结合障碍Lyapunov函数和反步法，能够在多智能体系统中实现高精度和高稳定性的控制，确保所有智能体的状态在设定时间内收敛并保持在预定约束范围内。
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公开(公告)号：CN119104915A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411485542.2
申请日：2024-10-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/378
Abstract: 一种储能锂电池寿命劣化预测方法及系统，获取并预处理锂电池运行数据，构建时间序列并进行归一化处理，划分训练集和测试集；基于归一化后的数据，构建带掩码的多头自注意力机制MSA模块，通过不同的时间窗口捕捉输入数据中的多种特征，筛选后通过特征融合法提取重要特征集；基于重要特征集，初步设置关键超参数，构建MSA‑LSTM综合预测模型，用于处理时间序列数据和预测电池寿命；采用人工蜂群算法对MSA‑LSTM综合预测模型的超参数进行优化；使用训练集对优化后的MSA‑LSTM综合预测模型进行训练，使用测试集进行验证，评估预测性能，应用MSA‑LSTM综合预测模型预测未知数据，计算储能锂电池的剩余使用寿命RUL。预防因电池故障导致的安全事故。
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