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公开(公告)号：CN109038668B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201810947077.8
申请日：2018-08-20
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明涉及风电场塔筒电梯供电技术领域，具体涉及一种基于弃风利用的塔筒电梯供电方法及储能系统，运用弃风电量为塔筒电梯供电并在弃风不足时使用储能系统作为塔筒电梯的补充电源的供电模式。以配置储能系统经济性最优为目标，建立了塔筒电梯储能系统模型，使用遗传算法(GS)优化储能配置。采用新疆某风电场的实际统计数据统计计算风电场弃风电量和塔筒电梯使用功率。通过算例计算得出所需配置储能电量和充放电功率，并优化储能系统的参数使储能系统运行成本最低，验证了系统基于弃风利用的塔筒电梯供电模式方案的可行性。本发明解决塔筒电梯耗电量高的问题，并达到节约能源保护环境的目的。
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公开(公告)号：CN110160789B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201910381364.1
申请日：2019-05-08
Applicant: 新疆大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑ENN的风电机组轴承故障诊断方法，包括以下步骤：采集振动数据信息并从振动数据信息中提取时域、频域、时频域的特征信息，构建以遗传算法GA为主，神经网络ENN为辅的模型对混合域指标集择优筛选，得到最优特征子集，构建以遗传算法GA为主，神经网络ENN为辅的模型，用GA优化ENN的权值和阈值，获得最优的权值和阈值参数，基于得到的最优特征子集和最优的权值和阈值参数，构建以神经网络ENN为主，遗传算法GA为辅的模型进行故障识别，输出诊断结果；本发明能够全面地反映风电机组轴承的运行状况，不仅可以缩短故障识别时间，而且还能够提高故障识别的精度。
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公开(公告)号：CN112928769A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010919556.6
申请日：2020-09-04
Applicant: 新疆大学 , 特变电工新疆新能源股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种兼顾补偿预测误差和平抑波动的光伏混合储能控制方法，将光伏输出实际有功功率Ppv(t)与输出光伏预测误差允许范围E比较，满足并网要求时进行并网，否则进行补偿预测误差初级控制和平抑波动次级控制后并网；本方法利用混合储能实现补偿预测误差和平抑波动的分级控制，使得混合储能系统分工明确，既防止了储能系统过充过放，又减少了储能容量配置使经济最优，而且达到了补偿预测误差和平抑波动效果，满足了并网要求；能够有效降低大规模的光伏并网不确定性、波动性、随机性，提高电网的电能品质和稳定性。
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公开(公告)号：CN110021945A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910363449.7
申请日：2019-04-30
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明属于电子电路领域，涉及一种风电场塔筒电梯储能与应急装置，包括储能与应急变换电路、主控制器；储能与应急变换电路设有动力电池接触器、风机侧直流接触器、塔筒电梯接触器；动力电池接触器接入动力电池侧，风机侧直流接触器接入风力发电机侧，塔筒电梯接触器接入塔筒电梯侧，本发明在储能模式下将发电机侧直流电能储存至动力电池，在补偿模式下将动力电池储存电能释放至电网，在应急供电模式下将动力电池直流电能转换为交流电能升压后输送至塔筒电梯，本发明在现有状况下既保障了塔筒电梯在风机故障情况下的正常使用又有效的平稳了风力发电机向电网输电的波动，提高了动力电池利用率从而降低风电场的能耗成本。
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公开(公告)号：CN109038668A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810947077.8
申请日：2018-08-20
Applicant: 新疆大学
CPC classification number: H02J3/386 , H02J3/008 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J2003/007
Abstract: 本发明涉及风电场塔筒电梯供电技术领域，具体涉及一种基于弃风利用的塔筒电梯供电方法及储能系统，运用弃风电量为塔筒电梯供电并在弃风不足时使用储能系统作为塔筒电梯的补充电源的供电模式。以配置储能系统经济性最优为目标，建立了塔筒电梯储能系统模型，使用遗传算法(GS)优化储能配置。采用新疆某风电场的实际统计数据统计计算风电场弃风电量和塔筒电梯使用功率。通过算例计算得出所需配置储能电量和充放电功率，并优化储能系统的参数使储能系统运行成本最低，验证了系统基于弃风利用的塔筒电梯供电模式方案的可行性。本发明解决塔筒电梯耗电量高的问题，并达到节约能源保护环境的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109033038A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810947660.9
申请日：2018-08-20
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明属于电力规划技术领域，涉及基于弃风利用的风机塔筒升降机安装效益估算方法，所述的方法包括以下步骤：弃风电量统计、检修人员投入量评估、升降机运行次数评估与能耗量化、风电场费用‑效益建模。通过对所述的四个方面进行分析得出塔筒升降机的安装后一方面可消纳弃风避免能源浪费，另一方面保障工作人员的人生安全，提高风机检修效率。
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公开(公告)号：CN119850000A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411665604.8
申请日：2024-11-20
Applicant: 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 新疆大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q10/083
Abstract: 基于生命周期评价的配电网变压器碳足迹分析方法，基于生命周期评价方法，以200kVA容量的变压器为例，核算全生命周期的碳排放和总能量需求，并进一步分析各阶段内的碳排放量。研究发现碳排放占比最高的为运行阶段，其占整个全生命周期内的99.03％，废弃回收阶段有效降低了碳排放对环境的影响，改进生产制造过程中的工艺并采取更加节能高效的器件，可以有效降低碳排放。敏感性分析知，硅钢片对配电网变压器生命周期的碳排放有着显著的影响，越高等级的硅钢片其碳排放量越低。
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公开(公告)号：CN118174327A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202310846903.0
申请日：2023-07-11
Applicant: 新疆大学
Abstract: 基于预测误差和储能寿命损耗的风电场混合云储能容量双层优化配置方法，在风电场中，储能系统(ESS)可以有效缓解风电出力的波动性和间歇性，有效补偿风电功率预测误差。然而，ESS的高成本阻碍了它的大规模应用。本发明将云储能(CES)概念引入风电场中，可以为风电场提供CES租赁服务和能源交易服务，在减小成本的同时实现误差的补偿。首先，建立了一种新的基于模型预测控制的混合云储能(HCES)的预测误差补偿策略，以实现对HCES的实时滚动控制。然后，考虑到HCES的寿命衰减模型建立了以风电场日运行成本最小和预测误差补偿性能最优为目标的HCES双层优化配置模型。此外，构建一种基于HCES的能源交易机制，对风电场的交易功率进行实时优化。最后，以中国新疆达坂城某风电场数据为例，验证了本发明所提模型既可以有效补偿风电功率预测误差，又具有良好的经济性。
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公开(公告)号：CN116894322A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310579130.4
申请日：2023-05-22
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06Q10/0631 , G06F111/02 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 基于多元Copula函数的光‑火‑氢多晶硅园区优化配置方法，针对多晶硅园区的供能特点和低碳需求，引入光伏制氢，优化传统多晶硅园区能源系统。利用多元Copula函数表征“光‑电‑氢”源荷相关性，结合系统各耦合环节及生产流程，构建光‑火‑氢多晶硅园区双层优化配置模型。上层是以园区设备投运成本最优为目标的规划模型，下层是以系统综合运行成本最低为目标的低碳调度模型，通过迭代，确定设备最优容量。以新疆某多晶硅园区为算例，验证了配置结果的有效性，为多晶硅园区的低碳改造及经济运行提供了理论支撑。
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公开(公告)号：CN116205320A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210725123.6
申请日：2022-06-24
Applicant: 新疆大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/32
Abstract: 基于多主体投资的双储能系统分层优化配置方法，将两个容量相等、功率相等的储能A、B组合：1)两组储能采用“交替工作”方式，分别承担充电和放电工作，且同一时段内只有一组储能工作；当一组储能处于充电或放电状态时，另一组储能处于浮充待放电状态或浮充待充电状态；将浮充待充电状态和浮充待放电状态分别归结为充、放电状态；2)两组储能采用“同步切换”方式，当达到切换条件时，两组储能在运行时段交界处同步切换；3)重复过程2)，直至仿真结束。采用“交替工作、同步切换”方式的双储能运行策略以减小储能频繁切换带来的寿命损耗。然后，提出储能分层优化经济性模型，以实现投资主体利益均衡及最大化和保持储能较强的充放电能力。
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