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公开(公告)号：CN115790669A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310079740.8
申请日：2023-02-08
Applicant: 河海大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于最大熵平滑变结构滤波的DVL误差自适应标定方法，属于水下机器人导航定位技术领域，其主要目的在于复杂水下环境下估计出DVL的误差信息，进一步提高SINS/DVL系统的组合导航精度。本发明的主要步骤包括：DVL误差标定空间模型构建、滤波初始化及状态更新、基于改进最大熵原理的量测噪声估计、基于平滑变结构原理的滤波增益计算以及状态估计及均方误差计算。本发明可以解决复杂水下环境下DVL误差估计精度差的问题。相比基于卡尔曼滤波原理的DVL误差标定方法。本方法能够准确地估计出DVL各项误差信息，进一步提高SINS/DVL的组合导航精度。
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公开(公告)号：CN113670335A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110947453.5
申请日：2021-08-18
Applicant: 河海大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多普勒计程仪(Doppler Velocity Log，DVL)辅助和向量截断化K矩阵的水下载体初始对准方法，首先获取各传感器数据，并对数据预处理；根据传感器数据计算观测矢量和参考矢量，建立K矩阵的状态矩阵方程和量测矩阵方程；利用K矩阵的零迹性和对称性，将状态矩阵方程和量测矩阵方程向量化后再截断；然后利用卡尔曼滤波估计最优K矩阵；从最优估计K矩阵中提取出最优四元数，将其转换成姿态矩阵方程；最后利用姿态矩阵链式方程，得到当前时刻的姿态矩阵，解算出失准角，完成初始对准过程。本发明打破了传统的初始对准框架，不再区分粗对准和精对准过程，也不再区分大失准角以及小失准角，改进了初始对准的收敛速度和精度。
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公开(公告)号：CN109494798B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201811496265.X
申请日：2018-12-07
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种光伏并网逆变器与无功补偿装置的协调控制方法，逆变器主动响应电压偏差，减少了无功补偿装置的投入。本发明为并网系统设置了四种响应模式，能够根据电网电压的跌落程度以及逆变器自身的无功输出裕度合理的安排逆变器以及无功补偿装置的无功输出，既体现了并网逆变器的主动性，又具有对电网连接的友好性。本发明对逆变器与无功补偿装置进行协调控制，能够平滑、快速的输出大量无功功率来支撑电压恢复，有效地解决了现有技术中故障下间接并网电网型系统的不脱网运行能力较弱的问题。
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公开(公告)号：CN113485371A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110918390.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 河海大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进麻雀搜索算法的水下多机器人(AutonomousUnderwaterV ehicle)AUV路径规划方法，首先，利用栅格法构建海洋环境二维地图；然后，利用粒子群算法对多AUV进行任务分配；其次，由于海洋环境复杂，AUV在水下航行时受洋流影响最大，为了充分利用洋流，本发明将速度合成法和麻雀搜索算法的适应值函数结合起来，使算法根据洋流信息和麻雀目前所处位置，综合估计出每个麻雀的适应值。在算法不断迭代后，找到具有最优适应值的解，最终完成路径规划。本发明实现了多个AUV的动态安全避障，保证每个AUV快速分配到最优的任务目标的同时，快速规划出每个AUV的无碰撞最优路径。
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公开(公告)号：CN110991723A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911182133.4
申请日：2019-11-27
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种人工智能在季节性负荷预测中的应用方法，首先基于剔除趋势负荷的方法类获得气象负荷数据，采用最小二乘拟合来获得线性的趋势负荷函数，将原始负荷序列减去趋势负荷作为气象负荷数据；然后，应用FCM聚类算法对样本数据进行聚类分析，共得到三种不同类型的训练样本；接着，建立温度修正模型，考虑到夏季高温天气的气温累积效应，有必要对高温天气的最高温度进行温度修正；最后，建立PSO-ELM负荷预测模型，将粒子群优化算法(PSO)与极限学习机(ELM)相结合，有效的提高了负荷预测的精度，具有重要的实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109066663A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811008446.3
申请日：2018-08-31
IPC: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/008 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种考虑电动汽车聚类分群的竞价方法，首先在一定的电力交易市场环境下，根据不同电动汽车群运行特性进行聚类分析，再以电动汽车代理商充电成本最小为目标，考虑市场出清约束和电动汽车充电负荷约束，建立了电动汽车代理商参与日前电力市场的双层最优竞价策略模型，并根据KKT条件以及对偶原理将模型转化为混合整数线性规划问题进行求解。通过与一般的竞价策略进行比较，可知在电动汽车聚类分群下的竞价策略可以有效地降低电动汽车充电成本。
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公开(公告)号：CN109034498A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811013581.7
申请日：2018-08-31
Abstract: 本发明公开了考虑用户充电频率和充电功率变化的电动汽车充电负荷预测方法，包括以下步骤：S1：确定电动汽车充电负荷的影响因素，选择充电方式、车辆类型、充电频率、日行驶里程、起始荷电状态和起始充电时间作为需要分析的因素；S2：分析不同充电方式中充电功率的变化曲线；S3：确定电动汽车充电负荷影响因素的概率分布；S4：根据步骤S2和S3得出的结果，运用蒙特卡洛模拟算法模拟计算电动汽车的充电负荷，累计叠加得到总充电功率的变化曲线。本发明为电力系统的调度运行提供了一定的参考。
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公开(公告)号：CN108564192A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201711475299.6
申请日：2017-12-29
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于气象因子权重相似日的短期光伏功率预测方法，包括以下步骤：S01，通过计算光伏功率与气象因子的Pearson系数，提取出主要的影响因子；S02，用k-means聚类算法将历史日进行分类；S03，根据灰色关联度分析得出不同类别中气象因子对于发电功率的权重；S04，根据带权重的相似度统计量计算出新样本与各聚类中心的相似度，将相似度较大的类别作为新样本的类别；S05，选择相似度最大的7个历史日作为相似日，获得相似日样本训练集；S06，建立遗传算法优化的RBF-BP组合神经网络模型进行预测。本发明的一种基于气象因子权重相似日的短期光伏功率预测方法及方法，能有效提高光伏功率预测精度，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN105739595A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610299073.4
申请日：2016-05-06
Applicant: 河海大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明公开了一种光伏发电系统局部阴影下最大功率点跟踪装置及其跟踪算法，方法具体为当光伏阵列未出现遮挡时，利用电导增量法迅速搜索到最大功率点；当光伏阵列出现遮挡时，该方法首先构建出负载线函数，利用负载线函数，使工作点跳出局部最优区间，然后结合电导增量法，能够迅速定位出各个局部区间的最大功率点，从而实现全局最大功率点的跟踪。本发明结构清晰、功能明确、实现方便，尤其适用于光照强度出现突变情况，提高了最大功率点跟踪效率，减少了能量损失。
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公开(公告)号：CN103078322B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310031066.2
申请日：2013-01-28
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种风电场储能系统谐波控制器，包括储能系统、DC/DC变换器、电网、双向变流器和SPWM，还包括双闭环控制系统，所述双闭环控制系统包括外环电压PI控制器、内环电流PR控制器、第一比较器和第二比较器；本发明还设计了一种风电场储能系统谐波控制器的参数整定方法；本发明能够在控制储能系统电压和电流稳定的基础上，抑制储能系统向电网注入谐波。
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