一种基于信息熵的公共安全数据分级索引方法及装置

    公开(公告)号:CN111274349A

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN202010072369.9

    申请日:2020-01-21

    Abstract: 本发明实施例提供一种基于信息熵的公共安全数据分级索引方法及装置,所述方法包括:获取待查询公共安全数据的关键字;根据预设索引结构对所述关键字进行索引;其中,所述预设索引结构是根据由信息熵表示的、表征各关键字之间关联程度的互信息量确定的分级索引结构。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的基于信息熵的公共安全数据分级索引方法及装置,通过由信息熵表示的互信息量确定的分级索引结构对公共安全数据的关键字进行索引,能够提高在公共安全数据索引时的索引速度。

    一种双频单相PWM整流器
    43.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107623450A

    公开(公告)日:2018-01-23

    申请号:CN201710361677.1

    申请日:2017-05-22

    Abstract: 本发明涉及整流器技术领域,具体涉及一种双频单相PWM整流器,它包括器壳,该器壳内设置有电路板,该电路板上包括控制单元和主回路单元;所述主回路单元由低频功率单元和高频消谐单元构成;它通过新型的拓扑结构,降低所需电力滤波器的电感量,从而减小电感体积,降低PWM整流器的成本,简化PWM整流器的控制难度,降低大功率开关器件的开关频率,提高整流器的效率和功率密度。

    一种新型直流-交流-直流三端口电路及调制方法

    公开(公告)号:CN119420184A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411548892.9

    申请日:2024-11-01

    Abstract: 本发明公开了一种新型直流‑交流‑直流三端口电路及调制方法,属于涉及电力电子变换器领域,该电路能够灵活应对复杂的多端口、多能源和多负载需求,对多端口能量流动进行集中管理,从而提高能源利用效率并降低能量损耗。其设计结构简单,利用电感与变压器的耦合,避免了交流电感的使用,对现有设备改造较方便。同时,该电路具有高可靠性和稳定性,能有效避免在多变换器系统中变换器之间的相互干扰,提高系统的整体性能。

    一种微电网群与低压配电网弱连接结构及方法

    公开(公告)号:CN113708412B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202111176471.4

    申请日:2021-10-09

    Abstract: 本发明公开了一种微电网群与低压配电网弱连接结构及方法,包括上中下三层结构,上层电网层,电网层是以变压器为枢纽连接配电网与微电网,中层为信息协调控制层,信息协调控制层宝库解耦信息监控与数据处理平台,下层为微源层,微源层包括n个风光储微电网和风光可再生能源系统;所述信息协调控制层将电网层与微源层与可再生能源系统输出电压电流幅值、频率、储能系统的SOC的信息通过通讯手段将数据传到数据处理平台上,完成信息处理后再通过通讯系统反馈到电网层和微源层的风光储微电网和可再生系统中,形成闭环系统。本发明实现微电网群与配电网相互影响小、依赖关系低的一种弱连接状态。

    一种面向多约束和非线性目标的储能系统优化配置方法

    公开(公告)号:CN115660347A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211316740.7

    申请日:2022-10-26

    Abstract: 本发明是一种面向多约束和非线性目标的储能系统优化配置方法,用于优化不同应用场景中的储能系统配置方案。本发明方法包括:获取场景中风电场的发电功率历史数据和储能系统类型,建立储能系统优化配置的非线性目标函数和约束条件,通过优化模块求解储能系统优化配置问题;优化模块先生成统一优化问题模型,预先选择群智能优化算法和传统优化算法,在群智能算法迭代过程中,借助泰勒级数展开的方式在个体附近形成线性或二次项近似,利用传统优化算法计算出个体附近的最优解表征该个体行为,利用群智能算法开展全局搜索优化,最终输出最优储能系统配置方案。本发明可满足储能系统在不同场景下的配置优化需求,能快速获取更优的储能系统配置方案。

    公共安全数据分流方法及装置
    50.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112905717A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110215354.8

    申请日:2021-02-25

    Abstract: 本发明实施例提供了一种公共安全数据分流方法及装置,包括:基于公共安全数据源获取公共安全数据;将所述公共安全数据输入至深度信任网络模型进行特征提取,得到与所述公共安全数据对应的特征;其中,所述深度信任网络模型为采用公共安全样本数据作为输入数据,以及与公共安全样本数据对应的样本特征作为输出数据,基于机器学习算法训练得到的;基于所述公共安全数据和与所述公共安全数据对应的特征,采用层次聚类算法进行公共安全数据分流。本实施例借助深度信任网络对公共安全数据进行特征提取,并采用层次聚类算法进行公共安全数据分流,避免聚类效果不佳和聚类时间消耗大的问题,从而优化公共数据的分流。

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