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公开(公告)号：CN113627670A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110915384.X
申请日：2021-08-10
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度傅里叶网络的超短期光伏功率预测系统，其包括：卷积层，用于对历史数据进行维度变换，统一数据的维度；位置编码层，用于对历史数据进行位置编码；深度傅里叶变换模块，包括串联的残差傅里叶模块和残差前馈神经网络模块，残差傅里叶模块包括傅里叶变换层，残差前馈神经网络模块包括前馈神经网络层，残差傅里叶模块和残差前馈神经网络模块均包括层归一化层；第一全连接层，用于在时间轴维度上对深度傅里叶变换模块输出的数据进行全连接；第二全连接层，用于在空间轴维度上对第一全连接层输出的数据进行全连接，输出下一个采样点的功率输出预测值。本发明具有预测精度高和准确性高的优点。
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公开(公告)号：CN111582943A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010402226.X
申请日：2020-05-13
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和LSTM的电力系统负荷预测方法，涉及电力技术领域，该方法将历史时间序列数据按照电力系统负荷的周期性转换为负荷图片，利用预先基于CNN网络训练得到的特征提取模型提取得到负荷图片中每个像素点的h个时间序列特征，将提取得到时间序列特征的负荷图片再次转换为时间序列得到第一时间序列后输入预先基于LSTM网络训练得到的负荷预测模型得到电力系统负荷的预测值，该方法提高了对隐式的时间序列特征的提取能力以及时间轴上的计算能力，克服了CNN和LSTM各自的缺点，有利于提高对拥有周期性和长时间依赖性的电力系统负荷的预测的精度和准确性，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN111582396A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010402905.7
申请日：2020-05-13
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域，该方法建立改进的卷积神经网络模型，改进的卷积神经网络模型依次包括输入层、若干层特征提取层、新增卷积层、全连接层和输出层，每层特征提取层分别依次包括卷积层和池化层，使用训练集和测试集基于改进的卷积神经网络模型训练得到故障诊断模型，即可用于自动化的故障诊断，该方法在特征提取层和全连接层之间还设置了一个新增卷积层，新增卷积层可以提取模型深层特征，有效增强模型的泛化能力，同时对特征提取层也进行了改进，在一定程度上可以减少过拟合的风险并加快计算速度。
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公开(公告)号：CN110381643A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910767810.2
申请日：2019-08-20
Applicant: 江南大学
IPC: H05B33/08
Abstract: 本发明公开了一种新型整流功率矫正拓扑结构的LED频闪驱动电源，涉及电子电力技术领域，该LED频闪驱动电源包括交流电源，交流电源依次连接EMI滤波电路、整流功率校正电路、RCD缓冲电路、反激电路、输出滤波电路和LED负载，整流功率校正电路和RCD缓冲电路之间还并联有源电容电路；其中整流功率校正电路采用了不同于二极管整流电路或者桥式整流电路的全新结构，本申请采用了全新的电源结构拓扑组合，能够提高电源的稳定性和可靠性，降低功耗和成本；另外本申请将有源电容添加在整流功率校正电路后、RCD缓冲电路前，可以大大减低整流功率校正电路末端的电容大小，来应对变压器一次侧的高频开关要求。
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公开(公告)号：CN103096574B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201210408891.5
申请日：2012-10-22
Applicant: 江南大学
IPC: H05B37/02
CPC classification number: Y02B20/48
Abstract: 本发明公开了一种绿色智能数控电源，其包括：交流输入整流滤波单元、PFC有源功率因数校正单元、反激电源变换单元、输出滤波单元、恒流双输出单元、电压/电流反馈采样单元、线性光耦隔离单元、MSP430F149单片机控制模块以及附属测温模块、液晶显示模块、键盘输入模块、自动感光调光模块、GSM无线通信模块、单片机的辅助电源模块、I/O扩展模块、晶振模块、辅助保护电路、无线遥控调光ZIGBEE模块。其优点是：高效率、绿色高功率因数、及时报送异常工况信息、数字智能化程度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104764515A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201410001886.1
申请日：2014-01-03
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ZigBee和RFID的智能电子秤，其特征包括：主系统包括ZigBee终端节点和主节点，主节点通过串口和PC端连接，终端节点通过星形网络连接到主节点；终端节点包括CC2530控制器模块、AS1117电源模块、TFT液晶显示模块、PS2键盘输入模块、RFID射频识别模块、压力传感器模块；所述AS1117模块对CC2530控制器模块供电，PS2键盘作为人机交互部分提供商品信息外部输入，RFID模块通过SPI接口和CC2530连接，将读取到的商品信息发送到控制器，称重模块可以检测商品重量，液晶显示模块显示交易信息。
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公开(公告)号：CN102678452B
公开(公告)日：2013-10-30
申请号：CN201210161598.3
申请日：2012-05-22
Applicant: 江南大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 本发明公开了一种基于LPV变增益的风力机被动容错控制方法，首先，将风力机的模型结构分解成各个子系统，对各个子系统所产生的故障及其传播影响归纳分析；然后，针对其中故障易发的变桨距液压控制系统进行故障建模；然后，采用LPV变增益控制方法，使控制器参数随输入风速动态变化；最后，对由故障模型中不可测的变量带来的BMI问题使用投影定理分解，转换成易解的LMI问题，求出控制器参数。其优点是：本控制器在一片FPGA上实现，体积小，设计灵活，控制器响应速度快；不需要依赖于故障诊断系统，使控制器更可靠地工作在恶劣的环境下。
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公开(公告)号：CN103078497A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201310001181.5
申请日：2013-01-04
Applicant: 江南大学
IPC: H02M3/10
CPC classification number: Y02E10/56
Abstract: 本发明涉及一种DC/DC变换器，用于光伏和风能混合发电用的三端口DC/DC变换器，两个输入端口分别为光伏系统产生的低压直流电源VS1输入端和风能系统产生的高压直流电源VS2输入端，该变换器由Buck变换器嵌入罗氏变换器复举电路所合成，VS1作为复举电路的输入电压，VS2作为Buck变换器的输入电源。利用PWM脉冲，控制变换器中三个开关管的工作状态，光伏系统产生的电能和风能系统产生的电能既可以单独给负载供能，也可以同时给负载供能，相互之间不受影响。本发明提高了电站运行的稳定性和可靠性，减少系统变换器的用量，节省投资。
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公开(公告)号：CN103018601A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210517309.9
申请日：2012-12-05
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种风力发电系统中变流器的一级故障诊断方法，其步骤为：(1)建立一级故障分类原则；(2)测量变流器正常运行和故障运行下的直流侧输出电压信号，对所得的输出信号进行小波包分析，重构小波包分解系数，提取并计算各频带信号的能量，确定原信号的能量主要集中在哪个频段；(3)对该频段的信号进行小波功率谱分析，确定故障特征频率；(4)分析并对比变流器正常运行和各种故障运行状态下的特征频率和功率谱，得到变流器一级故障诊断结果。本发明利用小波包分析的特点，从能量谱和功率谱的角度简单快速的实现了变流器的故障诊断，是一种能够有效的提高风力发电系统的安全性和有效性的变流器故障诊断方法。
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公开(公告)号：CN102710236A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210184720.9
申请日：2012-06-06
Applicant: 江南大学
IPC: H03H17/00
Abstract: 本发明提供的技术方案，所述基于FPGA的小波变换实现结构包括：输入多路复用器、提升滤波器模块、配置寄存器、可配置的交叉开关单元、反馈延时组、延时寄存器组、地址发生器，提升滤波器模块的操作由配置寄存器来控制，所述输入多路复用器的输出端依次连接可配置的交叉开关单元、提升滤波器模块、延时寄存器组，地址发生器的输出端连接输入多路复用器和反馈延时组。本发明的优点是：将小波变换算法用硬件描述语言(HDL)在FPGA上实现，大大降低了复杂性，从而减少芯片面积和功耗。FPGA则可以通过并行和流水线设计实现高速的信号处理，且具有可重构能力，满足了数字信号处理的实时性要求。
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