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公开(公告)号：CN115296587B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210775188.1
申请日：2022-07-01
Applicant: 兰州理工大学
IPC: H02P23/14 , H02P23/00 , H02P29/024 , G01R19/00 , G01R19/165 , G08B7/06
Abstract: 本发明公开了一种电机保护器的绝对安全电压暂降计算方法及系统，方法包括构建基于转差率的电磁转矩三系数模型；计算A相、B相和C相的相电压暂降比；若A相、B相和C相的相电压暂降比均一致，则为对称电压暂降，判断对称电压暂降是否为绝对安全电压暂降；若A相、B相和C相的相电压暂降比不一致，则为不对称电压暂降，进一步基于电动机的合成电磁转矩和负载模型作差结果判断是否存在正实根，若不存在为非绝对安全电压暂降；若存在，判断最小正实根处合成电磁转矩转差率曲线斜率，若结果为非负，则为绝对安全电压暂降，否则为非绝对安全电压暂降。仅依据定子端发生电压暂降时残存电压幅值大小以及负载模型就能准确判断电动机是否绝对安全。
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公开(公告)号：CN116681545A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310045521.8
申请日：2023-01-30
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q50/02 , G06Q10/0639 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种计及生物质‑P2G耦合的设施农业园区近零碳实现方法，其特征在于，包括：S1.建立生物质‑P2G耦合模型以及计及生物质‑P2G耦合的园区能源系统全时段运行模型；S2.对包含生物质‑P2G耦合模型的园区能源系统全时段运行模型的各供能设备运行过程进行供能侧分析；将全时段运行模型的负荷种类分为基础负荷和综合需求响应负荷，进行综合需求响应分析；S3.根据供能侧分析和负荷侧综合需求响应分析的结果，对设施农业园区进行碳排放量和碳汇量核算；S4.建立园区能源系统全时段运行模型的经济性和碳排放量评价指标函数，根据约束条件以经济性和碳排放量为优化目标求解多目标综合性能最优的调度方案，得到对设施农业园区近零碳运行的调度计划安排。
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公开(公告)号：CN114819656A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210467827.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明属于电动汽车快速充电技术领域，公开了一种基于多阶段延迟接受算法的电动汽车‑快充站匹配方法，包括云端决策平台，是信息交互与数据决策主体，用于收集电动汽车与快充站的信息，并且会根据匹配方法为二者完成充电需求匹配，并将匹配结果告知双方；数字地图平台，是实时交通信息感知主体，当云端决策平台下达行程规划指令后，会根据当前电动汽车与快充站的地理位置信息及实时路况，智能优化电动汽车充电寻址路径和时间，然后将数据上传至云端决策平台；匹配算法，用于匹配电动汽车与充电站。最后，通过具体算例分析验证了匹配结果对用户利益的提升，同时达到增加充电运营商盈利，平衡充电站容量利用率的目的。
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公开(公告)号：CN114062411A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111343198.X
申请日：2021-11-13
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G01N24/08
Abstract: 本发明公开了一种动车组大A端子内绝缘老化无损检测及判定方法，旨在解决现有技术中检测方法和检测数据单一，可提取信息量较少，不能对大A端子的健康状态进行全面、准确的评估，不能对其进行全寿命周期的状态的检测及评估的问题，采用的技术方案是，选取CRH5/CRH380B型动车组不同运行里程牵引变压器大A端子作为测试样品，测定大A端子LCR测试参数；将所得的LCR频谱响应数据对照运行0万公里的大A端子特性曲线，对动车组牵引变压器大A端子内绝缘老化程度进行判定，该检测方法能够完善现场动车组牵引变压器大A端子内绝缘老化程度的数据评估体系，更好地为动车组检修服务，对动车组高级修修程的优化有一定参考价值，最终达到状态修的目的。
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公开(公告)号：CN113627034A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111002366.9
申请日：2021-08-30
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/00 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N7/00 , H02S10/00 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/06 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种考虑相关性及可用度的光伏电站双层优化维护方法，包括：分析光伏电站系统中部件的结构相关性，建立维修关联集，以关联集为单位进行维护决策；分析部件之间的失效相关性，包括：依据决策实验分析法与解释结构模型法获得基于失效相关的系统分层结构图；根据维修关联集和系统结构图，建立上下层优化维护模型，基于上下层优化维护模型，获得光伏电站系统的最佳运维策略。本发明通过综合分析光伏发电系统的相关性，考虑维修成本及可用度的耦合关联特性，并且考虑天气因素对维修费用及可用度的影响，制定并优化了维修时间及策略，减少了额外的维修费用，增强了系统在低可及率条件下的适应性，提高了系统的可用度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116681545B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310045521.8
申请日：2023-01-30
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q50/02 , G06Q10/0639 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种计及生物质‑P2G耦合的设施农业园区近零碳实现方法，其特征在于，包括：S1.建立生物质‑P2G耦合模型以及计及生物质‑P2G耦合的园区能源系统全时段运行模型；S2.对包含生物质‑P2G耦合模型的园区能源系统全时段运行模型的各供能设备运行过程进行供能侧分析；将全时段运行模型的负荷种类分为基础负荷和综合需求响应负荷，进行综合需求响应分析；S3.根据供能侧分析和负荷侧综合需求响应分析的结果，对设施农业园区进行碳排放量和碳汇量核算；S4.建立园区能源系统全时段运行模型的经济性和碳排放量评价指标函数，根据约束条件以经济性和碳排放量为优化目标求解多目标综合性能最优的调度方案，得到对设施农业园区近零碳运行的调度计划安排。
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公开(公告)号：CN117559528A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311520862.2
申请日：2023-11-15
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微电网降阶模型的微电网稳定域确定方法和系统，属于微电网稳定性分析技术领域。方法包括将微电网降阶模型转换为T‑S模型，确定对应的线性矩阵不等式；根据所述线性矩阵不等式确定矩阵M，根据矩阵M估计微电网的吸引域范围；求取所述吸引域范围的最小水平集，作为电网稳定域。本发明可精确确定微电网系统稳定域，降低吸引域保守度，提高稳定域精确度，进而优化系统稳定性。
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公开(公告)号：CN116345430B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202211482857.2
申请日：2022-11-24
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种微电网的同步振荡有限时间函数投影控制方法，包括：确立分布式的分层控制微电网结构；根据分层控制微电网结构，建立微电网分层控制非线性动态模型；将小世界网络模型和微电网分层控制非线性动态模型进行结合，得到微电网小世界网络模型；根据微电网小世界网络模型，分析获得微电网小世界网络中各节点不同步引起的系统振荡因素；根据振荡因素，分析得出系统振荡机理；根据系统振荡机理，采用有限时间函数投影控制方法实现微电网混沌同步。通过该方法可快速实现微电网小世界网络节点的同步，从而避免系统的振荡。
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公开(公告)号：CN115189401A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210893504.5
申请日：2022-07-27
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种计及源荷不确定性的日前‑日内协调优化调度方法，包括：利用多场景随机规划法分别对日前风电出力预测和日前光伏出力预测的不确定性进行描述，构建日前风光出力预测组合场景集；基于日前风光出力预测组合场景集，结合火电机组和光热电站进行日前优化调度；通过梯形模糊数等价模型分别对日内风电出力预测和日内光伏出力预测的不确定性进行表征，构建日内源荷模糊数据集；将日前火电机组和光热电站调度出力以及日内源荷模糊数据集作为日内调度的输入量，建立日前‑日内二层调度模型；通过该方法能有效缓解因预测误差和风光出力波动导致的高比例新能源高效消纳问题，有效减小风光并网后负荷的波动量，从而减小系统综合运行成本。
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公开(公告)号：CN119308802A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411352788.2
申请日：2024-09-26
Applicant: 兰州理工大学
IPC: F03D17/00 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种风力发电机组异常状态检测与联合解释方法及装置，包括：从风力发电机组的SCADA系统中获取多维度运行数据并进行预处理；采用k‑均值聚类算法进行聚类，选取计算后的中心簇的中心特征构建新的特征数据集；利用分类决策提升算法训练风电机组异常状态检测模型，检测并识别异常状态；建立检测模型输出的简化模型，用SHAP算法计算输入特征对异常状态检测结果的全局贡献度并提供全局解释；建立检测模型实例的局部模型，采用LIME算法针对具体异常实例生成局部解释，分析关键特征在具体异常实例中的贡献；本发明提升了风力发电机组异常检测的准确性与可解释性，以便于为复杂系统的维护与优化提供坚实的数据支持与理论基础。
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