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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114970931B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210110341.9
申请日：2022-01-29
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/23213 , G06F18/27 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种风电场功率预测的方法及装置，方法包括：获取预测日信息；所述预测日信息包括预测日日期；根据预测日的日期确定预测日的季节，根据预测日季节和风速进行相似日提取，获得相似日资料；所述相似日资料包括相似日风速数据；根据相似日资料，进行基于相似日的风速预测，获得预测日风速数据；根据所述相似日资料和预测日风速数据，进行风电场功率预测，获得风电场的功率。建立基于GA‑BP多隐含层深度神经网络的风电功率预测组合模型可以大大提高风电功率预测的精确度，使得模型拟合度更稳定。
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公开(公告)号：CN111864796B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202010612252.5
申请日：2020-06-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种光伏并网逆变器的控制系统，包括QPR控制器和H∞控制器；所述QPR控制器用于对光伏并网逆变器中直流母线电压的外环控制；所述H∞控制器用于对光伏并网逆变器中并网电流的控制。本发明可实现交流信号的无误差跟踪，且抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN114970931A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210110341.9
申请日：2022-01-29
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种风电场功率预测的方法及装置，方法包括：获取预测日信息；所述预测日信息包括预测日日期；根据预测日的日期确定预测日的季节，根据预测日季节和风速进行相似日提取，获得相似日资料；所述相似日资料包括相似日风速数据；根据相似日资料，进行基于相似日的风速预测，获得预测日风速数据；根据所述相似日资料和预测日风速数据，进行风电场功率预测，获得风电场的功率。建立基于GA‑BP多隐含层深度神经网络的风电功率预测组合模型可以大大提高风电功率预测的精确度，使得模型拟合度更稳定。
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公开(公告)号：CN111864796A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010612252.5
申请日：2020-06-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种光伏并网逆变器的控制系统，包括QPR控制器和H∞控制器；所述QPR控制器用于对光伏并网逆变器中直流母线电压的外环控制；所述H∞控制器用于对光伏并网逆变器中并网电流的控制。本发明可实现交流信号的无误差跟踪，且抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN209525661U
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201920296685.7
申请日：2019-03-09
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本实用新型公开了一种基于图像识别的风电叶片故障检测装置，包括底座，底座顶部的中间位置处均匀设置有第三伸缩气缸，且第三伸缩气缸的输出端设置有载板，所述底座顶部两侧的中间位置处皆设置有滑槽，且滑槽的内部皆设置有滑块，所述底座顶部的两侧皆设置有第一伸缩气缸，且第一伸缩气缸的输出端皆与滑块固定连接。本实用新型安装有两组环形管，通过环形管内部的第二伸缩气缸带动挤压块进行运动能够对不同大小的风电叶片进行固定，底座顶部滑槽的设置，通过第一伸缩气缸的启动带动滑块进行移动，能够改变两组环形管之间的距离，便于对不同长度的风电叶片进行固定，提高了装置的实用性。
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