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公开(公告)号：CN115618710B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202211096404.6
申请日：2022-09-08
Applicant: 济南大学 , 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F119/06 , G06F119/10
Abstract: 本发明属于风电功率预测技术领域，提供了一种基于GAN的风电功率概率性预测方法及系统，其基于风电场原始样本数据和训练后的GAN模型进行风电功率的概率预测，得到风电功率概率预测值；其中，所述GAN模型的构建过程包括：根据维度和原始样本数据相同的随机噪声数据和生成器生成假目标数据；基于假目标数据、风电场原始样本数据和鉴别器，引入Wasserstein距离代替原始GAN的JS‑KL散度对风电场原始样本数据和及假目标数据之间的距离进行度量，并采用梯度下降法传递梯度信息，更新生成器的参数，根据二者的拟合结果得到风电功率的概率预测值；基于该风电功率概率预测值，采用预测效果的评价指标，计算得到预测值的置信区间。
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公开(公告)号：CN116957148A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310855295.X
申请日：2023-07-12
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0635 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于Bootstrap的光伏输出功率预测方法及系统，根据待预测区域的气象数据以及预训练的深度学习模型，得到光伏输出功率确定性预测结果；根据得到的光伏输出功率确定性预测结果，使用Bootstrap方法分别在不同的置信度下进行概率性光伏功率预测，得到光伏输出功率概率性预测结果；采用区间宽度准则对概率性预测结果进行误差判断，当不同置信度下的概率性光伏功率预测结果的误差均小于预设阈值时，预测结果准确；否则，继续进行深度学习模型的训练或修正，直至误差均小于预设阈值；本发明结合改进的区间宽度准则，能够兼顾覆盖率、可靠性和区间质量等评价指标，提高了概率性光伏功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN116357526A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310324766.4
申请日：2023-03-27
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明属于风力发电技术领域，提供了一种转接结构及安装工艺。转接结构，包括相对设置且呈一定间隔的第一环形板和第二环形板，所述第一环形板和第二环形板之间通过筒状的腹板连接，所述第一环形板、第二环形板和腹板同轴心；所述第一环形板与塔筒连接，所述第二环形板与风机基础连接。本发明在基础与塔筒之间设计转接结构，实现了同一台风机基础匹配不同风力发电机组，提高风机基础的利用效率，节省基础拆除和新建的周期和费用。
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公开(公告)号：CN109677960B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN201811459157.5
申请日：2018-11-30
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
Inventor： 李禄明 , 秦伟 , 高鲁锋 , 唐亮 , 霍猛 , 杨晓华 , 王宏伟 , 孙德锋 , 潘家鹏 , 祝心愿 , 吴彩霞 , 孙培福 , 谢忠泉 , 生韵姿 , 张龙 , 单文豪 , 程静 , 张鹏 , 蒋乐舟 , 刘智 , 马宁 , 包民业
IPC: B65G69/18
Abstract: 本公开提供了一种地下卸煤沟粉尘控制系统及方法，系统包括送风竖井、送风管、排风口、回风管和排风竖井，送风竖井将地面上的新风引入送风管，所述送风管连接送风竖井，并在卸煤沟上端延伸，所述送风管的下端间隔设置有送风口，所述卸煤沟的边壁下侧间隔设置有多个排风口，在卸煤沟内形成由上至下流动的气流，所述排风口处设置有回风管，所述回风管与排风竖井连通，排出的气体被引入除尘设备，本公开可确保通道行人区域空气洁净度要求。
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公开(公告)号：CN115564100A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211155159.1
申请日：2022-09-22
Applicant: 济南大学 , 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明涉及光伏功率预测方法、系统及设备，其中的光伏功率预测方法包括以下步骤：获取历史光伏出力数据和对应的气象数据，基于灰度共生矩阵对气象数据中的历史云图数据进行特征提取，结合历史光伏出力数据进行特征构建；对特征中的云图数据依据灰度值划分为设定数量的区间，并对每张云图进行灰度统计，基于灰度统计数据经聚类得到天气分类；将数据分为训练集与测试集，利用训练集对预测模型进行训练，并优化更新网络参数，利用测试集进行测试；将预测结果的输出误差作为目标函数，对预测模型进行超参数优化，得到优化后的预测模型作为最终的光伏功率预测模型。考虑了云图特征的不足，具有良好的预测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119885840A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411811264.5
申请日：2024-12-10
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种单面光伏组件控温系统多目标优化设计方法及系统,所述方法包括以下步骤：获取针对目标地区的全年模拟数据，所述全年模拟数据包括不同实验方案下控温系统的发电量及成本数据；基于所述全年模拟数据，拟合所述目标地区的年发电量提升量响应模型，以及成本增加量的响应模型；根据所述年发电量提升量响应模型和成本增加量的响应模型，结合遗传算法获得Pareto最优边界，得到一系列最佳参数组合；根据每个最佳参数组合，计算所述控温系统在寿命周期内的收益，收益最大时对应的参数组合即为最优设计参数。本发明基于针对目标地区的发电量数值模拟数据、各项成本和电价，进行两阶段寻优，能够得到符合实地发电量和成本需求的最优设计参数。
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公开(公告)号：CN117704457A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311552581.5
申请日：2023-11-20
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种适用于多热源的可调供热装置，包括蒸汽管道、支撑架和换热机构，蒸汽管道的表面连接有支撑架，所述换热机构设置于支撑架的内部，换热机构的表面与蒸汽管道的表面连通；换热机构包括换热组件、清除组件和调控组件，所述换热组件的表面连接有调控组件，调控组件用于调控热置换液体温度；换热组件包括多个，并排设置；换热组件的内部设置有清除组件，所述清除组件包括在对应的换热组件内部设置有若干导流沟槽，所述导流沟槽内可移动设置有导温滑动块。本发明能够适用于不同工况，满足生活热水、供暖等多种供暖需求；同时设备适应绿电波动，适应多种热源形式；同时根据用户侧多种需求，设备具备可调节的供热能力。
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公开(公告)号：CN116537247A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310640451.0
申请日：2023-05-30
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明属于混塔基础领域，提供了一种重力式预应力锚栓风机基础的其制备方法及风机基础。其中，重力式预应力锚栓风机基础的制备方法包括浇筑施工垫层；在浇筑完的垫层上安装基础预应力锚栓笼组合件及绑扎风机基础的钢筋；在风机基础底部平面上搭建一个剖面为凸字型的空腔的预制混凝土模板；采用整体连续性浇筑风机基础；风机基础浇筑完毕且保湿养护之后，对风机基础进行二次灌浆以及预应力张拉处理，最后拆除模板，形成重力式预应力锚栓风机基础。
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公开(公告)号：CN117729740A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311494751.9
申请日：2023-11-09
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种用于户外的移动能源供给装置及控制系统，所述供给装置包括：防水壳体、散热装置和移动电源主体，移动电源主体的一端伸入到防水壳体的内部并固定，移动电源主体的另一端贯穿至防水壳体的外部，防水壳体的顶部安装有散热装置；散热装置包括承载框架、内导热机构和外散热机构，承载框架固定连接于防水壳体的顶部，外散热机构布置在承载框架内部，外散热机构的一端贯穿至防水壳体的内部，内导热机构固定连接于防水壳体的内壁，承载框架的内壁连接有阻尘机构；本发明改善了户外使用的移动电源散热效果较差、很容易引发过热停机故障以及缩短有效使用寿命的问题，减缓了移动电源内部电路的老化速率，延长了移动电源的有效使用寿命。
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公开(公告)号：CN115618710A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211096404.6
申请日：2022-09-08
Applicant: 济南大学 , 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F119/06 , G06F119/10
Abstract: 本发明属于风电功率预测技术领域，提供了一种基于GAN的风电功率概率性预测方法及系统，其基于风电场原始样本数据和训练后的GAN模型进行风电功率的概率预测，得到风电功率概率预测值；其中，所述GAN模型的构建过程包括：根据维度和原始样本数据相同的随机噪声数据和生成器生成假目标数据；基于假目标数据、风电场原始样本数据和鉴别器，引入Wasserstein距离代替原始GAN的JS‑KL散度对风电场原始样本数据和及假目标数据之间的距离进行度量，并采用梯度下降法传递梯度信息，更新生成器的参数，根据二者的拟合结果得到风电功率的概率预测值；基于该风电功率概率预测值，采用预测效果的评价指标，计算得到预测值的置信区间。
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