一种电气热综合能源系统优化方法

    公开(公告)号:CN114970962B

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202210438684.8

    申请日:2022-04-21

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 杨秋霞 崔晓东

    Abstract: 本发明公开了一种电气热综合能源系统优化方法,属于综合能源系统优化运行领域,包括确定电气热综合能源系统的组成结构及各组成结构模型;根据所含能源转换设备,确定电气热综合能源系统双侧耦合模型;根据传统激励型需求响应的市场交易机制,设计考虑多能耦合的激励型综合需求响应实施架构;分析用户侧多种能源间的耦合特性和动态特性,确定考虑用户响应特性的激励型综合需求响应模型;根据综合需求响应模型和电气热综合能源系统的组成结构,以综合能源服务商成本最低为目标构建电气热综合能源系统优化模型;对优化模型进行求解,确定综合能源服务商和用户的优化方法。本发明能够在降低服务商和用户成本的基础上促进风光消纳,提高能源利用率。

    一种基于多尺度多变量传递熵的多通道脑电耦合分析方法

    公开(公告)号:CN111067514B

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202010018077.7

    申请日:2020-01-08

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度多变量传递熵的多通道脑电耦合分析方法,属于非线性动力学因果系统及大脑感觉运动网络研究的技术领域,其包括以下步骤:一、采用32通道的Neuracle设备采集多通道脑电信号;二、采用matlab软件对采集到的脑电信号分别进行去除基线漂移、肌电干扰、眼动干扰和50Hz工频干扰的预处理;三、采用粗粒化分析方法对多通道脑电信号进行20个不同的尺度分解;四、采用多变量传递熵方法分析不同尺度下的脑电信号在不同时频间的耦合特性,定量刻画不同脑区间非线性耦合和信息传递特征。本发明具有能够描述大脑运动感觉皮层间的非线性特征,并深入探索大脑不同区域间的耦合强度及信息传递的效果。

    一种电气热综合能源系统优化方法

    公开(公告)号:CN114970962A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210438684.8

    申请日:2022-04-21

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 杨秋霞 崔晓东

    Abstract: 本发明公开了一种电气热综合能源系统优化方法,属于综合能源系统优化运行领域,包括确定电气热综合能源系统的组成结构及各组成结构模型;根据所含能源转换设备,确定电气热综合能源系统双侧耦合模型;根据传统激励型需求响应的市场交易机制,设计考虑多能耦合的激励型综合需求响应实施架构;分析用户侧多种能源间的耦合特性和动态特性,确定考虑用户响应特性的激励型综合需求响应模型;根据综合需求响应模型和电气热综合能源系统的组成结构,以综合能源服务商成本最低为目标构建电气热综合能源系统优化模型;对优化模型进行求解,确定综合能源服务商和用户的优化方法。本发明能够在降低服务商和用户成本的基础上促进风光消纳,提高能源利用率。

    一种基于事件触发机制的孤岛微电网分层控制策略

    公开(公告)号:CN111614122A

    公开(公告)日:2020-09-01

    申请号:CN202010501111.6

    申请日:2020-06-04

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发机制的孤岛微电网分层控制策略,所述控制策略建立了以下垂控制为主导的一次控制模型负责合理分配有功和无功功率,为了解决其造成的电压和频率偏差,设计了基于集中式事件触发的控制策略,利用辅助集中控制器产生DG同步触发信号更新控制输入,在此基础上设计了基于分布式事件触发的电压控制策略,并推广至频率和有功功率控制,各DG利用自身本地控制器产生异步触发信号以更新各自控制输入,实现了完全的分布式事件触发控制。与传统控制策略相比,本发明减少了无效的采样信号,提高了系统运行的经济性,同时降低了二次控制对通信网络的依赖程度。

    一种基于多尺度多变量传递熵的多通道脑电耦合分析方法

    公开(公告)号:CN111067514A

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN202010018077.7

    申请日:2020-01-08

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度多变量传递熵的多通道脑电耦合分析方法,属于非线性动力学因果系统及大脑感觉运动网络研究的技术领域,其包括以下步骤:一、采用32通道的Neuracle设备采集多通道脑电信号;二、采用matlab软件对采集到的脑电信号分别进行去除基线漂移、肌电干扰、眼动干扰和50Hz工频干扰的预处理;三、采用粗粒化分析方法对多通道脑电信号进行20个不同的尺度分解;四、采用多变量传递熵方法分析不同尺度下的脑电信号在不同时频间的耦合特性,定量刻画不同脑区间非线性耦合和信息传递特征。本发明具有能够描述大脑运动感觉皮层间的非线性特征,并深入探索大脑不同区域间的耦合强度及信息传递的效果。

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