分布式电源接入方案的评价方法及评价系统

    公开(公告)号:CN116187639A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202211477556.0

    申请日:2022-11-23

    Abstract: 本发明公开了分布式电源接入方案的评价方法及评价系统,其中所述评价方法包括以下步骤:S1、基于待评价的分布式电源接入方案及与采集的分布式电源发展信息,搭建分布式电源建成后的网架模型,所述网架模型用于对电网承载力关键指标进行计算;S2、根据关键指标的计算结果判断是否满足预设标准限值,若满足,则通过分布式电源的消纳范围判断生产的电量能否在其接入电网的电压等级进行消纳,获得适配性判断结果后,执行步骤S3;若不满足,则输出不推荐的结论;S3、所述适配性判断结果中,若是,则输出推荐的结论;若不是,则输出需专项论证的结论。通过本发明的技术方案,为分布式电源规范建设决策提供依据,避免电网设备反向重过载。

    基于温度微分的车载电缆终端内部热缺陷定位检测方法

    公开(公告)号:CN115112246B

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202210727001.0

    申请日:2022-06-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于温度微分的车载电缆终端内部热缺陷定位检测方法,其特征在于,包括:S1、获取车载电缆终端的二维表面温度分布及其一维曲线温度分布;S2、分别对所述二维表面温度分布及一维曲线温度分布进行滤波,得到滤波后的表面和滤波后的曲线;S3:分别求取所述滤波后的表面和所述滤波后的曲线的温度二阶、四阶、六阶微分分布;S4、提取所述滤波后的表面温度二阶、四阶、六阶微分分布的表面主峰位置,以及,提取所述滤波后的曲线温度二阶、四阶、六阶微分分布的曲线主峰位置和主旁峰间距;S5、根据所述表面主峰位置、所述曲线主峰位置和主旁峰间距确定所述车载电缆终端内部热缺陷的位置及深度。

    计算大跨度高铁桥梁车-轨-桥耦合动力响应的模拟方法

    公开(公告)号:CN118797787A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202411272172.4

    申请日:2024-09-11

    Abstract: 本发明涉及轨道交通技术领域,提供一种计算大跨度高铁桥梁车-轨-桥耦合动力响应的模拟方法,其包括以下步骤:步骤1、建立大跨度桥梁有限元模型;步骤2、获取大跨度桥梁主梁节点里程及移动荷载作用下轨枕对应处节点动位移;步骤3:获取大跨度桥梁轨枕对应处节点动刚度;步骤4:建立车-轨耦合动力学模型;步骤5:大跨度桥梁等效动刚度以弹簧元件耦合至轨道子系统下部;步骤6:进行耦合桥梁等效刚度的大跨度桥上车轨‑桥动力学仿真。本发明在开展高铁大跨桥上车轨桥动力学研究时,充分考虑轨道结构,以桥梁等效刚度替代规模庞大的大跨桥梁有限元模型,能快速高效地完成高铁大跨桥上车‑轨‑桥耦合动力学仿真。

    边坡的岩体结构面识别方法、装置、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN117556703A

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202311570766.9

    申请日:2023-11-23

    Abstract: 本发明提供了一种边坡的岩体结构面识别方法、装置、设备及可读存储介质,涉及边坡防护技术领域,包括获取边坡的点云数据,生成边坡的三维点云模型;对所述三维点云模型进行立方体分割,得到若干个立方体,并剔除立方体中的点云离群点;对立方体进行岩体结构面分组后得到若干个岩体结构面;由所有的立方体和岩体结构面构建数据集,构建深度学习模型,对深度学习模型进行训练和测试后生成岩体结构面识别模型;将待预测边坡的点云数据输入所述岩体结构面识别模型中,得到待预测边坡的若干岩体结构面,并计算每个岩体结构面的产状,本发明用于点云模型的实时识别任务,能够更加快速的识别结构面并进行产状分类。

    一种融合电-热-机多物理特征的电池性能标定预测方法

    公开(公告)号:CN117388707A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311371934.1

    申请日:2023-10-23

    Abstract: 本发明公开了一种融合电‑热‑机多物理特征的电池性能标定预测方法,具体为:采集电池参数,微分获得差分曲线,提取电‑热‑机多物理特征;基于灰色关联度分析法研究特征关联性;基于多维物理性能与电‑热‑机多物理特征的映射,构建电‑热‑机多物理特征全寿命周期储能电池多维物理性能标定模型;基于DS证据融合理论融合表征,结合PHM人工智能预测技术,实现电‑热‑机多物理特征储能电池性能的智能标定与快速预测。本发明可以对储能电池性能进行智能标定与快速预测,帮助实现储能电池的智能监测、预防性维护等功能,提高设备的可用性和可靠性,减少故障停机时间和维修成本,提高生产效率和安全性,而且拓展性强、操作简便且准确性高。

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