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公开(公告)号：CN105186556A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510514228.7
申请日：2015-08-20
Applicant: 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
CPC classification number: Y02E10/563 , Y02E40/34
Abstract: 本发明涉及一种基于改进免疫粒子群算法在大型光伏电站无功优化中的应用，属于光伏电站控制技术领域。本发明的方法包括以下步骤：步骤1)建立光伏电站稳态运行模型并对电压进行分析，所述模型中包括站内集电线路，升压变压器，输电线路阻抗；步骤2)建立多目标无功优化模型，并对多目标进行模糊处理；步骤3)采用改进免疫粒子群算法进行求解。本发明提供的一种基于改进免疫粒子群算法的大型光伏电站无功优化方法，能够明显改善并网点电压和站内电压分布，且在电站出力较大时，可明显降低站内有功损耗。
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公开(公告)号：CN105186556B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201510514228.7
申请日：2015-08-20
Applicant: 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
CPC classification number: Y02E10/563 , Y02E40/34
Abstract: 本发明涉及一种基于改进免疫粒子群算法在大型光伏电站无功优化中的应用，属于光伏电站控制技术领域。本发明的方法包括以下步骤：步骤1)建立光伏电站稳态运行模型并对电压进行分析，所述模型中包括站内集电线路，升压变压器，输电线路阻抗；步骤2)建立多目标无功优化模型，并对多目标进行模糊处理；步骤3)采用改进免疫粒子群算法进行求解。本发明提供的一种基于改进免疫粒子群算法的大型光伏电站无功优化方法，能够明显改善并网点电压和站内电压分布，且在电站出力较大时，可明显降低站内有功损耗。
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公开(公告)号：CN106203698A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610540928.8
申请日：2016-07-11
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/0454 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波和神经网络的光伏发电预测方法，包括：以光照和温度为输入信号u(k)，以有功功率和无功功率为输出yk；步骤2：构建BP神经网络，以神经网络的权重系数和阈值作为状态变量xk；步骤3：状态变量初始化；步骤4：计算Sigma点；步骤5：改进卡尔曼滤波中时间更新的状态更新和误差方差更新；步骤6：计算状态变量与测量变量的协方差；步骤7：卡尔曼滤波中测量更新的状态更新和误差协方差更新；步骤8：判断更新后的状态方差矩阵是否收敛；本发明具有运算速度快，预测精度高，能够自适应不同天气条件下的动态变化，该方法下构建的预测模型对于天气条件具有更广泛的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114704180B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210358648.0
申请日：2022-04-06
Applicant: 重庆大学
IPC: E06B3/67 , E06B7/28 , E06B9/264 , A47L4/00 , F24F5/00 , F24F11/89 , F24F110/10 , F24F110/20
Abstract: 本发明涉及节能窗技术领域，具体为一种新型自适应智能辅助式节能窗，包括窗框，所述窗框上设置有双层中空玻璃，所述窗框上设置有感知外界温湿度的温湿度传感器，所述窗框上设置有接收数字信号的单片机，所述窗框上设置有用于吸气的左风机以及用于排气的右风机，所述窗框上设置有感知外界光照强度的光线传感器，所述窗框上设置有用于加热器以及制冷器，所述窗框上设置有遮阳组件，所述遮阳组件上设置有收集太阳能的多晶硅太阳能板，所述遮阳组件上设置有用于除尘的敲击机构，本发明的目的在于提供一种新型自适应智能辅助式节能窗，可以实现对室内空气温度的智能调节。
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公开(公告)号：CN106055846A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610541438.X
申请日：2016-07-11
Applicant: 重庆大学 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于BSNN‑ARX的光伏逆变器模型辨识方法，其特征在于：该方法中的光伏逆变器模型是基于Hammerstein的光伏并网逆变器模型，Hammerstein模型包括动态线性环节、静态非线性环节和自适应调节环节，所述静态非线性环节采用B样条神经网络；所述动态线性环节采用自回归模型，并采用最小二乘法进行参数识别；自适应调节环节调节静态非线性环节的权重系数和动态线性环节的待估计参数；本发明提出的一种基于BSNN‑ARX的光伏逆变器模型辨识方法具有运算速度快，辨识精度高，能够自适应不同天气条件下的动态变化，采用本发明构建的辨识模型对于天气条件具有更广泛的适应性。
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公开(公告)号：CN105842536A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610189250.3
申请日：2016-03-30
Applicant: 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
IPC: G01R23/167
CPC classification number: G01R23/167
Abstract: 本发明提供了一种改进ZoomFFT和ApFFT算法结合分析密集谐波和间谐波的方法，属于电力系统中的谐波检测方法技术领域。本发明方法先对信号用改进ZoomFFT算法进行调制，再将调制后的信号用ApFFT算法进行分析。此分析方法结合了两种算法的优点，克服了一般校正方法无法分析密集谐波的不足同时又具有“相位不变性”，本发明通过matlab仿真验证了所提出方法的正确性。
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公开(公告)号：CN114704180A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210358648.0
申请日：2022-04-06
Applicant: 重庆大学
IPC: E06B3/67 , E06B7/28 , E06B9/264 , A47L4/00 , F24F5/00 , F24F11/89 , F24F110/10 , F24F110/20
Abstract: 本发明涉及节能窗技术领域，具体为一种新型自适应智能辅助式节能窗，包括窗框，所述窗框上设置有双层中空玻璃，所述窗框上设置有感知外界温湿度的温湿度传感器，所述窗框上设置有接收数字信号的单片机，所述窗框上设置有用于吸气的左风机以及用于排气的右风机，所述窗框上设置有感知外界光照强度的光线传感器，所述窗框上设置有用于加热器以及制冷器，所述窗框上设置有遮阳组件，所述遮阳组件上设置有收集太阳能的多晶硅太阳能板，所述遮阳组件上设置有用于除尘的敲击机构，本发明的目的在于提供一种新型自适应智能辅助式节能窗，可以实现对室内空气温度的智能调节。
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公开(公告)号：CN105203883A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510610885.1
申请日：2015-09-23
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双密度小波网络的无偏估计光伏逆变器参数辨识方法，包括以下步骤：S1获取光伏逆变器输入输出的电压电流；S2采用双密度小波网络对电压电流进行处理；S3采用无偏自回归算法对电压电流进行修正；S4根据修正后的电压电流值，获得光伏逆变器参数估计模型。本发明通过应用双密度小波网络将光伏逆变器模型分为线性和非线性部分，从而提高了参数辨识模型的精度和实际价值；应用无偏差自回归算法，解决了有色噪声对系统参数辨识产生的影响；采用自适应方法降低了数据偶然性对模型的影响，提高了参数辨识模型对不同工况的适应性。
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