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公开(公告)号：CN118365361A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410799149.4
申请日：2024-06-20
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N7/08
Abstract: 本发明涉及多市场联合交易建模技术领域，解决了目前碳市场、电力市场和绿证市场之间缺乏合理交易机制，导致联合交易的实现存在诸多困难的技术问题，尤其涉及一种基于混沌映射的考虑碳捕集的电‑碳‑绿证市场交易方法，该方法包括以下步骤：构建用于描述多元市场中各市场主体交互过程的交易策略，多元市场包括电力市场、碳市场、绿证市场；基于交易策略构建上层考虑碳排放结算的电‑碳‑绿证多市场联合交易模型。本发明所提出的方法依据各交易主体之间存在的能源交易流动建模，实现对可再生能源的高效利用以及低碳排放，满足国家对于现有市场交易低碳化的部署要求，为现有能源交易市场提供了多元市场交易机制。
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公开(公告)号：CN118589494A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411059986.X
申请日：2024-08-05
Applicant: 安徽大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/01 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明揭示了一种基于时空融合的风电功率预测方法及系统，搭建局部－全局智能决策模型进行风电功率预测；局部模型挖掘站点自身的时间相关性，全局模型挖掘站点与相邻站点间的时空相关性，进一步地，决策模型将预测站点自身的时间相关性与相邻站点间的时空相关性进行时空融合，以更好地表征区域内相邻站点间的时空相关性，不仅可以提高风电功率预测的准确度，还有助于增强电网运行稳定性和控制可靠性。
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公开(公告)号：CN118365361B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410799149.4
申请日：2024-06-20
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N7/08
Abstract: 本发明涉及多市场联合交易建模技术领域，解决了目前碳市场、电力市场和绿证市场之间缺乏合理交易机制，导致联合交易的实现存在诸多困难的技术问题，尤其涉及一种基于混沌映射的考虑碳捕集的电‑碳‑绿证市场交易方法，该方法包括以下步骤：构建用于描述多元市场中各市场主体交互过程的交易策略，多元市场包括电力市场、碳市场、绿证市场；基于交易策略构建上层考虑碳排放结算的电‑碳‑绿证多市场联合交易模型。本发明所提出的方法依据各交易主体之间存在的能源交易流动建模，实现对可再生能源的高效利用以及低碳排放。
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公开(公告)号：CN117763314B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410195166.7
申请日：2024-02-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明揭示了一种基于时空相关性挖掘的风电功率预测方法，基于时空相关性挖掘和多重注意力机制进行风电功率预测，搭建多层注意力机制并结合皮尔逊相关系数，充分挖掘区域内相邻站点间的时空相关性，不仅提高了风电功率预测的准确性，还有助于降低运维成本、提高决策效率和增强数据利用效率，对于推动风电能源的发展和消纳具有重要的实际意义。
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公开(公告)号：CN117763314A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410195166.7
申请日：2024-02-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明揭示了一种基于时空相关性挖掘的风电功率预测方法，基于时空相关性挖掘和多重注意力机制进行风电功率预测，搭建多层注意力机制并结合皮尔逊相关系数，充分挖掘区域内相邻站点间的时空相关性，不仅提高了风电功率预测的准确性，还有助于降低运维成本、提高决策效率和增强数据利用效率，对于推动风电能源的发展和消纳具有重要的实际意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116800102A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310825324.8
申请日：2023-07-06
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提出了一种基于扩展谐波阻抗模型的LLC变换器控制装置及方法。所提出的同步整流方法需要在数字信号处理器(DSP)中对输出直流电压和电流的采样信号进行计算，通过考虑谐波，在频域建立阻抗模型，准确计算出同步整流导通时间。同步整流管的开通时刻与原边开关管器件一致，而同步整流管的关断时刻等于开通时刻加上计算出的同步整流导通时间。该方法不仅使同步整流体二极管的导通时间最小化，计算精度高，而且对高开关频率噪声具有很高的抗扰性，所提方法大幅提高了LLC变换器的效率。
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公开(公告)号：CN119168344A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411680213.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/10 , B60L53/64
Abstract: 本发明提出了考虑多类型供电商市场竞争能力的电动汽车优化调度方法，包括：建立考虑多时空场景因素下的多类型能源供电商（如光伏、风电和传统供电商）非合作博弈模型；基于电动汽车用户出行需求构建电动汽车用户演化博弈模型；以供电商目标效益最大化和用户满意度最大化为目标，通过分布式迭代算法，对双层博弈模型进行求解，实现系统竞价‑调度的整体优化。本发明所提出的方法通过将博弈理论应用于电力市场，挖掘各主体参与电力市场竞争潜力，提高了电网的运行效率，充分利用分布式能源的发电能力，减少能源浪费，推动新能源技术的发展与应用，促进能源低碳化发展，为电力市场低碳化的管理与优化提供了有效方法。
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公开(公告)号：CN119051457A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411216193.4
申请日：2024-09-02
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种双向CLLC谐振变换拓扑集成电感‑变压器及设计方法，属于电力电子变换器技术领域。在CLLC谐振变换器中，通过将电感和变压器集成在一起，以最大限度的降低绕组损耗和磁芯损耗。通过磁芯的特殊设计，使得电感磁通与变压器磁通互不耦合，准确计算激磁电感值和谐振电感值，有利于工业自动化生产。为减少谐振电感匝数以降低绕组损耗，通过变压器绕组不均衡设计分担谐振电感的感值。进一步的通过谐振电感绕组的部分交错设计，降低谐振电感的磁动势以减少电流的不均衡度。该磁芯结构能够满足CLLC双向运行的需求，具有高效率、高功率密度和高可靠性等优势。
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公开(公告)号：CN116760302A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311013642.0
申请日：2023-08-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种同步整流控制系统与方法，采样电路用于采集所述变换器的输出电流信号和输出电压信号；根据输出电流信号和输出电压信号计算出变换器中储存的电荷值和负载的阻值；输出电压信号与比较模块内的参考电压进行比较，得到一误差信号；误差信号经过比例‑积分控制器计算后得到一脉冲频率调制信号；根据脉冲频率调制信号、电荷值和负载的阻值计算出所述同步整流导通时间。算法简单且计算时间更短，缩短了同步整流流过MOSFET二极管的时间，降低了导通损耗，提高了转换器的效率。
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公开(公告)号：CN118589494B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411059986.X
申请日：2024-08-05
Applicant: 安徽大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/01 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明揭示了一种基于时空融合的风电功率预测方法及系统，搭建局部－全局智能决策模型进行风电功率预测；局部模型挖掘站点自身的时间相关性，全局模型挖掘站点与相邻站点间的时空相关性，进一步地，决策模型将预测站点自身的时间相关性与相邻站点间的时空相关性进行时空融合，以更好地表征区域内相邻站点间的时空相关性，不仅可以提高风电功率预测的准确度，还有助于增强电网运行稳定性和控制可靠性。
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