一种分布式发电规划方法
    171.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102903016A

    公开(公告)日:2013-01-30

    申请号:CN201210371970.3

    申请日:2012-09-28

    CPC classification number: Y02E40/76 Y04S10/545

    Abstract: 本发明提出了一种分布式发电规划方法,属于电力节能技术领域,主要作为协调配电网规划与分布式电源配置之间关系的一种方法。本发明首先引入节点灵敏度系数矩阵和单位负荷增量成本矩阵,建立了配电网节点/支路边际容量成本模型及其计算方法;其次量化了分布式电源并网对配电网节点/支路边际容量成本的影响;最后基于分布式电源并网对配电网节点/支路边际容量成本影响的量化模型,对用户自备和电网公司所有的两种分布式电源产权模式进行效益求解与评估。

    平滑可再生能源发电输出波动的储能系统容量优化方法

    公开(公告)号:CN102377248A

    公开(公告)日:2012-03-14

    申请号:CN201110304960.3

    申请日:2011-10-10

    CPC classification number: Y02E70/30

    Abstract: 本发明是一种平滑可再生能源发电输出波动的储能系统容量优化方法。在确定储能系统容量前,选择合理的可再生能源输出功率样本数据,确定合理的可再生能源输出功率样本数据之后,可依次确定储能系统功率、容量及初始SOC状态。本发明针对目前平滑可再生能源输出波动场景下的储能系统容量优化方法所考虑的因素不全面,没有达到实用化的缺点提出了一种基于可再生能源输出功率频谱分析结果的平滑可再生能源发电输出波动的储能系统容量优化方法。该方法能够给出满足经储能系统补偿之后的目标功率输出波动率约束下的储能系统容量方案,实用、简单、快速且易于实现。

    一种基于反向传播神经网络的信号恢复方法

    公开(公告)号:CN108566257A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201810389984.5

    申请日:2018-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于反向传播神经网络的信号恢复方法,包括以下步骤:S1.获取未知信道中,信号发送端的插入导频信息和信号接收端的接收导频信息,并据此构建训练样本集;S2.建立由输入层、隐含层和输出层构成的反向传播神经网络模型;S3.将训练样本集中的各组样本信息依次输入反向传播神经网络模型进行训练,得到训练成熟的反向传播神经网络模型;S4.信号接收端从未知信道中接收信号,输入到训练成熟的反向传播神经网络模型中,恢复出信号发射端发送的原始信号。本发明能够根据信号接收端从未知信道中的接收信号,恢复出信号发射端发送的原始信号,避免未知信道带来的信号失真,提高了信号传输的准确性和稳定性。

    一种箱式储能系统
    180.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103390736B

    公开(公告)日:2016-09-07

    申请号:CN201310315833.2

    申请日:2013-07-25

    Abstract: 本发明涉及电力电子技术领域,具体涉及一种箱式储能系统,采用电池组整体布置方式,不预设检修及维护通道,从而有效提高集装箱的空间利用率。本发出提出的电池布置结构中采用整体方式布置集装箱式电池,在集装箱内分隔多个隔间,每个隔间的两侧及底部设置滑动装置,可轻松拆装电池组,中间无需预留检修通道,当电池需要检修或整体更换时,由外部动力机构将集装箱拉出至外部作业,从而使得集装箱空间利用率大大提高,可达90%以上。

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