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公开(公告)号：CN117032243A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311043080.4
申请日：2023-08-18
申请人： 浙江大学 , 宁波舟山港集团有限公司
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种基于集装箱卡车检测的状态观测方法。方法将所要状态观测的参数分为横向和纵向的两部分，两部分分别进行处理建立对应的状态观测模型，将历史采集的横向和纵向两部分的参数由状态观测模型输入到同一目标函数中进行最优控制处理获得各自观测值，进而用于集装箱卡车的无人驾驶控制。本发明能够去除噪声实现有效的滤波，实现准确观测，能够对没有办法直接检测的速度、加速度、曲率等状态信息进行准确观测。
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公开(公告)号：CN116822331A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310589853.2
申请日：2023-05-22
申请人： 宁波舟山港集团有限公司 , 武汉理工大学
摘要： 本发明公开了一种多能源融合的风光发电预测方法，属于新能源领域，所述的预测方法包括数据预处理，建立风光发电预测模型，对风光发电功率进行预测；本发明通过改进的BP神经网络预测算法，比以往的风光发电预测算法具有更高的准确性，在整体稳定性和收敛性方面具有十分显著的优势。
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公开(公告)号：CN115693727A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211436803.2
申请日：2022-11-16
申请人： 宁波舟山港集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种港‑船多能源融合系统及其多层次能量管理方法，包括负载模块、新能源模块、储能模块及能量管理模块；所述负载模块包括港口的电力负载和氢能负载；所述新能源模块包括风力发电模块、光伏发电模块，用于为电力负载供电；所述储能模块包括电化学储能模块、氢能储能模块和制氢装置，所述氢能储能模块用于为氢能负载供氢；所述能量管理模块包括预测层，所述预测层通过神经网络预测模型分别预测风力发电模块的发电量、光伏发电模块的发电量、电力负载的负荷以及氢能负载的负荷，决定电化学储能模块的储电量和氢能储能模块的储氢量。本发明能够决定较长时间尺度上的储氢量以及各能量源的实时最优决策。
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公开(公告)号：CN115693726A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211436374.9
申请日：2022-11-16
申请人： 宁波舟山港集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种港‑船多能源融合系统，涉及能源融合技术领域。包括能源层、负荷层、电网层、控制层，所述能源层包括外部电网、风力发电模块、光伏发电模块、氢燃料电池、电解水制氢模块，所述电解水制氢模块用于为氢燃料电池提供氢；负荷层包括电负荷设备和氢负荷设备；控制层包括电能管理模块和氢能管理模块，电能管理模块协调各个供电模块为电负荷设备供电，氢能管理模块协调电解水制氢模块为氢燃料电池、氢负荷设备供氢；电网层包括供对外部电网、风力发电模块、光伏发电模块、蓄电池、氢燃料电池汇集为电负荷设备进行供电的母线。本发明实现了港口基础设施绿色化与能源自洽，提升港口能源系统中清洁能源的占比。
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公开(公告)号：CN118748435A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410731837.7
申请日：2024-06-06
申请人： 宁波舟山港集团有限公司 , 武汉理工大学
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/36 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06F18/25 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种含柔性直流的港口多能源融合系统的闭环控制方法，涉及能源控制技术领域。包括以下步骤：确定能量管理周期；获取一个管理周期内港口的可再生能源出力数据和设备用电需求数据，所述可再生能源出力数据包括光伏出力数据和风机出力数据；基于两段母线，构建最小运行成本的目标函数以及包含系统设备约束和港口电网潮流约束的数学模型；所述运行成本包括购售电成本、购氢成本与运维成本之和，代入所述可再生能源出力数据和设备用电需求数据，求解所述数学模型，得到下一周期的能量管理方案。本发明在港口引入氢能系统的情况下，管理港口多能源融合系统中的氢能和电能，提升可再生能源的利用率。
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公开(公告)号：CN117172104A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311045196.1
申请日：2023-08-18
申请人： 浙江大学 , 宁波舟山港集团有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的集装箱车辆纵向动力学的加速度预测方法。预先建立一个深度神经网络模型，采集集装箱车辆在加速度已知情况下的纵向动力学参数、车辆自身参数和环境参数，并结合已知的加速度输入到深度神经网络模型中进行训练，然后利用训练后的深度神经网络模型针对待测情况下的集装箱车辆进行加速度预测。本发明能够在各种工况下，保持模型输出的加速度与测量值基本一致，同时显著减小了测量噪声；模型输出的速度与测量值基本一致，显著减小了预测误差，保证模型的最终输出精度。
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公开(公告)号：CN116432708A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310259423.4
申请日：2023-03-14
申请人： 宁波舟山港集团有限公司
IPC分类号： G06N3/0464 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F11/36
摘要： 本发明涉及一种港口负荷预测方法及算法，包括算法部分和实际预测方法部分，算法部分包括选择并划分时间区间、采集数据、数据处理、卷积神经网络的训练和测试，最终获得合格的卷积神经网络，由此运用到实际中：通过本发明可以达到精确预测港口负荷的有益效果。
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公开(公告)号：CN115085223A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210938901.X
申请日：2022-08-05
申请人： 华北电力大学 , 宁波舟山港集团有限公司 , 武汉理工大学
摘要： 本发明涉及一种电网晃电故障时的电压检测方法及装置，当电网电压发生三相不平衡电压波动时，t时刻的电压正序分量、负序分量通过t‑TS时刻、t时刻、t+TS时刻的3个连续采样点电压直接计算获得，TS为采样周期。本发明能够有效保证电压检测的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN117472006B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202311501547.5
申请日：2023-11-09
申请人： 宁波舟山港集团有限公司
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开了一种氢能系统监测及安全控制方法及系统，通过氢能系统和氢瓶更换安全控制系统的信息交互实现了对AGV小车装卸氢瓶的自动化控制，有效避免了人为暴力装卸氢瓶可能存在的安全问题。通过计算各港口固定机械对氢加注的紧迫值来规划AGV小车的最优氢瓶更换路径，使得能够在每个港口固定机械氢量耗尽前得到及时的氢加注。另外，AGV小车自动卸载氢瓶以换氢工作人员与氢瓶更换安全控制系统的扫码校验的信息交互为前提，对AGV小车卸载氢瓶是否正确加了一道机器结合人工的验证流程，能够确保AGV小车针对每个港口固定机械的氢瓶卸载动作不出错。
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公开(公告)号：CN117472006A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311501547.5
申请日：2023-11-09
申请人： 宁波舟山港集团有限公司
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开了一种氢能系统监测及安全控制方法及系统，通过氢能系统和氢瓶更换安全控制系统的信息交互实现了对AGV小车装卸氢瓶的自动化控制，有效避免了人为暴力装卸氢瓶可能存在的安全问题。通过计算各港口固定机械对氢加注的紧迫值来规划AGV小车的最优氢瓶更换路径，使得能够在每个港口固定机械氢量耗尽前得到及时的氢加注。另外，AGV小车自动卸载氢瓶以换氢工作人员与氢瓶更换安全控制系统的扫码校验的信息交互为前提，对AGV小车卸载氢瓶是否正确加了一道机器结合人工的验证流程，能够确保AGV小车针对每个港口固定机械的氢瓶卸载动作不出错。
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