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公开(公告)号：CN115955119A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211536172.1
申请日：2022-12-02
申请人： 东北大学佛山研究生创新学院 , 东北大学
摘要： 本发明公开了一种新型模块化谐振式直流变换拓扑，包括电源、整流电路和输出电路、N‑1个飞跨电容以及N个输入电容、谐振式DC‑DC电路和变压器；变压器原边通过谐振式DC‑DC电路与输入电容连接；电容串联后接入电源；飞跨电容串联在相邻两个谐振式DC‑DC电路间；变压器副边串联连接后通过整流电路与输出电路连接。本发明提供的新型模块化谐振式直流变换拓扑，实现直流功率变换，采用高频变压器使得输入与输出间电气隔离，适用范围广；模块化串联的结构对变换器定制，减小了开关管电压电流应力，降低变换器成本并提高效率；加入飞跨电容实现自主均压，并通过副边变压器串联连接实现自主均流，解决了模块间电压和电流均衡控制的问题。
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公开(公告)号：CN115800760A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211514556.3
申请日：2022-11-30
申请人： 东北大学佛山研究生创新学院 , 东北大学
摘要： 本发明提供一种容错型谐振式直流‑直流变换器，涉及电力电子直流功率电源技术领域。该变换器在现有LLC谐振式直流变换器的基础上，原边采用全桥式谐振电路，副边采用多绕组变压器通过辅助开关管和辅助二极管组成串‑并联可变的拓扑结构，实现在电路故障状态下电路增益仍然不变，仍能够提供负载要求的输出电压，即变换器具有容错的功能。变换器在正常运行状态下，辅助开关管控制两个整流器处于并联运行状态；变换器在容错运行状态下，辅助开关管控制两个整流器处于串联运行状态。本发明提供的容错型谐振式直流变换器结构简单，构思巧妙，可以以极小的成本而提高变换器供电的可靠性，具有较强的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115800761A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211514567.1
申请日：2022-11-30
申请人： 东北大学佛山研究生创新学院 , 东北大学
摘要： 本发明提供一种自主均压型的模块化组合宽增益谐振直流变换器，涉及电力电子功率变换技术领域。该变换器在现有直流变换器的基础上，原边电路采用多个谐振式直流变换模块并联结构，通过模块化的组合结构减小单个模块的电压和电流应力，提高变换器的功率变换效率；同时，采用均压悬浮电容连接相邻两个谐振式直流变换模块的桥臂中点，实现模块间的电压均衡，解决了由于模块间参数不均引起的电压不均衡的问题，从而扩展变换器的增益。副边电路通过辅助开关管和辅助二极管构成串‑并联可变拓扑，副边电路在串联和并联的情况下具有不同的增益范围，以满足变压器宽增益的应用需求。
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公开(公告)号：CN118801386A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410866740.7
申请日：2024-07-01
申请人： 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 , 东北大学
摘要： 本发明公开了一种多能源虚拟电厂优化调度方法及系统，包括以下步骤：收集日前的负荷需求和可再生能源发电数据作为样本数据；对样本数据进行预处理；建立与外部电网交易的虚拟电厂优化调度框架；分别建立虚拟电厂中燃气轮机和储能设备的基本单元模型；根据虚拟电厂内各设备的运行条件约束，并以日运行成本最低为目标函数建立虚拟电厂优化调度模型；将虚拟电厂优化调度模型转化为马尔科夫决策过程，设计智能体的状态空间、动作空间与奖励函数；在Python软件中采用Soft Actor‑Critic算法进行离线训练，并利用训练好的虚拟电厂智能体进行在线决策。本发明能够对虚拟电厂内部各资源进行灵活调度。
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公开(公告)号：CN118395081A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410520774.0
申请日：2024-04-28
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于同步压缩变换及改进CMT模型的滚动轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断领域。本发明创新地引入了同步压缩变换算法，对滚动轴承的振动信号进行时频转换。通过瞬时频率估计、频率重分配和压缩处理，能够精确地提取信号在时频平面上的关键特征，形成紧凑的同步压缩时频分布图，为后续的滚动轴承故障诊断提供了有力的数据支持。通过结合滚动轴承的具体故障状态及同步压缩变换产生的时频分布图的特点，对传统CMT模型进行了优化和改进，在CMT模型的Stem部分引入了多尺度卷积技术，克服了传统单一尺度卷积核在特征提取上的局限性，使得模型能够更好地适应滚动轴承故障诊断的需求，提高了滚动轴承故障识别的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN113283641B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110476956.9
申请日：2021-04-29
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/23213 , G06N3/006 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/30 , H02J3/38 , G06F113/06
摘要： 本发明涉及一种考虑风电预测误差时空相关性复合储能优化配置方法，包括步骤S1：运用核密度估计方法建立多个风电场预测误差的边缘分布函数，针对误差分布的特点，构建混合copula函数模型；步骤S2：使用最大期望值算法估计copula函数参数，并确定每种copula函数所占权重，采用蒙特卡洛场景生成法和K‑means聚类进行场景生成与缩减，得到优化配置所需场景；步骤S3：以系统总成本最小为目标，构建考虑输电网络运行的储能优化配置模型；步骤S4：模型中考虑能量损失比例评价指标与储能效益评价指标；步骤S5：对模型进行线性化处理，采用求解器和狼群算法联合对问题模型进行求解，最终得到最佳配置容量，实现系统的最优经济运行。
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公开(公告)号：CN110729722B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN201911008473.5
申请日：2019-10-22
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明提供的一种基于能源细胞架构的区域能源网优化调度方法，属于电网调度领域，该方法将区域能源网内以能源细胞为单位的个体划分为区域层与细胞层，并对层内的元素智能体化处理，利用考虑电价机制的智能体调度策略，将区域层与细胞层有机整合，解决了区域能源网内多元主体协调易产生决策混乱的问题；配合能源细胞状态检测法，针对不同的能源细胞状态检测结果制定相应的调度方法，实现在复杂运行条件下，为区域能源网生成合理调度方案的同时进行风电消纳；本方法综合考虑了经济运行、新能源消纳、能量存储装置高效利用等因素，实现了区域能源网的多能互补、协同优化。
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公开(公告)号：CN116954080A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310944922.7
申请日：2023-07-28
申请人： 东北大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明提供一种多智能体系统N分一致性控制方法，涉及多智能体系统控制技术领域。该方法首先建立多智能体系统N分对抗的通信网络拓扑图；然后确定智能体的动力学方程，确定多智能体系统N分对抗一致性稳定条件；并设计双间歇控制协议，确定多智能体系统的动力学方程，将多智能体系统的N分对抗一致性问题转变为一般一致性问题；再确定多智能体系统中各智能体的N分一致性误差及测量采样误差；并设计新型李雅普诺夫函数触发机制作为各智能体的事件触发机制；最后基于新型李雅普诺夫函数触发机制，使各智能体状态收敛至与目标位置向量，进而使多智能体系统中的各智能体位置形成对抗关系的对称可控空间，从而达到N分一致性。
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公开(公告)号：CN112446546B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202011392849.X
申请日：2020-12-02
申请人： 国网辽宁省电力有限公司技能培训中心 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种考虑能源可靠性的综合能源系统两阶段优化配置方法，包括以下步骤：建立电‑气联合综合能源系统模型；建立电‑气联合综合能源系统的两阶段优化配置模型；根据风速的瑞利分布，得到发电量的概率分布模型并加入优化模型约束中；确定设备随机故障对系统的影响，建立两个能源可靠性指标并加入优化模型约束中；利用CPLEX求解器求解电‑气联合综合能源系统的最优配置方案。本发明方法能够降低综合能源系统能量的不确定性的影响，有效地提高系统能量的利用，减少系统的投入成本，使系统同时具有可持续性和经济性。
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公开(公告)号：CN109766950B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201910047094.0
申请日：2019-01-18
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F18/23213 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种基于形态聚类和LightGBM的工业用户短期负荷预测方法，涉及电力系统负荷预测技术领域。该方法首先对采集到的工业用户负荷数据利用工业用户形态聚类算法进行聚类；并根据形态聚类后各类别用户的负荷特性进行特征工程处理；然后将经过形态聚类和对应特征工程处理后的各类负荷数据利用对应的LightGBM模型进行训练及预测；最后将各类用户的LightGBM模型预测结果进行模型融合，得到最终预测结果。本发明提供的基于形态聚类和LightGBM的工业用户短期负荷预测方法，充分考虑了不同工业用户具有不同负荷特性的特点，在计算效率和预测精确度方面较其他集成学习模型均具有显著提升。
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