-
公开(公告)号：CN116642442B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202310608385.9
申请日：2023-05-27
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供一种多角度超声检测换热污垢厚度方法、系统及装置，属于换热污垢厚度检测技术领域。发明首先计算各斜入射角度对应的探头间距并调整超声发射探头和超声接收探头的位置，利用超声发射探头按照各斜入射角度发射纵波，利用超声接收探头接收各斜入射角度对应的多个回波；其次对各斜入射角度对应的多个回波进行筛选；再次根据筛选后的回波计算各斜入射角度对应的超声渡越时间；然后根据各斜入射角度以及对应的超声渡越时间计算各斜入射角度对应的污垢层厚度；最后对各斜入射角度对应的污垢层厚度进行融合，获得污垢层厚度均值。本发明基于多个斜入射角度求取污垢层厚度进行融合，进而提高换热污垢层厚度计算的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118378752A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410631061.1
申请日：2024-05-21
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于改进白鲸优化算法的微电网并网运行优化调度方法，所属微电网优化调度技术领域，包括：获取历史风、光及负荷数据，并确定机组出力模型及安装容量；确定微电网优化调度数学模型，确定目标函数及约束条件；根据微电网优化调度数学模型优化调度策略；改进白鲸优化算法，并根据步骤S3中的策略对微电网优化调度问题求解；根据步骤S4得到微电网各机组在每一时刻实际调度策略，并输出最优状态下日运行成本。本发明用改进后的白鲸优化算法求解微电网并网运行优化调度问题。确定了微电网中各机组在每一时刻的出力。通过更加精细的调度各个机组的出力，从而达到降低整个系统日运行成本、污染物排放，以及提高风光利用率的目标。
-
公开(公告)号：CN116642442A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310608385.9
申请日：2023-05-27
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供一种多角度超声检测换热污垢厚度方法、系统及装置，属于换热污垢厚度检测技术领域。发明首先计算各斜入射角度对应的探头间距并调整超声发射探头和超声接收探头的位置，利用超声发射探头按照各斜入射角度发射纵波，利用超声接收探头接收各斜入射角度对应的多个回波；其次对各斜入射角度对应的多个回波进行筛选；再次根据筛选后的回波计算各斜入射角度对应的超声渡越时间；然后根据各斜入射角度以及对应的超声渡越时间计算各斜入射角度对应的污垢层厚度；最后对各斜入射角度对应的污垢层厚度进行融合，获得污垢层厚度均值。本发明基于多个斜入射角度求取污垢层厚度进行融合，进而提高换热污垢层厚度计算的准确性。
-
公开(公告)号：CN118944127B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411010709.X
申请日：2024-07-26
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供了一种基于离策略积分增强学习方法的光‑水微电网频率最优控制方法。本发明通过分别建立水轮机组和光伏发电机的机理模型，进而获取光‑水微电网系统的状态空间表达式。同时根据发电特性将频率最优控制问题转化为零和博弈纳什平衡问题，利用离策略积分增强学习方法中的神经网络逼近纳什平衡点。本发明可根据历史二次调频控制输入和状态输出数据，实时求得光‑水微电网系统频率控制的近似最优控制律，在光伏出力波动和模型参数不确定时，最小化频率偏差使光‑水微电网系统频率维持稳定，提高系统的抗干扰能力。
-
公开(公告)号：CN118674087A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410521421.2
申请日：2024-04-28
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06V10/764 , G06V10/75 , G06N3/0442 , G06N3/049
Abstract: 本发明公开了一种碳排放量预测系统，包括：碳排放量数据采集模块：用于采集监控区域不同类型的碳排量数据；数据传输处理模块：用于接收所述碳排放量数据并进行处理，获得碳排放总量；关联度分析模块：用于通过灰色关联分析影响碳排放量的关联因素，获得碳排放序列数据集；碳排放量预测模块：用于通过神经网络预测模型对碳排放量进行预测，获得预测结果。本发明提高了预测的准确度。
-
公开(公告)号：CN118944127A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411010709.X
申请日：2024-07-26
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供了一种基于离策略积分增强学习方法的光‑水微电网频率最优控制方法。本发明通过分别建立水轮机组和光伏发电机的机理模型，进而获取光‑水微电网系统的状态空间表达式。同时根据发电特性将频率最优控制问题转化为零和博弈纳什平衡问题，利用离策略积分增强学习方法中的神经网络逼近纳什平衡点。本发明可根据历史二次调频控制输入和状态输出数据，实时求得光‑水微电网系统频率控制的近似最优控制律，在光伏出力波动和模型参数不确定时，最小化频率偏差使光‑水微电网系统频率维持稳定，提高系统的抗干扰能力。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.032 seconds)
