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公开(公告)号：CN214480392U
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202022600677.2
申请日：2020-11-11
摘要： 本实用新型涉及一种倾角可调节的光伏支架。本实用新型的目的是提供一种结构简单、稳定可靠的倾角可调节的光伏支架。本实用新型的技术方案是：一种倾角可调节的光伏支架，其特征在于：包括用于安装光伏组件的承载组件，承载组件中上部经若干伸缩杆连接置于地面上的基桩，伸缩杆上端可转动连接延伸块，延伸块与所述承载组件固定相连，伸缩杆下端固定于基桩上；所述承载组件下端经稳固组件支撑于地面，该稳固组件包括连接承载组件的连接件，连接件下端可转动的连接底盘，底盘可水平滑动的置于辅助平台上，该辅助平台设置于所述基桩上。本实用新型适用于光伏支架技术领域。
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公开(公告)号：CN116855991A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310879435.7
申请日：2023-07-18
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： C25B11/081 , C25B11/065 , C25B1/04
摘要： 本发明公开了一种超细铱纳米颗粒及其制备方法，属于纳米材料制备技术领域。超细铱纳米颗粒由以下方法制得：将醋酸铱作为金属源加入到含有呋喃二甲酸的水溶液中，对其进行充分搅拌；升温通过水热法合成超细铱纳米颗粒。该方法以醋酸铱为金属源，以去离子水作为溶剂，在呋喃二甲酸的还原作用下通过水热反应合成尺寸在1‑2纳米的超细铱纳米合金。该方法合成的铱纳米颗粒具有较高的电催化活性和优异的稳定性。本发明为无表面活性剂制备铱纳米颗粒提供了一种新的途径。
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公开(公告)号：CN116334658A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310271749.9
申请日：2023-03-20
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： C25B9/70 , C02F1/00 , B01D46/00 , C25B9/60 , C25B1/04 , C25B15/021 , C25B15/08 , C25B15/02 , C25B9/65 , F03D9/19 , C02F103/08 , C02F103/04
摘要： 本发明涉及一种集装箱式海上电解制氢系统。本发明适用于新能源领域。本发明要解决的技术问题是：提供一种集装箱式海上电解制氢系统。本发明所采用的技术方案是：一种集装箱式海上电解制氢系统，其特征在于，具有多个集装箱，集装箱内装有：电解制氢模块，具有依次相连通的电解槽、气液分离器和纯化装置；整流变压模块，用于将海上风电的高压电力转化为所述电解制氢模块工作所需的交流电和直流电；海水处理模块，用于将海水转化为所述电解制氢模块电解制氢所需的纯水，并供给电解制氢模块；冷却换热模块，用于为所述电解制氢模块提供冷却水，以降低电解制氢模块温度；压缩空气模块，用于为所述整体电解制氢系统提供洁净的空气。
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公开(公告)号：CN115207951A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110576452.4
申请日：2021-05-26
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑风电场弃风及预测误差考核的储能系统控制方法。考虑了风电场弃风及预测误差指标，研究风电场储能系统运行策略控制，可有效减少风电场预测系统误差、并减少风电场弃风电量。所述方法包括以下步骤：对风电场实际输出功率、电网对风电场下达的功率指令、风功率预测系统预测功率进行秒级采集；对风电场短期预测、超短期预测误差进行核算；对储能系统运行参数进行采集和判定；根据储能系统运行状态对储能系统进行充放电控制。
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公开(公告)号：CN109255726A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811042356.6
申请日：2018-09-07
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 浙江大学
CPC分类号： G06Q50/06 , G06K9/6223 , G06K9/6247 , G06Q10/04
摘要： 本发明公开了一种基于混合智能技术的超短期风功率预测方法。以解决超短期风力发电难以预测的挑战。所提方法在可用的原始数据基础上采用一系列数据处理技术，包括基于统计分析的输入变量选取、基于主成分分析(PCA)技术的属性约简以及基于K-means聚类算法的特征子集划分，以获得更为相关及有效的浓缩数据作为预测的输入信息。所提方法采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对输入信息进行训练学习，以获取输出预测结果。训练过程中通过粒子群优化(PSO)算法对ANFIS参数优化求解，以降低预测误差。应用实际风电场的预测结果对该混合智能方法进行了评价，实验表明，该方法能达到有效的预测精度。
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公开(公告)号：CN112801350B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110042233.8
申请日：2021-01-13
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 中国科学技术大学
摘要： 本发明涉及一种基于不确定度的深度学习超短时风电功率预测方法，其特征在于：S01、获取若干指定高度下、当前及过去连续的一定时间内多个时刻的风电数据，风电数据包括风速、风向；S02、对风电数据进行预处理；S03、将经预处理的当前及过去连续的一定时间内多个时刻各指定高度的风电数据输入训练好的贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型，模型输出各指定高度下的风电功率预测值、模型不确定度和偶然不确定度；S04、根据偶然不确定度、模型不确定度判断预测结果的可信程度；所述贝叶斯深度学习超短时风电功率预测网络模型的训练集中每个样本取连续的一定时间内多个时刻对应所述若干指定高度的风电数据，及该一定时间内最后时刻的风电功率。
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公开(公告)号：CN114091729A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111228467.8
申请日：2021-10-21
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于奇异谱分解和时间卷积神经网络的多步风电功率预测方法。适用于风力发电功率预测领域。本发明所采用的技术方案是：一种基于奇异谱分解和时间卷积神经网络的多步风电功率预测方法，其特征在于：获取历史风速和历史功率；对历史风速和历史功率进行奇异谱分解，分别获得历史风速和历史功率的多维特征向量；将历史风速和历史功率的多维特征向量输入经训练的风电功率预测模型，输出风电功率预测结果；所述风电功率预测模型包括时间卷积神经网络层和全连接层，时间卷积神经网络层用于对历史风速数据和历史功率数据进行时序建模和特征提取，全连接层用于对时间卷积神经网络层提取的特征进行融合，以获取最终风电功率预测结果。
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公开(公告)号：CN113988394A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111226793.5
申请日：2021-10-21
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于格拉姆矩阵和卷积神经网络的风电超短期功率预测方法。适用于风力发电功率预测领域。本发明所采用的技术方案是：一种基于格拉姆矩阵和卷积神经网络的风电超短期功率预测方法，其特征在于：获取历史风速、历史风向和历史功率，包括待预测时刻之前n个时刻的风速、风向和功率；对历史功率数据进行VMD分解，获得m个不同中心频率的特征信号；对历史风速、历史风向和特征信号进行归一化处理；对归一化后的历史风速、历史风向和特征信号进行数据融合，并基于数据融合得到的数据构造格拉姆矩阵；将格拉姆矩阵输入经训练的风电功率预测模型，得到功率预测结果；所述风电功率预测模型基于卷积神经网络构建。
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公开(公告)号：CN113964825A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111228476.7
申请日：2021-10-21
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于二次分解和BiGRU的超短期风电功率预测方法。适用于风力发电功率预测领域。本发明所采用的技术方案是：一种基于二次分解和BiGRU的超短期风电功率预测方法，其特征在于：获取风电数据，采用Pearson相关系数衡量风电数据中各变量与风电功率之间的相关程度，并基于Pearson系数选择变量构成输入信息；将输入信息进行归一化处理；采用奇异谱分解和变分模式分解相结合的二次分解方法，对归一化后的输入信息模式分解；采用BiGRU将模式分解后的所有模式信号分别进行时序信息建模；将所有时序信息网络的输出共同输入到全连接网络层进行信息融合和决策，获得最终的风电功率预测结果。
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公开(公告)号：CN113780661A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111072010.2
申请日：2021-09-14
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种针对突变风速的风电超短期功率预测方法。本发明的目的为提供一种针对突变风速的风电超短期功率预测方法。本发明的技术方案为一种针对突变风速的风电超短期功率预测方法，其特征在于：将前n个历史时刻的历史风速输入风速预测模型预测下一时刻的风速预测值；将风速预测值与前n个历史时刻历史风速均值之差作为该下一时刻的风速增量；将前n个历史时刻的历史风速和历史功率，以及该下一时刻的风速增量输入风电功率预测模型预测该下一时刻的风电功率。本发明适用于风力发电功率预测领域。
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