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公开(公告)号：CN112418915B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202011237093.1
申请日：2020-11-09
申请人： 浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂 , 北方工业大学
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06Q20/38 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及基于区块链储能系统的电力安全交易方法。方法包括如下步骤：利用非对称加密的方法为交易两方产生一对公钥和私钥；交易主体利用自己隐私的私钥对交易信息进行加密后投入系统；系统通过交易主体公开的公钥对其加密信息进行解密；系统将计算结果利用双方的公钥进行加密后，发送至交易双方；参与者利用私钥对计算结果进行解密；卖方发送电能，买方支付账单；完成一次交易。本发明所提供的基于区块链储能系统的电力安全交易方法，通过非对称加密的方法，可以保证三方交易中交易主体的身份可验证性，保证交易过程中数据的安全性与隐私性。
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公开(公告)号：CN117691707A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311690619.5
申请日：2023-12-11
申请人： 北方工业大学 , 三峡科技有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种多状态融合的储能电池舱功率分配方法及系统，涉及储能电池舱技术领域。方法包括基于等效电路数学模型，根据储能电池舱的历史SOC，确定储能电池电站中的每个储能电池舱的SOH；构建模糊控制器；基于目标模糊控制器，根据调度指令建立储能电池舱功率分配优化模型，利用优化算法对储能电池舱功率分配优化模型进行求解，得到储能电池舱功率分配指令；根据储能电池舱功率分配指令控制储能电池电站中的所有储能电池舱。本发明基于荷电状态、健康状态和功率状态多个维度对储能电池电站中的储能电池舱进行分别调度，提高储能电池应用的合理性和安全性。
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公开(公告)号：CN117236803B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311522862.6
申请日：2023-11-16
申请人： 中铁二十二局集团电气化工程有限公司 , 北方工业大学
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06F18/23213 , G06F17/16 , G06N3/088 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种牵引变电站等级划分及评价方法、系统及电子设备，涉及牵引变电站智能化评价领域。本发明对获取指标进行权重赋值得到权重向量，使用无监督学习方法基于权重向量对指标进行聚类得到聚类簇矩阵，并基于确定聚类簇矩阵中每一聚类簇在各指标下的范围建立聚类簇指标上限矩阵和聚类簇指标下限矩阵，根据聚类簇指标上下限矩阵确定聚类簇指标矩阵；根据使用对应不同指标的数据对各个聚类簇进行打分得到的聚类簇评分向量确定聚类簇矩阵中每一聚类簇的评分等级；基于这一评分等级得到待评价牵引变电站的评价结果，以解决现有技术存在的牵引变电站的评价等级划分以及评价工作困难的问题，进而能够提高牵引变电站评价工作的合理性与有效性。
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公开(公告)号：CN117277283A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311157707.9
申请日：2023-09-08
申请人： 北方工业大学 , 三峡科技有限责任公司
摘要： 本发明公开一种新能源‑储能系统集群的构网与跟网模式控制方法及系统，涉及新能源‑储能系统集群控制领域。本发明需要获取区域内电力系统结构以及含新能源‑储能系统集群的数据信息后，对所述数据信息进行标幺处理得到标幺数据；根据标幺数据评估各个新能源‑储能系统的构网能力，构建面向新能源‑储能系统集群运行模式控制的新能源‑储能系统集群构网与跟网模式组合优化数学模型；利用混合整数规划算法确定各新能源‑储能系统集群构网运行模式的决策指令与控制指令，以对电网中的各个新能源和储能变换器进行统筹规划和调度，实现电网中新能源和储能变流器的构网控制和跟网控制比例的动态调整，进而最大程度地提升电能质量和电网供电稳定性。
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公开(公告)号：CN117254491A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311152873.X
申请日：2023-09-08
申请人： 北方工业大学 , 三峡科技有限责任公司
摘要： 本发明提供了一种风光氢储微网系统时域滚动优化方法及系统，涉及风光氢储微网系统优化调度领域。该方法包括：获取风光氢储能微网系统的基础数据以及拓扑结构信息，判断BESS及HESS充放电状态，确定优化调度过程中的约束条件，以构建多目标函数；获取风光氢储能微网系统调度指令，基于模型预测控制理论，构建风光氢储能微网系统对应的状态空间模型，构建任一时刻风光氢储能微网系统中各子系统运行状态信息的时域滚动优化调度模型，制定日内微网能量优化调度策略，以对风光氢储能微网系统中各子系统的当前状态进行修正，形成风电、光伏、储能系统控制出力序列，确定最终日内优化调度结果。本发明很大程度上削弱了微电网中不确定性因素的影响。
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公开(公告)号：CN116707308A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310782494.2
申请日：2023-06-29
申请人： 三峡科技有限责任公司 , 北方工业大学
摘要： 本发明涉及一种用于光储系统的多端口高增益变换器，光伏电池、第三开关、第二开关、第二电感依次串联，且第一开关与第三开关并联；第一开关与第一电容串联后与第三开关并联；第一电感一端连接在光伏电池与第二电感之间，另一端连接在第一开关与第一电容之间；二极管、第二电容、第三电感、储能电池、第三电容依次串联，与第二开关与第三开关并联；二极管的正极连接第二电容，负极连接第三电容；第四开关与第三电感、储能电池并联；第四电感与第二电容、第三电感、储能电池并联；输出电容与第五开关串联后，与二极管、第二电容、第三电感、储能电池并联。该装置构建出多模块化的储能直流侧并联，实现光储系统中的能量双向流动，保证高可靠供电。
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公开(公告)号：CN114638550A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210512216.0
申请日：2022-05-12
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/9035
摘要： 本发明公开一种储能电站配置方案的指标筛选方法及系统，方法包括：获取储能电站评价指标集合和储能电站配置方案集合，并得到按照每一种方案配置特定容量储能后每个评价指标的评价结果；以不同的评价指标为行，以不同配置方案为列，将评价指标的评价结果构建成一个决策信息表；运用粗糙集理论对决策信息表进行处理，得到一组核属性集；在储能电站配置方案集合中选取若干个方案更换决策信息表的列，组成一个新的决策信息表，从储能电站评价指标集合中选取另一评价指标更换决策准则集，使得到多组核属性集，统计出现次数最多的评价指标即为关键指标。实现了在有效地降低数据处理量的同时，能够保证储能电站配置方案的有效性。
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公开(公告)号：CN112613735A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011532323.7
申请日：2020-12-23
申请人： 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司
摘要： 本发明涉及不同应用场景下电池性能评价方法。评价方法包括以下步骤：总目标设置为电池综合性能，指标层分为两层，一级指标包括：平滑间歇性电源功率波动、削峰填谷及增加备用容量三种应用场景，且每个一指标对应一组二级指标，即：功率密度、能量密度和内阻；一级指标相对于总目标为应用场景的装机容量占比，构建成对比较矩阵模块A、B、C、D；分别进行计算最大特征值与对应特征向量，分别进行归一化处理并进行一致性校验；将应用场景权值的特征向量与二级权值组合特征向量相乘求和，得到的向量中最大值所对应的电池性能即为最优性能指标。本发明能够定量计算电池的最优性能指标。
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公开(公告)号：CN112507790A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011211079.4
申请日：2020-11-03
申请人： 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司 , 安徽绿沃循环能源科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于差异演化的互补分类回归树的故障诊断方法及系统。该方法包括：获取样本集合；样本集合包括多种故障类别对应的样本信号，每个样本信号为对应故障类型下设备的运行信号；对样本集合中每个样本信号进行分析，得到所有样本特征向量组成的样本特征向量集合；根据样本特征向量集合，以遗传算法为差异性演化基础获得互补分类回归树模型；互补分类回归树模型包括原始分类回归树和互补分类回归树；基于分类回归树所有叶节点的基尼指数之和与叶节点数量，确定互补分类回归树模型中最优的分类回归树，得到设备的故障诊断模型；基于设备的运行信号，采用设备的故障诊断模型对设备进行故障诊断。本发明可以提高设备故障诊断的性能。
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公开(公告)号：CN112505551A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011484044.8
申请日：2020-12-16
申请人： 北方工业大学 , 北京联智汇能科技有限公司 , 安徽绿沃循环能源科技有限公司
IPC分类号： G01R31/367
摘要： 本发明涉及一种面向退役动力电池的筛选方法。包括如下过程：提取若干同型号退役后动力电池充放电过程电压信号n个特征变量，并利用聚类方法形成K个类别簇，选出代表各簇的典型样本X(core,k)；根据待测动力电池的特征变量X(test)，计算特征变量间比重，并构成判断矩阵A，进而获得特征向量并归一化得到ωa；计算以每个特征下不同类别簇间比重组成判断矩阵Bn的特征向量，并归一化处理后组成矩阵C；计算C×ωa获得待测动力电池的决策向量，并选择决策向量元素中最大值对应的类别为待测动力电池类型。与现有方法相比，本发明全程无参数的计算过程，降低了人为因素影响。
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