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公开(公告)号：CN102169342A
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN201110122693.8
申请日：2011-05-13
申请人： 吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G05B19/418
CPC分类号： Y02P90/02
摘要： 一种计及分布式电源的配电网协调控制系统，包括一个主控、1块模拟显示屏、13组互感器、9组分布式开关控制终端、2组分布式发电装置控制终端、2组分布式储能装置控制终端、2组分布式发电装置、2组三相逆变装置、2组储能装置、2组充电/逆变装置。本发明使配电系统具备协调网内分布式电源的运行状态，进而实现网内清洁能源利用率最大化的能力。协调优化分布式电源的运行状态，实现清洁能源的负荷跟踪率达到70％以上，同时避免了分布式电源任意并网/解裂对配网造成的冲击；当配网发生极端事故时，即配电网出现“孤岛运行”情况，协调网内分布式电源和储能装置最大功率运行，保证网内重要负荷正常供电，解决了极端事故时配网供电问题。
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公开(公告)号：CN102222931A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110098230.2
申请日：2011-04-19
申请人： 吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
摘要： 一种微电网三相并网逆变系统，包括主电路DSP系统、2组交流互感器、1组直流互感器、1组数据采集转换模块、1组直流数据采集模块、1组温度传感器、1组IGBT驱动模块，本发明使三相逆变系统具备了独立运行和并网运行自适应的能力，实现并网\独立双模式三相逆变系统，通过在并网前，使输出电压跟踪电网电压的幅值和相位，在断网时刻采用断网前负载电压相位幅值作为电压基准，使本逆变系统在工作模式转换过程中实现无缝切换，解决了独立逆变系统不能并网的技术问题。
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公开(公告)号：CN102169342B
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201110122693.8
申请日：2011-05-13
申请人： 吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 长春工程学院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G05B19/418
CPC分类号： Y02P90/02
摘要： 一种计及分布式电源的配电网协调控制系统，包括一个主控、1块模拟显示屏、13组互感器、9组分布式开关控制终端、2组分布式发电装置控制终端、2组分布式储能装置控制终端、2组分布式发电装置、2组三相逆变装置、2组储能装置、2组充电/逆变装置。本发明使配电系统具备协调网内分布式电源的运行状态，进而实现网内清洁能源利用率最大化的能力。协调优化分布式电源的运行状态，实现清洁能源的负荷跟踪率达到70％以上，同时避免了分布式电源任意并网\解裂对配网造成的冲击；当配网发生极端事故时，即配电网出现“孤岛运行”情况，协调网内分布式电源和储能装置最大功率运行，保证网内重要负荷正常供电，解决了极端事故时配网供电问题。
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公开(公告)号：CN101739601B
公开(公告)日：2013-03-06
申请号：CN200810051406.7
申请日：2008-11-12
申请人： 长春工程学院
摘要： 一种用于开发强化学习系统的框架及方法，其特征在于它是由与外部环境交互的学习者接口、表示环境状态的状态接口、系统通过执行部件执行动作的动作接口、基本的测试环境等部分组成框架，然后利用框架开发强化学习系统，其中学习者接口通过状态接口获取环境状态，经过学习更新内部状态并做出决策，调用动作接口作用于环境，同时提供了本研究组提出的新的基于量子理论的多机器人强化学习算法实现作为实例演示。开发人员只需要按照一定步骤实现相应的接口即可完成机器人或其他智能装置学习模块的开发。本发明可移植性高，可以在众多平台运行，可与其他机器人系统框架结合使用，大大降低了学习算法编写的复杂度，方法简单。
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公开(公告)号：CN108890610A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810742794.7
申请日：2018-07-09
申请人： 长春工程学院
摘要： 本发明公开了一种距离定位的山地行动智能机器人，包括防护装置、动力轴和外包围，所述防护装置的上方设置有缓冲底座，且缓冲底座的上方设置有衔接底座，所述动力轴的左右两端均设置有动力传输装置，所述外包围的内部设置有缓冲海绵，所述外包围的前端安装有距离感应器，所述缓冲海绵的上方设置有内置基座，所述连接螺栓的上方固定有下组合板，所述边角槽的内部设置有支撑弹簧，所述连接座的上方设置有上组合板。该距离定位的山地行动智能机器人，与现有的普通机器人相比，相比于普通的机器人，增加结构的同时大大提高了整个装置的使用性能，通过动力结构的增加使整个设备可以有效的适应于凹凸山体路面，有效的满足了人们的使用需求。
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公开(公告)号：CN101739601A
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200810051406.7
申请日：2008-11-12
申请人： 长春工程学院
摘要： 一种用于开发强化学习系统的框架及方法，其特征在于它是由与外部环境交互的学习者接口、表示环境状态的状态接口、系统通过执行部件执行动作的动作接口、基本的测试环境等部分组成框架，然后利用框架开发强化学习系统，其中学习者接口通过状态接口获取环境状态，经过学习更新内部状态并做出决策，调用动作接口作用于环境，同时提供了本研究组提出的新的基于量子理论的多机器人强化学习算法实现作为实例演示。开发人员只需要按照一定步骤实现相应的接口即可完成机器人或其他智能装置学习模块的开发。本发明可移植性高，可以在众多平台运行，可与其他机器人系统框架结合使用，大大降低了学习算法编写的复杂度，方法简单。
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