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公开(公告)号：CN113032968B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202110229436.8
申请日：2021-03-02
申请人： 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 河北工业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/17 , H02J3/38 , G06F111/10
摘要： 本发明提供了一种双馈风机控制器参数辨识方法及装置，该参数辨识方法包括：根据参数待辨识的双馈风机控制器的结构确定对应的预设数学模型；采集所述双馈风机控制器在当前运行时段的多个输入输出数据；根据所述数学模型以及所述多个输入输出数据得到双馈风机控制器待辨识参数的初步辨识结果；根据预先采集的双馈风机控制器在历史运行时段的多个运行数据对所述待辨识参数的初步辨识结果进行调整，得到双馈风机控制器待辨识参数的最终辨识结果。本发明的双馈风机控制器参数辨识方法大大提高了参数辨识的精度。
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公开(公告)号：CN113032968A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110229436.8
申请日：2021-03-02
申请人： 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 河北工业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/17 , H02J3/38 , G06F111/10
摘要： 本发明提供了一种双馈风机控制器参数辨识方法及装置，该参数辨识方法包括：根据参数待辨识的双馈风机控制器的结构确定对应的预设数学模型；采集所述双馈风机控制器在当前运行时段的多个输入输出数据；根据所述数学模型以及所述多个输入输出数据得到双馈风机控制器待辨识参数的初步辨识结果；根据预先采集的双馈风机控制器在历史运行时段的多个运行数据对所述待辨识参数的初步辨识结果进行调整，得到双馈风机控制器待辨识参数的最终辨识结果。本发明的双馈风机控制器参数辨识方法大大提高了参数辨识的精度。
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公开(公告)号：CN108599675A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810713773.2
申请日：2018-07-03
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明为高空风光互补发电装置，该装置包括飞翼状的飞艇、并排设置的两个垂直轴风机和电力处理模块，在飞艇的上表面布置有柔性太阳能板，两个垂直轴风机并排地安装在飞艇的下方，两个垂直轴风机通过风机缆绳与飞艇连接固定；所述电力处理模块安装在并排的垂直轴风机的上方；两个垂直轴风机左右对称设置，两个垂直轴风机除风轮旋转方向不同之外，其余均相同，两个垂直轴风机对称固定在底座和风机上支架上，每个垂直轴风机均包括导流板、风轮、风机下支架、发电机、主轴；所述风轮包括横杆、阻力型叶片、升力型叶片。该装置实现了风能和太阳能的风光互补供电，提供强大的电力供应，能够昼夜不间断输送电能，解决了风能和太阳能的间歇性问题。
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公开(公告)号：CN112446545A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011385316.9
申请日：2020-12-01
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于叠加马尔科夫链的负荷预测方法。该方法首先将获取的负荷历史数据按照不同日期同一时刻进行分组并转换为状态变量；然后根据不同步长、天气、季节与日期类型计算相应的状态转移矩阵；之后根据初始状态及转移矩阵按顺序计算下一时刻点的模拟值；最后加入误差补偿，得到最终的负荷预测值。本发明负荷预测方法区别于一般的马尔科夫链方法，克服了传统方法统一划分状态区间的缺陷，本发明负荷预测方法对状态转移矩阵进行分类，并且采用叠加马尔科夫链进行预测，改善了以往方法精度不高的缺点，使负荷预测结果更加准确。
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公开(公告)号：CN101412708A
公开(公告)日：2009-04-22
申请号：CN200810153553.5
申请日：2008-11-27
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： C07D333/20 , A61K31/496 , A61P25/24
摘要： 本发明为一种度洛西汀衍生物及制备方法，属于具有抗抑郁活性的药物化学领域。其结构式如右式，R为芳香基团或叔丁基。本发明的度洛西汀类衍生物的制备方法，包括以下步骤：第一步，将度洛西汀溶于反应器中的二氯甲烷中，再加入缚酸剂，室温下搅拌20分钟后，再滴入氯乙酰氯，于0～30℃下，反应1～5小时生成酰胺化合物1；第二步，将上步反应生成的酰胺化合物1溶于反应器中的乙腈中，然后加入碘化钠和三乙胺，其配比为摩尔比酰胺化合物1∶碘化钠∶三乙胺＝1∶0.003∶1.5～3，再加入哌嗪化合物，其摩尔比为酰胺化合物1∶哌嗪化合物＝1∶1，在80℃下，反应4～10小时，得到目标产物。本发明的度洛西汀衍生物可同时具有多重作用机制，可用于制备抗抑郁症的药物。而且其制备过程简单易操作。
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公开(公告)号：CN112329339B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202011162929.6
申请日：2020-10-27
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G01P5/00 , G06F111/08 , G06F113/08
摘要： 本发明公开一种风电场短期风速预测方法，该预测方法对风速分解后的风速分量进行重新组合，得到两个风速分量，降低了多个风速分量预测误差累积造成的整体预测误差过大，并且将影响风速预测效果的风速随机波动提取出来，提高另一风速分量的预测精度。此外，应用人工鱼群算法优化RBF神经网络提高了神经网络的预测精度和计算效率。对于影响风速预测的随机波动，建立了风速波动量对趋势量的相依概率模型，使风速随机波动预测更加准确，提高了风速预测精度。
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公开(公告)号：CN111444626A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010266873.2
申请日：2020-04-07
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明为双馈风机结构参数在线参数辨识方法，该方法首先进行双馈风机的整体建模，根据所建立的数学模型，在风电场监控系统上采集辨识所需要的的电流电压转速数据。所辨识的参数为双馈风机的转子定子电阻电感互感，应用迭代的方法进行参数的计算，在迭代过程中加入相对加权因子提高辨识的精度，实现了双馈风机结构参数的在线辨识。
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公开(公告)号：CN110717277A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910971267.8
申请日：2019-10-14
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/10
摘要： 本发明为一种时序风速模拟方法，该方法主要通过将历史实际风速分段求相邻两个时间序列变化量的累积分布函数来体现风速的时序性，即相邻时间序列的变化情况，可以准确地表现出与实际风速相似的分布状况。根据历史风速数据中出现次数最少的n个风速点，作为分割点，整个历史风速的变化量都被统计，避免了以往风速建模时风速分区间选取对模拟精度影响较大的缺点。
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公开(公告)号：CN101412707A
公开(公告)日：2009-04-22
申请号：CN200810153552.0
申请日：2008-11-27
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： C07D333/20 , A61K31/381 , A61P25/24
摘要： 本发明为一种度洛西汀衍生物及制备方法，属于具有抗抑郁活性的药物化学领域。其结构式如右式，R为芳香基团或叔丁基。本发明度洛西汀衍生物的制备方法，包括以下步骤：将度洛西汀溶于二氯甲烷中，然后加入缚酸剂，其配比为摩尔比度洛西汀∶缚酸剂＝1∶1.5～3，室温下搅拌20分钟后，再滴入酰氯，其摩尔比为度洛西汀∶酰氯＝1∶1.2～2，于0～30℃下，反应1～5小时，得到度洛西汀衍生物；其中缚酸剂为N，N－二异丙基乙基胺、吡啶或三乙胺；酰氯为芳香基酰氯或三甲基乙酰氯。本发明的度洛西汀衍生物可同时具有多重作用机制，可用于制备抗抑郁症的药物。而且其制备过程简单易操作。
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公开(公告)号：CN113159452A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110532494.8
申请日：2021-05-17
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于时空相关性的风电集群功率预测方法，该预测方法分析了风电集群中风电场之间的时空相关性，应用多种类型相关性计算方法进行计算，引入Shapley值法进行加权，使相关性评价更加全面，更加精确的计算风电集群中的相关性。该预测方法考虑影响发电功率的多种因素，将多种因素融合在一起，使风电集群整体时空相关性特征得到提取，从而达到直接风电集群功率预测的效果，避免了现有方法叠加预测造成误差随之叠加的弊端，提高了预测精度。此外，应用卷积神经网络提取风电集群的关键时空相关特征，达到降低维度的目的，使风电集群的时空相关特征可以直接输入进神经网络中，与风电集群功率相对应，更加方便的进行风电集群发电功率预测，使预测精度更高。
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