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公开(公告)号：CN113077166A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110411473.0
申请日：2021-04-16
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明属于电网调度技术领域，尤其涉及一种基于马尔可夫决策过程的社区储能调度方法。本发明方法首先建立一个基于马尔可夫决策过程的社区储能调度方法，将社区储能管理模型改写为贝尔曼方程，利用最优策略的阈值方法，求解与社区储能调度模型等价的贝尔曼方程，得到社区储能设备的调度结果。本发明的基于马尔可夫决策过程的社区储能调度方法，在考虑可再生能源发电，价格和需求等市场不确定性的情况下，建立了储能作为价格制定者的储能管理模型。其中考虑了大规模储能参与市场影响价格即作为价格制定者的情况，因此更符合实际，可以更好指导基于生产消费者的社区利用储能来获得利益。
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公开(公告)号：CN113177185B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110445651.1
申请日：2021-04-25
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提出一种基于缩紧McCormick方法的综合热电系统调度方法，属于热电系统联合调度技术领域。该方法建立基于量调节的区域供热系统的基础模型并进行重构，然后分别建立电力系统模型和能源模型，根据该三个模型建立由目标函数和约束条件构成的综合热电系统联合调度模型，将联合调度模型转化为凸的McCormick模型，采用分段McCormick技术对该McCormick模型进行转换，利用边界收缩算法求解转换后的模型，得到最终的综合热电系统调度方案。本发明可以降低计算复杂度，快速得到满足实际运行要求的可行性和最优性的解，以用于基于热网量调节的综合热电系统调度。
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公开(公告)号：CN113077166B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110411473.0
申请日：2021-04-16
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N7/01
Abstract: 本发明属于电网调度技术领域，尤其涉及一种基于马尔可夫决策过程的社区储能调度方法。本发明方法首先建立一个基于马尔可夫决策过程的社区储能调度方法，将社区储能管理模型改写为贝尔曼方程，利用最优策略的阈值方法，求解与社区储能调度模型等价的贝尔曼方程，得到社区储能设备的调度结果。本发明的基于马尔可夫决策过程的社区储能调度方法，在考虑可再生能源发电，价格和需求等市场不确定性的情况下，建立了储能作为价格制定者的储能管理模型。其中考虑了大规模储能参与市场影响价格即作为价格制定者的情况，因此更符合实际，可以更好指导基于生产消费者的社区利用储能来获得利益。
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公开(公告)号：CN113177185A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110445651.1
申请日：2021-04-25
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提出一种基于缩紧McCormick方法的综合热电系统调度方法，属于热电系统联合调度技术领域。该方法建立基于量调节的区域供热系统的基础模型并进行重构，然后分别建立电力系统模型和能源模型，根据该三个模型建立由目标函数和约束条件构成的综合热电系统联合调度模型，将联合调度模型转化为凸的McCormick模型，采用分段McCormick技术对该McCormick模型进行转换，利用边界收缩算法求解转换后的模型，得到最终的综合热电系统调度方案。本发明可以降低计算复杂度，快速得到满足实际运行要求的可行性和最优性的解，以用于基于热网量调节的综合热电系统调度。
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公开(公告)号：CN118330468A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410617207.7
申请日：2024-05-17
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/385
Abstract: 一种基于生成式机器学习的退役电池健康状态快速估计方法，包括：a.通过变分自动编码器VAE将已测得的脉冲电压响应数据压缩成潜在空间的潜变量表示；b.使用交叉注意力机制整合潜在空间的脉冲电压响应数据和退役条件信息，生成蕴含电池退役条件信息的潜在空间脉冲电压响应数据；c.VAE解码器神经网络利用蕴含电池退役条件信息的潜变量，恢复原始空间重构输入数据，和/或根据原始或未见的退役条件来生成新数据；d.使用步骤c得到的数据，通过机器学习预测算法预测退役电池的健康状态SOH。本发明能够指导在退役电池回收预处理时的电池健康状态估计，为电池回收提供了一种快速、便捷、高精度、低成本的健康状态估计方法，促进电池回收和梯次利用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115859633A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211568148.6
申请日：2022-12-08
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于人体需求的可穿戴系统规划以及能量管理方法，包括如下步骤：可穿戴系统进行硬件搭建，以及规划基于场景的源网荷储搭配方案；对设备分类类型中能量采集设备、储能设备和负载设备进行建模，以及对穿戴者的人体需求建立行为模型；建立人体需求到能量需求和信息需求的映射，并生成设备连接矩阵和功率调节量；基于人体需求对能量管理策略进行优化，获得最优的连接矩阵和功率调节量。本发明能够充分利用设备与穿戴者之间的协同互补，提高可穿戴系统的服务质量和穿戴者的舒适度。同时实现对系统内设备的协同调度、与穿戴者的高效交互和对人体需求的实时应答，能够满足一套系统的多场景应用需求。
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公开(公告)号：CN108455277A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201711444232.6
申请日：2017-12-27
Applicant: 中核北方核燃料元件有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明属于高温气冷堆核燃料元件工业生产自动化技术领域，具体涉及一种球形核燃料元件压制球坯自动传输装料装置。该装置包括4条球坯传输线、1台球坯吸取装料机器人、自动化码料系统、料盘转运叠放机构。本发明技术方案在生产线上应用后，节约了球坯装料及料盘转运堆叠的时间，终压压制后的球坯通过传输线自动转运到机器人吸取球坯处，避免了人工一次性大量转运球坯的局面，实现了从人工装料到智能自动化装料的转变，提高了劳动效率且能够满足生产工艺需求。
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公开(公告)号：CN108313713A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201711445153.7
申请日：2017-12-27
Applicant: 中核北方核燃料元件有限公司 , 清华大学
IPC: B65G47/90
Abstract: 本发明属于高温堆燃料元件生产技术领域，具体涉及一种球形核燃料元件车削加工自动上料装置。该装置包括R1机器人和R2机器人、一套视觉识别系统、一套二维抓取机构、一套球坯传输装置。本发明技术方案实现了球坯上料速度快、球坯冒口特征识别准确、球坯传输线摆放位置精准及自动化程度高的目的，可以实现高温气冷堆球形燃料元件车削加工自动上料的操作，通过机器人自动搬运料盘、抓取球坯，降低了操作人员的劳动强度，提高车削工序的生产效率，满足生产线工业化生产需求。该装置经试用，使用效果良好。
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公开(公告)号：CN118330467A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410616420.6
申请日：2024-05-17
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/392
Abstract: 一种利用数据驱动方式解偶电池老化模式的电池衰减轨迹预测方法，从电池的多阶段充电过程中提取特征，利用截止电压量化电池的初始制造差异性，并建立源域和目标域模型，通过迁移学习技术，构建能够适应不同温度条件的目标域模型，并使用神经网络对化学过程进行预测和校准。还用物理信息进行可迁移性度量，为多个源域分配权重，以预测目标域特征的老化率。进一步，构建降解链追踪电池老化过程，并建立电池退化轨迹模型来学习容量退化曲线。最终，使用所建立的模型对电池寿命轨迹进行预测，并在不同温度条件下进行验证，确保预测的准确性。该方法特别适用于电动汽车快速充电场景，能够早期预测电池容量衰减轨迹，具有重要的商业应用价值。
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公开(公告)号：CN116345471A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211599364.7
申请日：2022-12-12
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供了一种电网调频调压的控制方法，包括以下步骤：S1、建立电网的线性化的潮流模型和有功功率补偿模型；S2、建立关于有功出力和无功出力的优化模型和约束，以保证电压和频率有功补偿误差在设定的范围内；S3、求解所述优化模型，得到有功出力和无功出力策略；从而协调电网的有功无功出力，有效补偿频率波动及调节电网节点电压。本发明考虑了电网能源在有功无功出力的灵活性，挖掘了其在协同调节频率和电压的潜力，能够通过协调有功无功出力，有效补偿频率波动及调节网络各节点电压，解决有效调节电网频率和电压的问题，从而保证电网的安全运行。
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