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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114487835A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210050378.7
申请日：2022-01-17
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 一种粒子群优化BIRCH算法的退役动力电池等级划分方法,首先对退役动力电池的外观进行检测，初步筛选出可二次利用的退役动力电池。选取退役动力电池的容量、内阻和开路电压作为等级划分依据，建立聚类特征树CF Tree，利用CF Tree的CF节点的质心，作为初始聚类中心点。计算电池数据与聚类中心点的欧氏距离。根据“距离就近原则”，对退役动力电池进行初次分类。并通过粒子群不断优化聚类中心点的位置，最终将退役电池划分为若干等级。针对不同等级的退役动力电池，制定不同的后续应用方案。本发明将粒子群的优化思想融入聚类过程中，提高了退役动力电池等级划分的准确性，并且划分到同级别退役动力电池拥有较高的一致性。
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公开(公告)号：CN114487835B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210050378.7
申请日：2022-01-17
Applicant: 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 , 兰州理工大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 一种粒子群优化BIRCH算法的退役动力电池等级划分方法,首先对退役动力电池的外观进行检测，初步筛选出可二次利用的退役动力电池。选取退役动力电池的容量、内阻和开路电压作为等级划分依据，建立聚类特征树CF Tree，利用CF Tree的CF节点的质心，作为初始聚类中心点。计算电池数据与聚类中心点的欧氏距离。根据“距离就近原则”，对退役动力电池进行初次分类。并通过粒子群不断优化聚类中心点的位置，最终将退役电池划分为若干等级。针对不同等级的退役动力电池，制定不同的后续应用方案。本发明将粒子群的优化思想融入聚类过程中，提高了退役动力电池等级划分的准确性，并且划分到同级别退役动力电池拥有较高的一致性。
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公开(公告)号：CN104707629A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510162489.7
申请日：2015-04-08
Applicant: 兰州理工大学
IPC: B01J27/051 , C10G45/08
Abstract: 负载型过渡金属硫化物加氢催化剂的制备方法，该催化剂的特征在于主要采用四硫代钼酸盐及可溶性镍、钴盐，通过液相浸渍吸附—沉淀—高温还原三步法，实现高活性NiMoS，CoMoS，NiCoMoS型加氢精制催化剂的制备。该方法有效避免了模板剂、碱性溶剂及极性有机溶剂的使用，硫原子利用率高，催化剂硫化程度高，催化剂活性好。该方法适用于加氢脱硫、加氢脱氮、加氢脱芳、煤焦油加氢精制催化剂的制备。
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公开(公告)号：CN118630761A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410466523.9
申请日：2024-04-18
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 基于SA‑PSO的多次谐波扩大HCSY‑MG运行范围的控制方法，用以扩大微源半桥变流器串联结构星型连接微电网并网运行范围。为解决该系统由于微源输出功率不平衡引起的半桥变流器过调制问题，首先向过调制单元中注入3、5、7、9次谐波，使过调制的调制波幅值限制为1；然后再向非过调制单元注入等量的反向3、5、7、9次谐波，使其抵消过调制单元中的正向多次谐波，使系统运行范围扩大24.4％；由于各高次谐波间相互影响，采用SA‑PSO算法快速求取各高次谐波补偿系数的最优解。该方法可保证微源输出功率严重不平衡时系统依然能够稳定运行。
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