一种基于牺牲阳极的地埋式电化学防腐阴极保护耦合装置

    公开(公告)号:CN118581461A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410786937.X

    申请日:2024-06-18

    摘要: 本发明实施例提供一种基于牺牲阳极的地埋式电化学防腐阴极保护耦合装置,属于光伏安全领域。该装置包括:牺牲阳极、光伏板阴极、耦合装置、参比电极以及连接件;其中,在光伏板螺旋桩布置所述牺牲阳极,耦合装置用于连接牺牲阳极和光伏板阴极,确保电子流的稳定传输,参比电极用于监测土壤电位,以确保牺牲阳极的保护效果,连接件用于固定牺牲阳极和参比电极在边坡土体中。通过牺牲阳极的防腐作用,将光伏板金属部分作为阴极,利用牺牲阳极的阳极溶解来提供保护电流,从而防止光伏板金属部分的电化学腐蚀,提高耐久性。同时,参比电极用于监测土壤电位,确保牺牲阳极的保护效果达到最佳状态。

    一种高速公路智能多维度负荷管理调度系统及方法

    公开(公告)号:CN118551989A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410786928.0

    申请日:2024-06-18

    摘要: 本发明提供一种高速公路智能多维度负荷管理调度系统及方法,属于高速公路用电负荷管理技术领域,包括:数据采集模块采集各用电设备的电路参数及用电信息数据;模型训练模块对采集数据进行预处理及特征提取,基于提取的特征构建多维度负荷分类模型,使用采集数据对多维度负荷分类模型进行训练;实时监测模块实时采集用电设备数据对用电设备的状态进行实时监测;负荷调度管理模块将时采集数据输入多维度负荷分类模型中,得到负荷分类结果,对各类别负荷设备按照对应的负荷调度策略进行动态负荷调度。本发明通过多维度负荷分类模型实现不同类别负荷的用电设备的动态差异化调度,实现精确管控,提高电能源的利用效率,降低用电成本。

    一种中央空调建模方法
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN117648740B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202311549940.1

    申请日:2023-11-17

    摘要: 本发明涉及建筑节能技术领域,具体为一种中央空调建模方法,步骤包括运用物理公式描述中央空调的运行特性,整理输出带有标签化的历史数据集,对多个检测节点终端进行群智能网络架构的模型训练并辅助监控节点状态,基于根节点终端实时监测所有被控指标以及中央空调的运行参数,检测节点终端使用异步通信的方式监测和接收根节点终端的采集数据,在群智能网络中并行、分时、分片处理完毕数据模型的训练任务后,对中央空调的现有运行状态进行短时预测,并分时段依据采集数据进行反馈校验和误差纠偏。本发明搭建机理分析模型和数据驱动模型,并运用群智能网络架构和分布式计算技术对两种模型进行联合融合和深度处理。

    高速公路综合能源系统配置的评估方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN117610995A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311539413.2

    申请日:2023-11-17

    摘要: 本申请公开了一种高速公路综合能源系统配置的评估方法、系统及介质,主要涉及综合能源系统配置技术领域,用以解决现有的方法进行容量配置的优化目标不够全面,所获得的情况不一定是最优的问题。包括:获取包含待优化求解参数的系统预设资本计算公式;获取包含待优化求解参数的系统运营维护成本计算公式;获取包含系统预设资本、系统运营维护成本、系统电池重置成本和系统电网交易成本的总经济成本计算公式;获取包含待优化求解参数的系统效率计算公式和负载损耗率计算公式;获取待优化求解参数的约束数值范围;利用多目标粒子群算法,求解获得满足总经济成本计算公式、系统效率计算公式、负载损耗率计算公式和约束数值范围的输出值。

    一种中央空调建模方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117648740A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202311549940.1

    申请日:2023-11-17

    摘要: 本发明涉及建筑节能技术领域,具体为一种中央空调建模方法,步骤包括运用物理公式描述中央空调的运行特性,整理输出带有标签化的历史数据集,对多个检测节点终端进行群智能网络架构的模型训练并辅助监控节点状态,基于根节点终端实时监测所有被控指标以及中央空调的运行参数,检测节点终端使用异步通信的方式监测和接收根节点终端的采集数据,在群智能网络中并行、分时、分片处理完毕数据模型的训练任务后,对中央空调的现有运行状态进行短时预测,并分时段依据采集数据进行反馈校验和误差纠偏。本发明搭建机理分析模型和数据驱动模型,并运用群智能网络架构和分布式计算技术对两种模型进行联合融合和深度处理。

    一种防爆集装箱式储能系统和防爆方法

    公开(公告)号:CN117393875A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311381211.X

    申请日:2023-10-23

    摘要: 本发明涉及一种防爆集装箱式储能系统和防爆方法,属于能源储备技术领域,包括集装箱,集装箱内设有惰性气体储存罐和设在集装箱顶端的气流管道;气流管道的下端均匀设有出气孔;惰性气体储存罐的出气端连接气流管道;惰性气体储存罐连通气流管道的管道上设置有单向阀,单向阀信号连接有控制器;电池模组的外侧设有气体传感器和碰撞传感器,气体传感器和碰撞传感器均与控制器信号连接。储能系统受到冲撞时,碰撞传感器监测冲撞信号并传给控制器,气体传感器监测集装箱内惰性气体的浓度并传给控制器,控制器根据碰撞的程度控制单向阀的打开程度,向集装箱内填充惰性气体,降低储能系统的燃烧和爆炸风险,提高集装箱式储能系统的安全性和稳定性。

    一种ISTA模型驱动的EALISTA压缩感知重建算法及系统

    公开(公告)号:CN115841139A

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202211547207.1

    申请日:2022-12-05

    摘要: 本发明涉及智能通信领域,尤其是一种ISTA模型驱动的EALISTA压缩感知重建方法,EALISTA算法以传统迭代收缩阈值算法为模型,对传统迭代收缩阈值算法进行展开,生成EALISTA神经网络,通过已知的传感矩阵,预先计算出分析矩阵,进而简化训练结构。网络采用类循环神经网络结构,每层重复输入传感信号,根据重建模型将激活函数用阈值函数替代,增加可解释性的同时优化恢复性能,使得恢复出的稀疏信号更精确,此方法经过多层神经网络,每层神经网络节点数都和要恢复出来的信号维度一致,能够以较小维度的权重矩阵来实现优异的恢复性能,而每层网络对应了模型中的每一次迭代,很好的结合了传统迭代收缩阈值算法的优秀恢复性能,体现出了模型驱动神经网络的优异性能。