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公开(公告)号：CN119987478A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510198472.0
申请日：2025-02-22
Applicant: 广西大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本文发明提出一种基于线性跳跃的光伏柔性功率点跟踪控制方法，该方法能够在不同情况分别采用直接计算和间接估算的方式来计算光伏功率电压特性曲线最大功率点左侧的线性斜率作为跳跃电流，从而确定基准电压值。当基准功率小于光伏可用功率时，采用线性跳跃策略，光伏输出点根据计算出的基准电压直接跳跃到基准功率附近。反之，在最大功率点跟踪方法中加入初始跳跃步骤，使得光伏输出点先跳跃到最大功率点附近，随后再采用经典的最大功率点跟踪方法来保持稳定跟踪最大功率点，从而实现快速且稳定的跟踪；该方法在环境变化和基准功率发生变化时，都能通过简单的逻辑快速调整系统工作点，实现对基准功率的准确跟踪，从而提高光伏电站的可靠性。
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公开(公告)号：CN119180348A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411455232.6
申请日：2024-10-18
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种直流潮流方程的量子块编码离散绝热演化求解方法，该量子离散绝热潮流求解方法的主要步骤为根据直流潮流方程的导纳矩阵和已知的节点注入有功功率设计哈密顿量，并使用本征分离器对哈密顿量进行后处理，进而将改进的块编码技术嵌入量子离散绝热线性求解器，通过一阶近似实现近似哈密顿量模拟，实现绕过复杂的哈密顿量模拟和潮流方程的量子态解的制备。所提方法引入改进的块编码技术，实现离散绝热演化过程中对量子系统的等效非酉操作；所提方法设计蕴含直流潮流方程解的信息的哈密顿量，并引入本征分离技术对哈密顿量进行后处理，实现目标本征值与邻近本征值间隙的增大，提高量子离散绝热演化的成功率，优化求解效率与精度。
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公开(公告)号：CN119002621A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411230439.3
申请日：2024-09-04
Applicant: 广西大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明提出一种基于二维卷积和多智能体深度强化学习的光伏最大功率点跟踪方法，该基于二维卷积和多智能体深度强化学习方法的主要步骤为：（1）测量光伏阵列在不同辐照度和温度下的最大功率点;（2）二维卷积网络得到光伏最大功率点所在区域;（3）多智能体深度强化学习模型在探索和训练中得到最佳控制超参数;（4）输出最优控制量。所提基于二维卷积和多智能体深度强化学习方法能解决光伏最大功率点跟踪时的复杂环境变化和稳定控制问题，实现动态的光伏最大功率实时跟踪控制功能，优化光伏系统的发电稳定性，提高光伏系统的性能和效率。
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公开(公告)号：CN114926681B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210538049.7
申请日：2022-05-18
Applicant: 广西大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于平行系统的风机叶片开裂故障预测方法，该方法包括：对利用数据采集与监视控制系统采集到的风机多维度数据进行数据清洗；在进行数据清洗后，将数据清理后的风机多维度数据按不同模态分为5类生成图像；在生成图像后，将图像输入预设的网络模型，得出预测结果；在得到预测结果后，构建平行风机叶片开裂故障预测系统，选取其中获得最优预测结果的风机叶片开裂故障预测人工系统与风机叶片开裂故障预测实际系统比较运行的差异，再调整优化风机叶片开裂故障预测实际系统的参数，获取更加优化的故障预测结果。本发明能够快速精准地实时预测对应风机叶片一周内是否发生故障，为风电场对风机叶片状态监测检修提供可靠的参考依据。
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公开(公告)号：CN118968248A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411203647.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提出一种基于多尺度动态YOLOv8的多类型绝缘子缺陷识别方法。该方法首先对无人机采集到的数据集进行离线数据增强；接着，多线程加载数据后，把图像调整为640×640大小，输入模型进行训练；然后，利用输出的目标存在、位置和分类信息进行损失计算；最后，网络参数通过加权衰减自适应矩估计优化器和学习率衰减的策略来进行更新优化。所提方法能解决现有方法在复杂背景下进行多类型绝缘子缺陷识别的低准确性问题，实现识别不同类型绝缘子缺陷的功能，优化输电线路绝缘子缺陷检测，提高复杂背景下识别多类型绝缘子缺陷的精确度，为电力系统的安全运行提供重要保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118868584A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410969486.3
申请日：2024-07-19
Applicant: 广西大学 , 广西壮族自治区信息中心
Abstract: 本发明提出一种直流有源滤波器谐波电流自补偿控制方法，属于电力电子有源滤波器控制技术领域，用于治理单项逆变器直流侧电流纹波，提高负荷供电质量。本发明控制方法在电压控制回路中使用一阶惯性控制器控制。通过采集负载输入电流并前馈到一阶惯性控制器获取负载电流的基波幅值；然后将负载输入电流与计算的基波电流相减得到负载的谐波电流；最后将谐波电流作为电流信号输入到电流环无差拍控制器得到有源滤波器的调制信号。所述谐波电流自补偿控制不需要额外的谐波提取滤波器，可以简化控制系统。此外，所述方法可以增加有源滤波器的滤波带宽，从而提升系统的谐波补偿效果。
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公开(公告)号：CN118868113A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411087113.X
申请日：2024-08-08
Applicant: 广西大学
IPC: H02J3/12 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06N10/20
Abstract: 本发明提出一种基于量子多智能体强化学习的智能电网电压控制方法，该方法将Informer长序列预测方法、Grover量子搜索方法与基于人工情感的量子多智能体深度强化学习方法进行结合，用于电力系统统一时间尺度的电压控制。首先，使用Informer方法对历史电压数据进行建模，预测电压的动态变化趋势，为电压控制提供未来时刻的电压数据。其次，基于人工情感的深度确定性策略梯度量子多智能体深度强化学习方法构建智能体模型，获取更加准确、智能、高效的控制策略。最后，使用Grover量子搜索方法对深度确定性策略梯度的网络参数更新过程进行优化加速。所述方法能有效解决复杂新型电力系统电压控制器参数调节困难的问题，提高电压控制的精度和效率。
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公开(公告)号：CN116126085B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310038508.X
申请日：2023-01-26
Applicant: 广西大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明提出一种基于Grover算法的量子启发式光伏最大功率点跟踪方法，该方法将变边界操作与概率采样相结合，用于部分阴影条件下的光伏最大功率点跟踪。首先，该方法的第一阶段通过对占空比等距采样能够快速定位主要峰的占空比范围，减少不必要的搜索。其次，该方法的第二阶段以Grover算法为主体，提出一种切割操作，跟踪全局最大功率点的效率大大提高。通过一二阶段的结合，该方法能够在部分阴影的条件下实现稳定、快速地跟踪光伏阵列的全局最大功率点，与其他算法对比发电量显著提高。此外，该方法调节参数很少，在光照变化的情况下具有很强的适应性。当阴影条件越复杂即功率‑电压特性曲线中峰的个数越多时，该方法的跟踪加速效果越明显。
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公开(公告)号：CN117726017A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311155655.1
申请日：2023-09-08
Applicant: 广西大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/241 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种预测分解聚类双多标签分类的非侵入式负荷监测方法，该方法通过双向门控循环神经分层插值预测网络进行负荷预测；通过自适应噪声完备集合经验模态分解方法进行负荷分解；通过K‑medoids聚类方法获得负荷标签集；通过数据处理将负荷分量图像、残量图像和负荷标签集输入进移动翻转卷积通道注意力多标签分类网络进行负荷多标签分类；再通过数据筛选，将筛选后数据输入进倒置残差多尺度卷积注意力多标签分类网络得到负荷多标签分类结果；最终合并两组网络的多标签分类结果得到所有负荷类别的多标签分类结果；所提一种预测分解聚类双多标签分类的非侵入式负荷监测方法能获取更完备的负荷状态标签，提高负荷多标签分类准确率。
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公开(公告)号：CN117725716A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311276265.X
申请日：2023-09-30
Applicant: 广西大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06F111/08
Abstract: 本发明提出一种最小二乘生成对抗网络的风机控制参数优化加速方法，该方法基于最小二乘生成对抗网络对双馈感应风机控制器参数进行优化；在迭代过程中采用坐标轮换优化方法；将用于图像识别领域的生成对抗网络用于风机参数优化领域；利用生成对抗网络减少迭代次数，来应对参数优化方法的计算时间过长的状况；引入最小二乘损失函数来优化生成对抗网络。最小二乘生成对抗网络的风机控制参数优化加速方法能解决双馈感应风机控制器参数的优化问题，实现快速精确获得最优参数的功能，减少所需优化时间，提高优化方法的运行速度，提高双馈感应风机的运行效率。
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