公开(公告)号：CN220368671U

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202322012464.1

申请日：2023-07-28

Applicant: 江苏中信博新能源科技股份有限公司 ,  重庆大学 ,  重庆大学建筑规划设计研究总院有限公司

Inventor： 邬亮 ,  聂诗东 ,  刘敏 ,  李天 ,  李静尧 ,  严茂 ,  周楚棋 ,  黄永志 ,  袁太强

IPC: H02S30/20 ,  H02S20/30 ,  H02S10/40

Abstract: 本实用新型公开了一种漂浮式光伏系统，包括光伏板和光伏安装框架，还包括气囊和储气罐，所述气囊位于光伏安装框架下侧，所述储气罐通过气管与气囊相连通所述光伏安装框架上还设有至少三条拉索，所述拉索的一端与光伏安装框架固定连接，且三条拉索绕光伏安装框架一周间隔分布；还包括与各拉索对应的驱动电机，所述驱动电机经减速机后与一线辊相连，拉索的另一端绕设在线辊上并与线辊固定连接。本实用新型安装占地面积小，不影响安装地块的生产作业，并且能够有效提高照射效果和照射时长，从而提高光伏系统的发电效率。

公开(公告)号：CN117688981B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202311728507.4

申请日：2023-12-15

Applicant: 重庆大学

Inventor： 杨庆山 ,  李天 ,  李杭 ,  刘震卿 ,  权顺德

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络模型的风电场尾流及功率预测方法，包括如下步骤：1)基于卷积神经网络构建多风机尾流叠加预测模型，通过解析尾流模型和数值模拟生成尾流流场数据集训练并验证该模型；2)根据所述多风机尾流叠加预测模型对风电场尾流的尾流速度场和湍流场及总发电功率进行预测。本发明通过采用深度学习模型技术，在保证高效计算的同时可达到接近数值模拟的尾流预测精度，依靠数据驱动的模型训练方法，可使其快速部署在各类不同的风电场中；其次，还可通过风电场的实测数据来进一步提升预测性能，避免传统的参数识别步骤，应用更加高效。

公开(公告)号：CN117744709A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311734604.4

申请日：2023-12-15

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李天 ,  杨庆山 ,  李杭 ,  吴腾 ,  权顺德

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开了基于生成对抗式网络模型的风电场尾流及功率预测方法，包括如下步骤：1)基于transformer模型和条件生成对抗式网络构建单风机尾流预测模型；2)基于卷积神经网络构建多风机尾流叠加预测模型，通过解析尾流模型和数值模拟生成训练数据集训练并验证上述两模型；3)根据所述单风机尾流预测模型和多风机尾流叠加预测模型对风电场尾流的尾流场和功率进行预测。本发明通过采用深度学习模型技术，在保证高效计算的同时可达到接近数值模拟的尾流预测精度，依靠数据驱动的模型训练方法，可使其快速部署在各类不同的风电场中；其次，还可通过风电场的实测数据来进一步提升预测性能，避免传统的参数识别步骤，应用更加高效。

公开(公告)号：CN117556733A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311576059.0

申请日：2023-11-23

Applicant: 重庆大学

Inventor： 杨庆山 ,  李天 ,  张创 ,  闫渤文 ,  权顺德

IPC: G06F30/28 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F113/06

Abstract: 本发明公开了一种针对偏航风机尾流的湍流强度分布预测方法，通过构建针对偏航风机尾流的附加湍流强度模型，并考虑偏航风机尾流湍流强度分布的偏移不对称性，提高偏航尾流附加湍流强度预测的精度，从而总体提升偏航风机尾流湍流强度预测的精度和分布区域，在源头上提升真实性，帮助提高风机荷载评估分析的准确性，从而更好的辅助获得风电场通过高准确性的偏航控制策略以提升风机发电量，增加运行安全性能、经济效益以及能源利用率。

公开(公告)号：CN117418617A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202310113405.5

申请日：2023-02-14

Applicant: 重庆大学

Inventor： 黄小刚 ,  冉峰峰 ,  王宇航 ,  李天 ,  徐胜

IPC: E04B1/38 ,  E04B2/00 ,  E04B1/98 ,  E04H9/02

Abstract: 本发明公开了一种具备位移增强装置的自复位耗能功能联肢剪力墙连接方式，所述结构包括两片剪力墙和一个连接单元，所述连接单元包括与剪力墙分别通过螺栓连接的左连梁和右连梁、使左右连梁组装成整体的端部限位装置、夹在端部限位装置与连梁腹板间的摩擦材料，与左右连梁同心布置的弹性复位组件。左右连梁包括套筒和T型钢，连梁中T型钢翼缘与预埋在剪力墙中的带螺纹套筒通过螺栓连接。在T型钢腹板上开条形槽，通过预紧螺栓将摩擦板与T型钢腹板压紧，利用左右连梁的相互错动机制，可引起摩擦板与T型钢腹板的摩擦滑动，从而起到耗能作用。在套筒竖直方向的两侧设置弹性复位组件，通过弹性复位组件储存的弹性势能实现自复位功能。弹性复位组件由串联碟簧组与预应力筋再进行串联的形式组成，极大程度提高了结构的延性，又可分阶段储存弹性势能。由此可实现联肢剪力墙的耗能功能和可恢复功能，且能满足不同层次的抗震需求。

公开(公告)号：CN118690681B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202410858853.2

申请日：2024-06-28

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李天 ,  杨庆山 ,  张钰豪 ,  李少鹏 ,  刘纲 ,  彭留留

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/13 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种考虑浪流耦合的海上浮式平台水动荷载模型，包括如下步骤，a)获取浮式平台的相关参数；b)根据浮式平台的相关参数确定浮式平台作强迫振动的分析参数以及浮式平台所处海域的海流速度；c)建立折减海流速度及所述分析参数影响下的浮式平台水动荷载模型。本发明构建了一个考虑海流效应的风机水动荷载模型，并分析了折减海流速度和强迫振动频率对水动荷载系数的影响，提高了水动荷载和动力响应的预测精度。总体提升了波浪‑海流耦合作用下浮式风机水动荷载预测的精度，在源头上提升适用性，提高风机荷载评估分析的准确性，同时使得海上风机动力响应得以精准预测，增加风机运行安全性能、经济效益以及能源利用率。

公开(公告)号：CN119249036B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411410077.6

申请日：2024-10-10

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李少鹏 ,  李鑫 ,  姜言 ,  李天 ,  杨庆山 ,  彭留留

IPC: G06F17/10 ,  G06F17/14 ,  G06F30/20 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种非高斯风场的高阶随机波表示方法，包括如下步骤：S1：基于目标功率谱密度和理论相干函数模型γ(ξ,ω)推导随机波的频率‑波数谱；S2：根据频率‑波数谱定义频率‑波数三谱，得到高阶随机波的偏三相干函数；S3：通过偏三相干函数计算纯频率‑波数谱；S4：对随机波采用傅里叶‑斯蒂尔斯积分展开，将正交增量过程进行分解，根据纯频率‑波数谱和纯频率‑波数三谱建立新的正交增量过程；S5：将建立的正交增量代入步骤S4中的随机波的傅里叶‑斯蒂尔斯积分展开，得到非高斯随机波的高阶谱表示。本发明还公开了一种非高斯风场的模拟方法、系统和存储介质。

公开(公告)号：CN118297002B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202410562293.6

申请日：2024-05-08

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李天 ,  杨庆山 ,  张兴鑫 ,  李少鹏 ,  沈宏涛 ,  李天昊

IPC: G06F30/28 ,  G06F111/10 ,  G06F113/06 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种复杂地形风机尾流速度的预测方法，包括如下步骤：1)获取复杂地形和拟设置于该复杂地形上的风机的相关参数；2)获取在该复杂地形影响下的第一风场信息；3)建立在复杂地形影响下的风机尾流速度亏损模型，以获取在风机和复杂地形影响下的第二风场信息；4)将第一风场信息和第二风场信息进行叠加，获取在复杂地形上设置风机后的尾流速度信息。本发明构建了一个适用于复杂地形的风机尾流速度亏损模型，考虑了地形效应引起的尾迹偏转和速度亏损变化，提高了复杂地形风机尾流速度的预测精度，对于提高复杂地形风电场布局优化、功率预测和协同控制的准确性有重要意义。

公开(公告)号：CN118690681A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410858853.2

申请日：2024-06-28

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李天 ,  杨庆山 ,  张钰豪 ,  李少鹏 ,  刘纲 ,  彭留留

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/13 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种考虑浪流耦合的海上浮式平台水动荷载模型，包括如下步骤，a)获取浮式平台的相关参数；b)根据浮式平台的相关参数确定浮式平台作强迫振动的分析参数以及浮式平台所处海域的海流速度；c)建立折减海流速度及所述分析参数影响下的浮式平台水动荷载模型。本发明构建了一个考虑海流效应的风机水动荷载模型，并分析了折减海流速度和强迫振动频率对水动荷载系数的影响，提高了水动荷载和动力响应的预测精度。总体提升了波浪‑海流耦合作用下浮式风机水动荷载预测的精度，在源头上提升适用性，提高风机荷载评估分析的准确性，同时使得海上风机动力响应得以精准预测，增加风机运行安全性能、经济效益以及能源利用率。

公开(公告)号：CN117744755A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311728511.0

申请日：2023-12-15

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李天 ,  杨庆山 ,  李杭 ,  黄国庆 ,  权顺德

IPC: G06N3/096 ,  G06N3/086 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/38 ,  G01P5/00 ,  G01P13/02 ,  G01K13/00 ,  G01N33/00 ,  G01L19/00

Abstract: 本发明公开了基于深度学习模型的风电场短时风速预测模型的构建方法，包括，1)从风电场中获取历史风速数据；2)对所述历史风速数据进行预处理；3)在原始transformer结构上增加稀疏采样自注意力机制以及自注意力蒸馏模块构建基于Informer的风速预测模型；4)将所述历史风速数据输入风速预测模型对其进行训练，并采用灰狼优化算法对所述风速预测模型进行参数优化；5)将验证集输入所述风速预测模型中，对训练后的风速预测模型的泛化能力进行评估，以对风速预测模型进行评价。本发明在原始transformer结构上增加稀疏采样自注意力机制以及自注意力蒸馏模块，有效降低时间和空间复杂度，在保证高精度的条件下大幅提升了预测效率，对更长距离的时序预测更具优势。