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公开(公告)号：CN117973632A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410314051.5
申请日：2024-03-19
申请人： 河北大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于双层优化调度模型的碳排放量分析方法，涉及节能减排技术领域。包括：S1数据获取步骤；S2构建综合能源系统步骤；S3系统初步优化步骤；S4碳交易引入步骤；S5相互激励步骤；S6分析检验步骤。本发明基于合成燃料技术系统加入碳‑绿色证书交易机制以系统运行最经济为目标建立运行调度策略，在满足本系统负荷需求的基础之上建立不同场景的综合能源系统之间的清洁能源交易方式，促进系统对于可再生能源发电的消纳，高效利用氢能，合成甲醇燃料，降低系统的碳排放。
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公开(公告)号：CN117849644A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410036423.2
申请日：2024-01-10
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 河北大学
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/367
摘要： 本发明公开了一种电动汽车动力电池的在线充电健康状态评估方法，应用于电池评估技术领域。本发明包括：S1、获取数据；S2、数据处理；S3、数据分类；S4、获取动力电池容量估计值；S5、获取动力电池容量；S6、获取动力电池的初始容量；S7、计算动力电池的健康状态。本发明能够实时获取电动汽车电池的充电状态数据，从而实现在线评估电动汽车电池容量，然后计算出电动汽车电池SOH，克服了传统离线评估方式的缺陷。本发明能够实时获取电动汽车电池的充电状态数据，从而实现在线评估电动汽车电池容量，然后计算出电动汽车电池SOH，克服了传统离线评估方式的缺陷。
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公开(公告)号：CN115860270A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310139104.X
申请日：2023-02-21
申请人： 保定博堃元信息科技有限公司 , 河北大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的网供负荷预测系统及方法，包括CNN‑BiLSTM‑Skip混合神经网络模型，其包括：卷积层，用于从负荷变化的时间序列数据中提短期模式和变量之间的局部依赖关系；循环层，用于捕捉历史信息中相对长期的依赖关系；循环跳过层，用于捕获负荷序列中超长期的重复模式；全连接层，用于组合循环层和循环跳过层的输出作为非线性部分的预测结果；以及自回归层，用于预测负荷数据中的线性部分。本发明采用上述基于LSTM神经网络的网供负荷预测系统及方法，完成日前、日内和实时多时间层次负荷预测，实现了油气田区负荷的精准预测。
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公开(公告)号：CN114065598B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202111290483.X
申请日：2021-11-02
申请人： 河北大学
IPC分类号： G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06N3/08 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种风电机组发电机的故障预警方法，该方法包括以下步骤：采集风电机组发电机整个故障演变区间的历史运行数据，选取反映发电机运行状态的各参数作为建模变量，对发电机运行状态参数归一化处理，建立DBN网络，隐含层神经元数目寻优，使用最优神经元个数建立发电机故障预警模型；对发电机运行状态参数进行重构，计算重构变量与实际变量的重构误差，确定重构误差阈值，当重构误差未超出阈值时，判定为发电机运行状态正常；当重构误差超出阈值时，判定为发电机运行状态异常，并发出故障预警信息。本发明为风电机组发电机的早期故障检测提供判断依据，以此实现风电机组发电机的故障预警。
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公开(公告)号：CN118748410A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410832177.1
申请日：2024-06-26
申请人： 河北大学
摘要： 本发明公开面向高铁站区光储充用系统多目标协调优化调度方法，涉及光储能技术领域，包括以下步骤：根据最优经济、绿色调度和综合最优建立预测控制策略模型；根据短期预测结果计算策略目标最低调度方案；根据超短期预测结果提前计算设备出力变化量并对出力进行调整；结合系统实时状态进行闭环反馈校正，实现系统多目标协调优化调度。本发明基于实际运行数据，应用面向高铁站的光储充用与电网柔性互动的一体化能量最优控制策略，最大限度地消除了DG不确定性的影响，确保了日前计划的合理性及系统运行的稳定性，实现高比例绿色能源消纳，控制用能成本，提升旅客体验。
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公开(公告)号：CN117863949B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410201144.7
申请日：2024-02-23
申请人： 河北大学
IPC分类号： B60L53/62
摘要： 本发明公开了一种电动汽车实时充电安全防护阈值动态分级方法及系统，涉及电动汽车充电安全技术领域，遍历电压节点，基于电压节点获取电压数据；根据用户信息确定风险度，根据电压数据修正风险度；通过修正后的风险度对电压节点进行级别标定并以此确定电压节点的监测密度来选取监测点；建立含有监测点的充电网络，基于监测点获取电力信息；在监测点的时域条件下匹配电力信息和电压数据，拟合电力信息下各电压节点的概率函数，确定监督节点，通过四分位算法对监督节点的瞬时电压数据异常情况进行判定。对电动汽车充电进行安全防护阈值动态分级管理，以确保充电过程中不会出现过载、过热等安全问题，实现实时充电安全防护，延长电池的使用寿命。
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公开(公告)号：CN117863949A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410201144.7
申请日：2024-02-23
申请人： 河北大学
IPC分类号： B60L53/62
摘要： 本发明公开了一种电动汽车实时充电安全防护阈值动态分级方法及系统，涉及电动汽车充电安全技术领域，遍历电压节点，基于电压节点获取电压数据；根据用户信息确定风险度，根据电压数据修正风险度；通过修正后的风险度对电压节点进行级别标定并以此确定电压节点的监测密度来选取监测点；建立含有监测点的充电网络，基于监测点获取电力信息；在监测点的时域条件下匹配电力信息和电压数据，拟合电力信息下各电压节点的概率函数，确定监督节点，通过四分位算法对监督节点的瞬时电压数据异常情况进行判定。对电动汽车充电进行安全防护阈值动态分级管理，以确保充电过程中不会出现过载、过热等安全问题，实现实时充电安全防护，延长电池的使用寿命。
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公开(公告)号：CN117719384A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311748473.5
申请日：2023-12-19
申请人： 河北大学
摘要： 本发明公开了一种基于电动汽车的智能分析充电方法及系统。涉及电动汽车充电技术领域，包括：通过连接到充电桩和电动汽车的传感器和监控设备，实时采集电动汽车充电过程中的充电数据；建立智能预警系统，对所述充电数据进行异常分析，设置预警阈值，基于预警规则判断是否需要发出预警通知；当发出预警通知的同时，将预警结果发送至远程终端，远程终端控制自动启动响应机制，动态调整充电速率或停止充电，本发明实现了电动汽车充电过程中的智能化预警分析，提高充电效率，减少充电成本，保障充电过程的安全和高效，为电动汽车的普及和电网的稳定运行提供支持。
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公开(公告)号：CN117522626A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311517137.X
申请日：2023-11-15
申请人： 河北大学
IPC分类号： G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02S50/00 , H02S40/30 , G06Q10/04 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06F18/10
摘要： 本发明公开了一种基于特征选择与异多模型融合光伏出力预测方法，应用于光伏预测技术领域。包括以下步骤：获取光伏出力预测数据集，对光伏出力预测数据集进行归一化处理，利用相关性系数与XGBoost模型和GRU模型对归一化处理后的光伏出力预测数据集进行特征分析；根据误差相关性，选择对应模型作为基模型，对数据集进行五折划分，并进行交叉验证；使用划分后的数据集进行训练，并输出预测结果，纵向叠加生成新的数据集，对测试集进行精度加权；使用新的数据集进行训练，则基于多模型融合的Stacking集成学习算法训练完成。本发明可以剔除无用和冗余的特征、有效降低特征维度，最大限度保存特征信息。
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公开(公告)号：CN114781922B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210553323.8
申请日：2022-05-19
申请人： 河北大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种电热综合能源系统优化调度方法，涉及综合能源系统优化调度技术领域，包括以下步骤：采集电热综合能源系统的运行数据和系统设备参数；建立太阳能集热系统出力模型；建立电负荷需求侧响应模型；建立系统设备运行模型；设定电负荷、热负荷出力平衡约束、设备出力约束条件和需求侧响应约束；建立综合考虑购电费用、燃料购买费用、弃风惩罚费用、设备运维费用和需求侧响应补偿费用的目标函数；对非线性约束进行线性化变换；建立日前区间电热综合能源系统优化调度模型；基于Pyomo搭建区间最优、劣子模型，调用求解器GLPK进行求解。本发明利用Pyomo‑GLPK的组合对模型进行建模和求解，可以有效的降低系统的运行成本且拥有很好的求解速度。
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