一种并网型电制氢加氢一体站的多环节碳计量方法

    公开(公告)号:CN119378819A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411539053.0

    申请日:2024-10-31

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种并网型电制氢加氢一体站的多环节碳计量方法,属于并网型电制氢加氢一体站运行优化,包括以下步骤:步骤S1:根据并网型电制氢加氢一体站内设备的运行特性,确定需要进行碳计量的各个环节;步骤S2:在电制氢加氢一体站的数据处理模块上构建各个环节的碳计量模型;步骤S3:根据并网型电制氢加氢一体站的运行情况,划分为储氢、加氢和闲置三种运行模式,结合三种运行模式,针对并网型电制氢加氢一体站在多个连续时段进行碳计量。本发明能够实现站内设备碳排放精准计算,同时能够为交通行业脱碳提供技术支撑。

    一种两电感电流型变换器及其设计方法

    公开(公告)号:CN113452259B

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202110748577.0

    申请日:2021-07-02

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明涉及一种两电感电流型变换器及其设计方法,在两电感电流型变换器上增加设置谐振单元,谐振单元包括谐振电感Lr、谐振电容Cr和并联电容Cc。谐振电感Lr的一端与双Boost升压电路的前桥臂的连接端相连接,谐振电感Lr的另一端与变压器原边的一端相连接,谐振电容Cr的一端与双Boost升压电路的后桥臂的连接端相连接,谐振电容Cr的另一端与变压器原边的另一端相连接,并联电容Cc并联连接于变压器副边的两端,通过增加设置谐振单元,借助于谐振电感Lr、谐振电容Cr和并联电容Cc之间的谐振,能够实现开关管的自然换流和零电流关断,降低了关断电压尖峰,显著提高变换器的可靠性。

    一种两电感电流型变换器及其设计方法

    公开(公告)号:CN113452259A

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN202110748577.0

    申请日:2021-07-02

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明涉及一种两电感电流型变换器及其设计方法,在两电感电流型变换器上增加设置谐振单元,谐振单元包括谐振电感Lr、谐振电容Cr和并联电容Cc。谐振电感Lr的一端与双Boost升压电路的前桥臂的连接端相连接,谐振电感Lr的另一端与变压器原边的一端相连接,谐振电容Cr的一端与双Boost升压电路的后桥臂的连接端相连接,谐振电容Cr的另一端与变压器原边的另一端相连接,并联电容Cc并联连接于变压器副边的两端,通过增加设置谐振单元,借助于谐振电感Lr、谐振电容Cr和并联电容Cc之间的谐振,能够实现开关管的自然换流和零电流关断,降低了关断电压尖峰,显著提高变换器的可靠性。

    函数优化方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN111027666A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911232523.8

    申请日:2019-12-05

    Abstract: 本发明提供一种函数优化方法、装置及系统,其中方法包括确定与实际应用场景对应的目标函数和决策变量;基于与实际应用场景对应的目标函数和决策变量,构建相匹配的细菌趋药性函数优化算法的系统模型;对细菌趋药性函数优化算法的系统模型执行函数优化操作,获得使目标函数最优化的决策变量最优解;其中函数优化操作中决策变量的移动步长随着迭代次数的增加呈减小趋势;输出决策变量最优解,以用于实际应用场景。本发明提供在细菌趋药性函数优化算法的函数优化过程中实现移动步长由大至小趋势方案,从而提升细菌趋药性函数优化算法的收敛性和优化速率。此外,针对多目标细菌群体趋药性算法的系统模型中还提供定向变异策略来改善细菌群体的分布性。

    一种改进的约束多目标优化问题求解方法

    公开(公告)号:CN113033086A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110276016.5

    申请日:2021-03-15

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种改进的约束多目标优化问题求解方法,包括如下步骤:步骤1:采用基于约束违反指数的约束处理方法处理约束多目标优化问题的等式约束条件和不等式约束条件;步骤2:采用基于帕累托支配的改进多目标细菌群体趋药性算法求解得到多目标优化问题的一个帕累托最优解集和对应的帕累托前沿;步骤3:采用基于目标满意度与目标权重之间关系的多目标决策方法,从求解得到的帕累托最优解集中选择约束多目标优化问题的最优折衷解,本发明解决了约束处理复杂、算法的收敛性、解集多样性和时间效率较差以及无法满足决策者偏好的问题,满足约束多目标优化问题求解的需要。

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