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公开(公告)号：CN114542362A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210084305.X
申请日：2022-01-21
申请人： 青海大学 , 青海省建筑建材科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明提供了一种耦合压缩空气储能的恒压抽水储能系统和供能方法，太阳能集热系统为供热系统供热；高位蓄水池、低位蓄水池之间设有水轮机B；水轮机B供电给压缩机；压缩机通过余热回收系统为供热系统供热；低位蓄水池、高位蓄水池均通过水泵与水气共容舱连接；水气共容舱、增压机、高压储气室、压缩机形成环路，并且水气共容舱、高压储气室之间还通过节流阀连接；高位蓄水池、水气共容舱均与水轮机A连接，水轮机A为供电系统供电；还包括水面光伏，水面光伏供电给压缩机。本发明利用压缩空气储能系统来弥补储能技术的不足，弥补了丰水期大量发电无法存储、枯水期无电可用的不足，提高了太阳能资源丰富的高原地区的多能联供水平。
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公开(公告)号：CN211562241U
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202020103383.6
申请日：2020-01-17
申请人： 青海大学 , 青海省建筑建材科学研究院有限责任公司
摘要： 本实用新型公开了一种基于盐湖储气的压缩空气储能装置，包括空气压缩机和空气压缩机上的进气口，所述进气口上活动套设有固定安装在空气压缩机一侧顶部的防护罩，防护罩的两侧均为开口，防护罩的底部内壁上活动接触有过滤板，过滤板的一侧设有多个过滤孔，过滤板的顶部延伸至防护罩的上方并固定连接有铁质拉头，且铁质拉头与防护罩的顶部磁吸固定。本实用新型设计合理，能够带动多个刷毛上下和循环右左捅入过滤板上的过滤孔内进行疏通，配合上下移动能够逐渐对过滤板上的上下多位置清理疏通，提高通气流畅度和过滤效率，且便于快速对过滤板拆卸，方便工人后续对过滤板的更换和清洗。
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公开(公告)号：CN211060232U
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201922286359.0
申请日：2019-12-16
申请人： 青海大学 , 青海省建筑建材科学研究院有限责任公司
摘要： 本实用新型公开了一种光热空气能地板供暖系统，涉及地板供暖设备技术领域，包括：太阳能集热器、空气能热泵和蓄水箱，所述蓄水箱内部由闸门分割成冷水槽和热水槽，所述冷水槽表面设置注水阀，所述热水槽表面设置排水阀，所述太阳能集热器的进水口通过第一阀门连接至所述冷水槽的出水口，所述太阳能集热器的出水管通过第二阀门连接至所述热水槽的进水口，所述空气能热泵的进水口通过第三阀门连接至所述冷水槽的出水口，所述空气能热泵的出水管通过第四阀门连接至所述热水槽的进水口；本实用新型所述的一种光热空气能地板供暖系统结构简单，能够对供暖循环水进行过滤净化。
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公开(公告)号：CN216950659U
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202220207561.9
申请日：2022-01-21
申请人： 青海大学 , 青海省建筑建材科学研究院有限责任公司
摘要： 本实用新型提供了一种耦合压缩空气储能的恒压抽水储能系统，太阳能集热系统为供热系统供热；高位蓄水池、低位蓄水池之间设有水轮机B；水轮机B供电给压缩机；压缩机通过余热回收系统为供热系统供热；低位蓄水池、高位蓄水池均通过水泵与水气共容舱连接；水气共容舱、增压机、高压储气室、压缩机形成环路，并且水气共容舱、高压储气室之间还通过节流阀连接；高位蓄水池、水气共容舱均与水轮机A连接，水轮机A为供电系统供电；还包括水面光伏，水面光伏供电给压缩机。本实用新型利用压缩空气储能系统来弥补储能技术的不足，弥补了丰水期大量发电无法存储、枯水期无电可用的不足，提高了太阳能资源丰富的高原地区的多能联供水平。
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公开(公告)号：CN114280370B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111372950.3
申请日：2021-11-19
申请人： 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 青海大学 , 全球能源互联网研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种新型光伏逆变器涉网运行性能的工程测试系统，其工程测试流程如下，（1）光伏逆变器安装方案：（a）光伏逆变器参数；（b）光伏电站测试环境；（c）光伏逆变器安装；（d）安全措施；（2）测试项目：（a）安全性能测试；（b）发电效率测试；（c）出力特性测试；（d）电能质量测试；（e）经济效益评估；本发明提出了新型光伏逆变器涉网运行性能的工程测试系统，解决了现有光伏逆变器检测方法和测试系统难以全面评估基于宽禁带半导体电力电子器件的光伏逆变器工程运行综合能效的问题。
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公开(公告)号：CN118395248A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410310463.1
申请日：2024-03-19
申请人： 华北电力大学 , 青海大学 , 青海理工大学 , 国网河北省电力有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网冀北电力有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/243
摘要： 本发明公开了属于电力系统风电功率预测技术领域的基于双通道机制的风电功率预测方法。包括以下步骤：步骤A.使用随机森林算法对特征重要性进行排序，找出最为关键的特征；步骤B.将传统神经网络的单通道架构升级为双分支结构，搭建基于关键特征的双通道机制模型；步骤C.基于步骤B搭建的双通道机制模型以及风速数据，对风电功率进行预测。本发明可针对不同通道学习到不同特征的表示，有助于获得更准确的风电预测功率值，能够提供可靠的预测结果。
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公开(公告)号：CN117977625A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311707341.8
申请日：2023-12-13
申请人： 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 青海大学 , 国网青海省电力公司
摘要： 本申请公开了一种惯量阻尼参数的整定方法及装置、非易失性存储介质。其中，方法包括：确定目标闭环传递函数，确定在根轨迹满足预设形状和/或范围的情况下，惯量参数对应的第一取值范围以及阻尼参数对应的第二取值范围；确定第二目标函数，并根据第二目标函数，确定在第一预设条件下，惯量参数对应的第三取值范围以及阻尼参数对应的第四取值范围；确定第三目标函数，并根据第三目标函数，确定在第二预设条件下，惯量参数对应的第五取值范围以及阻尼参数对应的第六取值范围；确定惯量参数对应的第一整定范围，确定阻尼参数对应的第二整定范围。本申请解决了由于相关技术未充分考虑功率以及频率对整定过程的影响，造成的整定精度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117171146A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310869432.5
申请日：2023-07-16
申请人： 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 青海大学 , 国网青海省电力公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F17/16 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于LES特征提取的电网电能质量Thompson tau数据清洗应用方法，采用LES三维特征指标提取电能质量数据特征值并据此进行聚类分区，将电能质量数据分为正常区间和异常区间；然后对不同子区间电能质量数据采取滑动步长的Thompson tau法数据清理和多点插值数据填充，本发明的优点是，该方法可降低正常数据区间的计算量，提高数据处理的效率，同时减小异常数据段的计算步长，提高数据处理的准确性。
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公开(公告)号：CN113629881B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110837981.5
申请日：2021-07-23
申请人： 青海大学
IPC分类号： H02J15/00 , H01M8/04082 , H01M8/0656 , H01M8/22 , H02J3/28 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种具备热平衡保持能力的氢储能系统及优化方法，所述系统包括：能量管理单元、电解槽、燃料电池和热能循环回路；所述能量管理单元的输出端与所述电解槽连接；所述电解槽与所述燃料电池连接；所述燃料电池与所述能量管理单元的输入端连接；所述热能循环回路分别与所述电解槽和所述燃料电池连接；其中，所述电解槽将所述能量管理单元输送的电能转化为氢能；所述燃料电池将氢能转化为电能，并通过所述能量管理单元实现向电负荷供电；所述热能循环回路用于实现热能在所述电解槽和所述燃料电池之间的循环传递。本发明通过配置电解槽和燃料电池吸收和发出功率，为新能源场提供正、负备用，实现调峰服务。
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公开(公告)号：CN116191401A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211622125.9
申请日：2022-12-16
申请人： 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司 , 青海大学
发明人： 李红霞 , 张桂红 , 张祥成 , 任博文 , 马恒瑞 , 陈来军 , 陈辰 , 田旭 , 金成 , 黄存强 , 王港飞 , 李俊贤 , 秦立栋 , 刘兴文 , 武世东 , 安娟 , 李绚绚 , 赵雪 , 米金梁
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种短期综合能源系统多元负荷预测方法，预测方法步骤如下：第一步，数据预处理，分析数据并构建预测方法输入数据集；第二步，依据输入数据的特点从多个维度提取抽象特征；第三步，对提取出来的多维度抽象特征，利用神经网络的拼接Concatenate层和叠加层进行融合，最后通过全连接层实现负荷预测，还涉及其系统，包括：数据输入模块、数据特征提取模块和多维度特征融合预测模块，有效的将AR的线性统计能力与LSTM，CLSTM提取的非线性和周期性特征通过多维度特征融合方法实现负荷预测，相比于ARIMA WR2提升2.169%，CLSM WR2提升了7.870%，LSTM WR2提升了17.887%。
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