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公开(公告)号：CN116756235A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202211741373.5
申请日：2022-12-30
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 杨超 , 李桐 , 孙赫阳 , 张英丽 , 杨佳轩 , 龚钢军 , 宋进良 , 雷振江 , 张彬 , 陈得丰 , 杨智斌 , 耿洪碧 , 韩雨烔 , 姜力行 , 李菁菁 , 赵玲玲 , 侯依含
Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，尤其涉及一种清洁能源区块链碳标识方法，更具体是一种基于能量流与信息流融合的清洁能源区块链碳标识方法。包括步骤1.创建基于能源路由器的能量流与信息流融合的电力系统碳标识网络架构；步骤2.搭建架构下变电能源路由器联盟链，实现变电能源路由器之间清洁能源接入信息的传递；步骤3.在各变电能源路由器联盟链中达成主链节点选举与更替共识，形成共识机制；步骤4.将清洁能源各节点分区存储；步骤5.将清洁能源经过并网控制接入电网后，总结参数变化范围，写入智能合约，准确判断清洁能源是否接入。本发明实现了清洁能源溯源与碳溯源的数据调取工作的快捷高效性与准确性，显著提高最终溯源结果数值的真实准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115936255A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211739071.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于配电网技术领域，尤其涉及一种配电网碳排放流预测方法，更具体的是一种基于图卷积网络的配电网碳排放流预测方法。相较于原有的碳排放流计算方法，本发明通过图卷积神经网络对配电网的拓扑结构进行建模，根据配电网潮流计算完成的结果作为图卷积模型的输入，根据图拓扑模型实现相邻节点的信息共享，完成对某节点的排放流的预测，大大提升了计算的速度；其次，对于接入分布式微网的配电网结构，本发明提出了一种考虑分布式微网的碳排放流计算方法，通过潮流交替迭代计算，得出连接节点的电压幅值和相角，建立微网的潮流分布矩阵，实现发电机组碳流向各节点的分摊，得出微网中每个节点的碳排放强度。
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公开(公告)号：CN115952557A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211530542.0
申请日：2022-12-01
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种清洁能源规模并网追溯装置及方法，属于电网技术领域。包括：采集各个变电站节点的电量数据，包括输入数据和输出数据，通过变电站联盟链构建主从链网络架构进行数据交互；将各个变电站节点采集的电量数据用于清洁能源追溯，将追溯的清洁能源数据的关键信息上链，在链下建立索引，提高了安全性；根据各个变电站节点采集到的输入数据和输出数据对变电站主从链节点进行评价选举，根据共识节点的评价指标获得清洁能源出力多的节点，在各联盟链中达成共识，形成共识机制，各个变电站节点达成共识，提高了可信性；最后对清洁能源电量数据进行检验。本发明数据准确度和追溯效率二者兼得，数据真实可靠，提高了各参与方对数据的信任度。
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公开(公告)号：CN102363849B
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201110329589.6
申请日：2011-10-26
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于电线电缆导体用技术领域的一种大容量高导电铝合金导体材料，其主要由以下4种元素组成：铝、铒、钇和铁，各种元素的质量百分比如下：铒为0.21～0.30％，钇为0.26～0.30％，铁为0.15～0.25％，杂质硅≤0.06％，杂质铬、锰、钒、钛之和≤0.012％，余量为铝。本发明铝合金导体材料抗拉强度大于160MPa，延伸率大于2.0％，导电率大于61％IACS。常温力学性能和电学性能方面达到甚至超过硬铝导体材料，在耐热性方面达到耐热铝合金导体材料的耐热性要求，与60％IACS耐热铝合金导线相比，可减低线损1.5％，取得显著的经济效益。
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公开(公告)号：CN114757283A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210403503.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务特征共享的重型燃气轮机状态监测方法，属于自动化技术领域。针对重型燃气轮机运行工况识别、健康状态监测以及运行性能预测效率低且准确性不高的问题，利用卷积神经网络和门控循环单元神经网络提取燃气轮机运行数据的空间和时间特征，将提取到的深层特征融合、共享，利用多任务联合训练，建立基于生物激励神经网络的多任务模型，实现对运行工况的正确识别、健康状态的实时监测以及运行性能的准确预测，提高重型燃气轮机运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN102363849A
公开(公告)日：2012-02-29
申请号：CN201110329589.6
申请日：2011-10-26
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于电线电缆导体用技术领域的一种大容量高导电铝合金导体材料，其主要由以下4种元素组成：铝、铒、钇和铁，各种元素的质量百分比如下：铒为0.21～0.30％，钇为0.26～0.30％，铁为0.15～0.25％，杂质硅≤0.06％，杂质铬、锰、钒、钛之和≤0.012％，余量为铝。本发明铝合金导体材料抗拉强度大于160MPa，延伸率大于2.0％，导电率大于61％IACS。常温力学性能和电学性能方面达到甚至超过硬铝导体材料，在耐热性方面达到耐热铝合金导体材料的耐热性要求，与60％IACS耐热铝合金导线相比，可减低线损1.5％，取得显著的经济效益。
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