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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105046022A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510534470.0
申请日：2015-08-27
Applicant: 安徽工业大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y02E60/76 , Y04S10/545 , Y04S40/22
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的智能配电网自愈方法，属于智能配电技术领域。本发明的步骤为：一、获取当前需要重构的配电网的初始数据；二、初始化配电网故障恢复的环境信息；三、依据蚁群算法和最小生成树理论生成多个辐射网络；四、根据步骤一所得配电网初始数据，计算步骤三形成的多个辐射网络的网损值，并选取本次迭代中所有蚂蚁形成的路径中具有最小网损值的一条进行方向性信息素更新；五、重复步骤三和四以完成下一次迭代，依次循环，直至完成最大迭代次数。本发明将配电网故障恢复模型利用改进的蚁群算法进行解析，以减小配电网网损为目标，具有较高的计算效率，且最终的自愈方案能够有效地保证系统在故障后安全、经济地运行。
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公开(公告)号：CN104729888B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201510161286.6
申请日：2015-04-07
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种烟道飞灰等速取样器及基于BP神经网络的烟道飞灰等速取样系统和控制方法，属于烟道飞灰检测领域。烟道飞灰等速取样器，包括取样嘴、取样管、旋风分离器和取样瓶，还包括引射管、调节嘴和排气管，一种基于BP神经网络实现烟道飞灰等速取样系统，包括取样器、PLC控制器、执行器、压力传感器和BP神经网络模块；一种基于BP神经网络的烟道飞灰等速取样系统的控制方法基于BP神经网络实现烟道飞灰等速取样，使用了大量实时测得的数据来预测接近实际的烟道静压，解决了等速采样的滞后性问题，提高取样的准确性，具有计算误差小，数据处理能力强，设计成本低的优点。
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公开(公告)号：CN105046022B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201510534470.0
申请日：2015-08-27
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的智能配电网自愈方法，属于智能配电技术领域。本发明的步骤为：一、获取当前需要重构的配电网的初始数据；二、初始化配电网故障恢复的环境信息；三、依据蚁群算法和最小生成树理论生成多个辐射网络；四、根据步骤一所得配电网初始数据，计算步骤三形成的多个辐射网络的网损值，并选取本次迭代中所有蚂蚁形成的路径中具有最小网损值的一条进行方向性信息素更新；五、重复步骤三和四以完成下一次迭代，依次循环，直至完成最大迭代次数。本发明将配电网故障恢复模型利用改进的蚁群算法进行解析，以减小配电网网损为目标，具有较高的计算效率，且最终的自愈方案能够有效地保证系统在故障后安全、经济地运行。
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公开(公告)号：CN104950681A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510359571.9
申请日：2015-06-25
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种石灰窑燃烧过程的模糊预测控制系统及其控制方法，属于燃烧过程控制领域。本发明的模糊预测控制系统包括参考信息输入模块、模糊控制器、燃料阀、石灰窑控制装置、预测模块、反馈模块和校正模块，针对石灰窑燃烧温度控制系统具有非线性、时变和模型结构不确定性等特点，采用预测控制和模糊决策相结合的控制方法，综合预测控制的提前预知功能和模糊控制在大偏差范围内的优化控制效果，解决大时延非线性系统的温度控制问题；可投入实际生产运行，有效地提高了石灰煅烧温度调节过程的动态品质，达到了良好的实际应用效果。
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公开(公告)号：CN104729888A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510161286.6
申请日：2015-04-07
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种烟道飞灰等速取样器及基于BP神经网络的烟道飞灰等速取样系统和控制方法，属于烟道飞灰检测领域。烟道飞灰等速取样器，包括取样嘴、取样管、旋风分离器和取样瓶，还包括引射管、调节嘴和排气管，一种基于BP神经网络实现烟道飞灰等速取样系统，包括取样器、PLC控制器、执行器、压力传感器和BP神经网络模块；一种基于BP神经网络的烟道飞灰等速取样系统的控制方法基于BP神经网络实现烟道飞灰等速取样，使用了大量实时测得的数据来预测接近实际的烟道静压，解决了等速采样的滞后性问题，提高取样的准确性，具有计算误差小，数据处理能力强，设计成本低的优点。
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