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公开(公告)号：CN115448936A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211003121.2
申请日：2022-08-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供了一种N,O‑杂环化合物及其合成与应用，该化合物以1‑四氢萘酮和2‑甲酰基吡咯为原料，在三乙胺催化剂的作用下，经Knoevenagel缩合反应制得。其可以作为染料与丙烯酸树脂在薄膜上成膜，在自然光下呈粉红色，并且在紫外灯（365nm）下能看到清晰的荧光。且该荧光染料简单易得，制造成本低，与丙烯酸树脂在薄膜上成膜速度较快，防伪系数高，造假难度大，在荧光防伪包装膜和OLDE等方面潜力巨大。
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公开(公告)号：CN112186765A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011110581.6
申请日：2017-11-30
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/48 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 一种机组组合决策的日前调度模型的建模方法，它包括以下步骤：步骤1，将机组组合决策分为基本场景和最坏场景；步骤2，以不确定性因素功率预测值为基础，以系统总运行成本最小为目标，同时考虑在确定性环境下的常规约束条件，进行基本场景下的日前调度模型的建模；步骤3，以不确定性电源出力的最大波动出力为基础，考虑不确定性约束条件，进行最坏场景下的日前调度模型的建模。本发明将机组组合决策分为基本场景和最坏场景分别建模，基本场景以不确定性因素功率预测值为基础，以系统总运行成本最小为目标，同时考虑系统在确定性环境下的各种常规约束条件，从而保障调度决策的经济性。
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公开(公告)号：CN105354636B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201510724565.9
申请日：2015-10-29
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。具体步骤如下：1)通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取；2)基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型，然后针对模型带宽选择问题，构造了一种以拟合优度检验为约束条件的带约束带宽优化模型；3)利用约束序优化算法对该优化模型进行求解。本发明采用小波分解方法更能准确提取风功率波动分量，并且所提波动分量的概率特性建模方法完全由样本数据驱动，不需要对概率密度模型进行先验主观假设，因而具有更高的建模精度和更强的适用性，而针对非参数核密度估计方法的改进策略也使其建模精度和计算效率得到有效提升。
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公开(公告)号：CN105790265B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201610254532.7
申请日：2016-04-21
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑交流潮流约束的不确定性机组组合模型及求解方法，本发明以一天24时段中调火电机组的燃料费用总和最小为优化目标，采用机会约束方法描述风电出力的不确定性，构建基于交流潮流模型的网络安全约束条件，从而提出一种考虑交流潮流安全约束的不确定性机组组合模型。针对模型求解困难的问题，提出了一种随机约束序优化方法，成功实现对模型的快速求解。相比与传统基于直流潮流约束的不确定性机组组合模型，本发明所提模型有效降低了风电大规模接入后电网电压越限的风险，提升了日前发电计划决策的有效性，所建模型还可以精细化的计算系统网络损耗，从而为调度人员提供数据参考。同时本发明提求解算法较传统算法有了显著提升。
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公开(公告)号：CN115448936B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202211003121.2
申请日：2022-08-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供了一种N,O‑杂环化合物及其合成与应用，该化合物以1‑四氢萘酮和2‑甲酰基吡咯为原料，在三乙胺催化剂的作用下，经Knoevenagel缩合反应制得。其可以作为染料与丙烯酸树脂在薄膜上成膜，在自然光下呈粉红色，并且在紫外灯（365nm）下能看到清晰的荧光。且该荧光染料简单易得，制造成本低，与丙烯酸树脂在薄膜上成膜速度较快，防伪系数高，造假难度大，在荧光防伪包装膜和OLED等方面潜力巨大。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115286650A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210909355.7
申请日：2022-07-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了七元N,O杂环化合物的制备及其应用，所述化合物结构如下式：该染料以1‑茚酮和2‑甲酰基吡咯为原料，在三乙胺催化剂的作用下，经Knoevenagel缩合反应，最后生成一种七元N,O氟硼荧光染料。该染料与丙烯酸树脂结合在薄膜上可快速成膜，在紫外灯下能看到清晰的荧光。且该荧光染料合成方法简单、反应时间较短并且产率较高，制造成本低，在荧光全息防伪包装膜领域和OLDE等方面潜力巨大。
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公开(公告)号：CN107977744A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711238465.0
申请日：2017-11-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明属于电网调度领域，具体是一种基于传统Benders分解法的电力系统日前鲁棒调度方法，用来求解含新能源的电力系统动态经济调度问题。提出了一种综合考虑负荷、风电以及光伏出力不确定性及概率相关性的日前鲁棒调度方法。首先构建考虑多重不确定性因素及概率相关性的改进鲁棒优化调度模型；然后利用Cholesky分解法将具有相关性的随机样本转换为相互独立的随机样本，从而基于样本特征直接确定最坏场景；最后利用Benders分解法对模型进行求解。基于IEEE-118节点算例的仿真结果表明：本发明所提方法可以在多重不确定性因素下，保证日前调度计划鲁棒性的同时，有效提升其经济性，而基于Cholesky分解的最坏场景确定方法也有效提升了鲁棒调度模型的紧凑性，使其计算效率得到显著提升。
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公开(公告)号：CN107145707A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710215832.9
申请日：2017-04-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提出了一种考虑分布式能源出力不确定性和全寿命周期成本的配变规划方法，属于配电网规划领域。首先，考虑分布式光伏发电的出力不确定性，提出了一种基于机会约束理论的配变风险定容方法；在此基础上，利用三点估计法计算分布式光伏发电接入后的配网概率潮流，同时构建基于全寿命周期成本的目标函数，并最终提出基于全寿命周期理论的配变不确定性规划模型。算例仿真结果表明，相比于传统确定性的配变规划方法，本文提出的方法不仅能对设备全寿命周期内的所有成本进行精细化度量，而且精确计算了分布式电源不确定性对于设备定容选型的影响，弥补了配变定容与选型的界限，从而有效提升了配变规划的经济性，本发明所提出的方法更为科学。
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公开(公告)号：CN106960257A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710183612.2
申请日：2017-03-24
Applicant: 三峡大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/00523 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法与Elman神经网络的组合预测方法对风功率进行短期预测，属于风功率预测技术领域。包括：步骤一：在原始信号序列中掺入白噪声；步骤二至七：求解并得到IMF分量以及余量；步骤八：利用得到的IMF分量以及余量构建Elman神经网络预测模型并进行预测，最后进行总叠加，得到最终预测结果。本发明提供一种噪声辅助信号分解法与Elman神经网络的风功率组合预测方法，这种算法能够进一步减少旧有EEMD分解法中存在的模态混叠问题，提高短期风功率预测精度。
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公开(公告)号：CN105790265A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610254532.7
申请日：2016-04-21
Applicant: 三峡大学
CPC classification number: Y02E60/76 , Y04S40/22 , H02J3/00 , G06F17/5036 , G06Q50/06 , H02J2003/007
Abstract: 本发明涉及一种考虑交流潮流约束的不确定性机组组合模型及求解方法，本发明以一天24时段中调火电机组的燃料费用总和最小为优化目标，采用机会约束方法描述风电出力的不确定性，构建基于交流潮流模型的网络安全约束条件，从而提出一种考虑交流潮流安全约束的不确定性机组组合模型。针对模型求解困难的问题，提出了一种随机约束序优化方法，成功实现对模型的快速求解。相比与传统基于直流潮流约束的不确定性机组组合模型，本发明所提模型有效降低了风电大规模接入后电网电压越限的风险，提升了日前发电计划决策的有效性，所建模型还可以精细化的计算系统网络损耗，从而为调度人员提供数据参考。同时本发明提求解算法较传统算法有了显著提升。
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