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公开(公告)号：CN113242300B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110510248.2
申请日：2021-05-11
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/025 , H04N7/18 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于5G物联网的菱镁负荷全景信息感知系统，涉及能源管理技术领域。包括设备信息子系统、信息传递子系统、终端控制系统和客户端子系统；将自动化生产线监控、企业用能分析、优化经济运行与环保数据共享相结合，并且运用5G物联网技术，不仅提高了数据信息采集的时效性与数据信息处理过程的时效性，而且实现了对菱镁矿石加工生产线上镁砂质量的实时动态监测。使电力局、水利局、煤气供应等能源供应单位通过此系统能快速监测和知道企业的能源需求变化，提前做好合理的规划和布局，避免资源浪费。可使政府、环保局等监管部门通过此系统快速监测到园区的废弃物排放情况，发挥能源资源的更高效的合理利用，有助于推进环保事业的发展。
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公开(公告)号：CN113983702A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111264172.6
申请日：2021-10-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种光‑储‑热供电机组及其控制方法，涉及供电机组及控制技术领域。本发明供电机组包括太阳能集热单元、相变储热单元、低温余热发电单元，以及管线；通过对集热装置的控制保证了相变储热装置内的温度保持恒定；通过对热介质的流速、压缩机的功率进行控制平抑供电装置输出功率，实现系统稳定运行；本发明提出的分布式控制方法，将多套装置通过分布式集群组合，满足了大规模供电需求。
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公开(公告)号：CN113762387A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111048836.5
申请日：2021-09-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于混合模型预测的数据中心站多元负荷预测方法，涉及自动控制技术领域。本发明将数据中心站的多元数据分成春秋、夏、冬三类场景，居于各类场景的数据进行多元负荷预测，采用GRA方法对多元负荷数据进行特征分析和归一化，将处理后的数据输入到QPSO－BP神经网络进行预测，在预测算法方面，采用QPSO‑BP神经网络与XGBoost模型并行预测，将深度学习与机器学习技术同时运用于负荷预测，将两种集成学习方式有效结合，充分发挥两个模型优点，有助于获得更稳定、泛化能力更强的模型。混合预测模型能主动丰富维度单一的输入数据特征，避免数据采集过程中人为因素导致的数据误差对计算精度的影响，在负荷波动较大等特殊情况下也能实现高精度负荷预测。
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公开(公告)号：CN113339310A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110814452.3
申请日：2021-07-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于磁悬浮轴向位置控制的压缩机喘振预测控制方法，通过采集不同转速下压缩机出口压力值与流量值来绘制喘振曲线，通过建立压缩机数学模型推导出压升与质量流量的函数关系，建立压缩机出口压力预测模型来确定压缩机下一时刻的运行点坐标，当运行点坐标与喘振曲线相交时说明下一刻将发生喘振，需要对压缩机中轴承的轴向和径向分别进行调节来消除喘振，即调整转子轴向叶轮与蜗壳间距，增大转子径向控制电流以消除喘振，本发明方法能够预测磁悬浮压缩机下一刻是否发生喘振进而调整控制策略，以使磁悬浮压缩机能够始终保持紧靠在喘振线的右侧运行，有效缩小了喘振裕度，使压缩机既能够有效避免喘振的发生，又能够在最高效率点运行。
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公开(公告)号：CN113193602A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110510237.4
申请日：2021-05-11
Applicant: 东北大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明提供一种含低热值发电和分布式电源的配电网优化运行系统及方法，涉及多能源系统技术领域。本系统包括用户登录模块、数据采集模块、电网络潮流模块、设备运行状态监测模块、设备运行控制模块以及数据显示与存储模块；将低热值发电装置与配电网优化运行相结合，通过回收工业余热和燃烧低热值燃料获得低热值气体，通过有机朗肯循环过程对能源进行回收利用，有效利用低热值资源，提高了能源的利用效率，建立了优化模型，考虑了整个模型的碳排放量和碳交易市场，具有现实意义，节约成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112580174A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011453471.X
申请日：2020-12-11
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 金宇坤 , 李增 , 韩一品 , 李娉婷 , 张迪 , 李晓鹏 , 尹良智 , 曹津铭 , 李广地 , 杨东升 , 王昊 , 吕浩轩 , 杨波 , 周博文 , 金硕巍 , 闫士杰 , 罗艳红 , 王迎春
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法优化神经网络的配电网线损率计算方法。为实现结构复杂、低压台区配电网的线损计算，本发明提出一种基于遗传算法优化神经网络的配电网线损率计算方法，该计算方法基于配电网实际运行数据首先构建误差反向传播(BP)神经网络模型以计算配电网理论线损率，然后利用遗传算法(GA)深度优化神经网络并建立GA‑BP模型。基于上述模型计算配电网的理论线损率并对模型计算性能进行比对分析后表明，应用遗传算法优化后的神经网络线损率计算模型较单一BP神经网络模型具有更好的非线性拟合能力和更高的计算精度。因此采用本发明公开的计算方法，可以实现提高配电网线损率计算模型精度的目的。
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公开(公告)号：CN112196899A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011123649.4
申请日：2020-10-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种磁悬浮电机运行过程的保护系统及方法，涉及磁悬浮电机技术领域。本系统包括磁悬浮永磁同步电机、磁轴承控制模块、功率控制模块、电源供电模块以及后备电源保护模块；在电网电压骤降或短时断电时，不仅能实现转子的稳定悬浮，也能实现电机不停转继续工作。采用了无隙切换技术，实现了磁轴承控制系统在电网断电时供电电压稳定无波动。在电网断电无法恢复时，不仅保证电机转子的稳定悬浮，还加速电网故障情况下电机的制动，实现转子的快速停机。采用了电池的计时分配使用，使蓄电池组电压达到均匀分配。整个磁悬浮电机运行过程做了全方位的保护，提高了磁悬浮电机的使用可靠性。
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公开(公告)号：CN120073897A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510229991.9
申请日：2025-02-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种面向高比例新能源消纳的电熔镁负荷协同调度方法，包括：获取电力系统相关参数，包括发电机电力参数、新能源发电预测参数和常规负荷预测参数；建立考虑强工艺约束的电熔镁负荷模型；构建计及电熔镁负荷的双层优化调度模型；基于电力系统相关参数和电熔镁负荷模型，通过求解器CPLEX对双层优化调度模型进行求解，得到所有火电机组每个时段的有功功率和电熔镁负荷功率，对电力系统中的火电机组和电熔镁炉进行调度。本发明的调度方法充分考虑风光出力的不确定性的影响，深入考虑电熔镁负荷特性，快速有效的得出双层优化调度结果，提高了发电机组和电熔镁负荷的调度精度和速度。
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公开(公告)号：CN119225181A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411348271.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型的超超临界机组快速动态响应方法，涉及火力发电技术领域。该方法提出了一种将内模控制和广义预测控制统一起来的非线性控制方法，有效地实现了对超超临界机组(ultra supercritical unit，USC)系统的非线性控制：首先，通过基于LSTM‑Transformer的内模控制，USC系统实现了快速收敛到期望值附近，显著提高了负荷的响应速度；其次，通过增强复合加权人类学习优化网络((composite weighted human learning optimizationNetwork，CWHLO)进一步优化模型，提高了模型的精确度；最后，通过采用基于增强复合加权人类学习优化网络的广义预测控制(CWHLO‑GPC)算法对USC系统进行控制，实现了高精度的负荷跟踪性能，解决了超超临界机组系统动态响应慢的问题。
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公开(公告)号：CN118801386A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410866740.7
申请日：2024-07-01
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 , 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种多能源虚拟电厂优化调度方法及系统，包括以下步骤：收集日前的负荷需求和可再生能源发电数据作为样本数据；对样本数据进行预处理；建立与外部电网交易的虚拟电厂优化调度框架；分别建立虚拟电厂中燃气轮机和储能设备的基本单元模型；根据虚拟电厂内各设备的运行条件约束，并以日运行成本最低为目标函数建立虚拟电厂优化调度模型；将虚拟电厂优化调度模型转化为马尔科夫决策过程，设计智能体的状态空间、动作空间与奖励函数；在Python软件中采用Soft Actor‑Critic算法进行离线训练，并利用训练好的虚拟电厂智能体进行在线决策。本发明能够对虚拟电厂内部各资源进行灵活调度。
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