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公开(公告)号：CN222324635U
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202421148069.4
申请日：2024-05-24
Applicant: 齐鲁高速公路股份有限公司 , 山东高速工程检测有限公司 , 山东高速集团有限公司创新研究院
IPC: B01D46/681 , B01D46/10 , B01D53/04
Abstract: 本实用新型公开了一种公路建设过程中碳排放收集装置，属于碳排放收集技术领域，包括箱体、一对通风管、过滤吸附组件和清理组件，两个通风管分别安装于箱体两侧并与箱体内部连通，过滤吸附组件包括滤网和吸附板，滤网外围与箱体内壁固定连接，吸附板可拆式安装于箱体内，清理组件包括清扫辊、齿轮和齿条，齿条可水平滑动的安装于箱体内，箱体一端内壁开设有环形槽，该公路改建过程中用碳排放收集装置，通过使清扫辊在向下移动的同时，使其靠近滤网的一侧同时向底部发生旋转，从而在清扫滤网的同时，保证扫落的灰尘向下落至箱体底部，避免灰尘被扬起，解决了现有的碳排放收集装置大多不便于避免清理滤网时使灰尘被扬起的情况。
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公开(公告)号：CN119720235A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411716438.X
申请日：2024-11-27
Abstract: 本发明提供了一种数据库使用密码机并行加解密方法及系统，获取解析后的数据交互任务；对所述数据交互任务进行分片，形成多个任务片；针对每个任务片构建一个与密码机的会话连接，初始化密码机的密钥，并为每一个会话分配元组队列和消息队列；为每个任务片分配单独的处理节点，分配对应会话，并绑定密钥句柄，以及对应的元组队列和消息队列；各处理节点使用分配的会话和密钥，将任务片中的数据发往密码机进行加密/解密处理，并返回加密/解密后的元组；对各个处理节点返回的元组进行合并，将合并后的最终结果返回给数据库查询引擎。本发明能够实现真正使用密码机来进行加密数据库的数据加解密，能够处理大规模数据，并且有优秀的性能。
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公开(公告)号：CN118569039A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410732923.X
申请日：2024-06-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 山东大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F30/17 , G06F17/13 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及变压器技术领域，尤其涉及一种变压器绕组形变的漏磁在线计算方法、装置、设备及介质，步骤包括：确定电流密度分布和边界条件，并根据绕组形变位置划分为绕组正常区域及绕组形变区域；根据所述绕组正常区域，确定绕组正常区域的双重傅里叶系数值；针对所述绕组形变区域，基于区域积分的方法确定所述绕组形变区域的双重傅里叶系数值；对所述绕组正常区域的双重傅里叶系数值及所述绕组形变区域的双重傅里叶系数值叠加求解，确定铁芯窗求解域内的漏磁场分布；实现了对变压器绕组发生坍塌形变后内部电磁场的快速准确计算，满足在线监测技术实时计算的要求。
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公开(公告)号：CN105552927B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN201610060320.5
申请日：2016-01-28
Applicant: 中电普瑞科技有限公司 , 南京南瑞集团公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网公司 , 山东大学
IPC: H02J3/18
Abstract: 本发明提供一种抑制直流输电系统换相失败的并联补偿系统及方法，系统包括无功补偿器及用于控制无功补偿器的控制器；方法检测直流输电系统逆变侧的交流母线的三相电压；分析和判别三相电压信号值并将分析结果发送至故障判别单元，比较及计算预设的交流母线电压整定值与三相电压信号值；根据三相无功电流指令信号触发无功补偿器的功率开关管；分别控制无功补偿器的各相输出无功电流分量，对母线电压跌落进行补偿；控制无功补偿器的各相输出有功电流分量，维持子模块电容电压恒定。本发明的系统及方法能够有效且准确的补偿电网电压跌落，对负序、零序实现无功补偿控制，抑制换相失败的发生；进而保证了电网换相高压直流输电系统的有效运行。
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公开(公告)号：CN118052420B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410451224.8
申请日：2024-04-16
Applicant: 山东大学 , 国网(苏州)城市能源研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本发明属于综合能源系统优化调度技术领域，本发明提供了一种计及多供热网络互动策略的电‑热系统调度方法及系统，本发明将电热综合能源系统作为一个整体进行评估，考虑了供热网络的调节能力共享期与还原期，并评估了整个热力系统应对电力系统波动的调节能力，提高了运行的灵活性和经济性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118172047A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410591456.3
申请日：2024-05-14
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑可用装机容量的短期风电功率预测方法及系统。该方法包括，依据极端天气对风电功率影响机理的分析结果，得到关键气象因子；基于历史气象数据，采用映射模型，将历史气象数据映射为理论功率数据，依据历史气象数据对应的历史功率数据和理论功率数据，对功率损失预测进行直接建模，引入可用装机容量概念，基于理论功率数据和功率损失值预测结果，得到可用装机容量预测结果；分别对正常天气下的功率和关键气象因子下的功率进行数据处理，构建功率训练数据集；基于功率训练数据集，采用功率预测模型，得到功率预测结果，将可用装机容量预测结果与功率预测结果相乘，得到极端天气下风电场站功率预测结果。
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公开(公告)号：CN118134021A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410146521.1
申请日：2024-01-31
Applicant: 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种大风极端天气下的风电功率预测方法及系统，包括：将最大信息系数与特征协同度结合，作为气象特征选择的指标，获得大风极端天气下功率预测输入数据；将时间卷积网络和Transformer通过隐式特征融合网络的全连接层进行融合，构建基于TCN‑Transformer的风电功率预测模型；风电功率预测模型采用时间卷积网络对输入的数据处理，获取感受野窗内的局部时序特征信息，学习极端天气下的浅层隐式特征并输出预测结果。
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公开(公告)号：CN117439080B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311753747.X
申请日：2023-12-20
Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) , 山东大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , H02J3/24
Abstract: 本发明涉及虚拟电厂技术领域，本发明公开了一种虚拟电厂的调度方法、系统、存储介质及设备，包括：基于各用户侧资源的信息，以经济效益最大为目标，在风电的功率约束、光伏的功率约束、可控分布式电源的功率约束、储能的功率约束和柔性负荷约束下，优化各用户侧资源的出力计划，基于出力计划对各用户侧资源进行调度，并通过夏普利值法进行各用户侧资源的经济效益分配；其中，柔性负荷约束包括：可转移负荷的负荷总量不变，且可转移负荷的负荷转移量满足上下限约束；可中断负荷在每个时段的削减量满足上限约束和时段要求。实现了用户侧资源的聚合和协调控制，减小了峰谷差。
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公开(公告)号：CN117313958B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311594528.1
申请日：2023-11-28
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司德州供电公司
Inventor： 王飞 , 杨明 , 于一潇 , 李梦林 , 王传琦 , 李鹏 , 韩学山 , 燕树民 , 葛杨 , 封国栋 , 高文浩 , 韩立群 , 周通 , 张宝宇 , 陈新华 , 谢海远 , 邢晨
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/096 , H02J3/00
Abstract: 本公开提供了基于迁移学习的低压分布式光伏功率预测方法及系统，涉及光伏发电功率预测技术领域，包括：低压分布式光伏数据在输入至Transformer‑Adapter Fusion预测模型后，首先将Transformer特征提取网络模型作为基础负荷预测的源模型进行特征嵌入，获取低压分布式光伏数据的特征信息，然后将Transformer‑Adapter神经网络模型作为目标模型，复制源模型上部分任务设计及参数，实现模型知识迁移获取低压分布式光伏数据的关键特征，再采用Adapter Fusion微调技术为对应的adapte模块分配不同的权重，聚合关键特征信息，最后输出光伏功率的预测的结果。
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公开(公告)号：CN117313958A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311594528.1
申请日：2023-11-28
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司德州供电公司
Inventor： 王飞 , 杨明 , 于一潇 , 李梦林 , 王传琦 , 李鹏 , 韩学山 , 燕树民 , 葛杨 , 封国栋 , 高文浩 , 韩立群 , 周通 , 张宝宇 , 陈新华 , 谢海远 , 邢晨
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/096 , H02J3/00
Abstract: 本公开提供了基于迁移学习的低压分布式光伏功率预测方法及系统，涉及光伏发电功率预测技术领域，包括：低压分布式光伏数据在输入至Transformer‑Adapter Fusion预测模型后，首先将Transformer特征提取网络模型作为基础负荷预测的源模型进行特征嵌入，获取低压分布式光伏数据的特征信息，然后将Transformer‑Adapter神经网络模型作为目标模型，复制源模型上部分任务设计及参数，实现模型知识迁移获取低压分布式光伏数据的关键特征，再采用Adapter Fusion微调技术为对应的adapte模块分配不同的权重，聚合关键特征信息，最后输出光伏功率的预测的结果。
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