-
公开(公告)号：CN109217381B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201811331387.3
申请日：2018-11-09
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的能源路由器更换时间优化配置方法，本发明综合考虑不同能源路由器的更换时间管理以及能量传输的线损问题，在可以自由预先设置设备最大更换时间间隔情况下，选取每台能源路由器向负荷供能的占比，以及能源路由器实际使用时长为决策变量，采用启发式的粒子群算法，模拟群体智能，将变量看成一个个粒子，拥有位置和速度两个属性，然后根据自身已经找到的离最优解最近的解和参考整个共享于整个集群中找到的最优解改变自身的位置，使整个集群大致向同一个地方聚集，这个地方正是最优解。本发明对于能源路由器的传输效率以及更换时间统一管理的研究推广具有重要科学意义和应用价值。
-
公开(公告)号：CN111075647A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911224529.0
申请日：2019-12-04
Applicant: 浙江大学
IPC: F03D7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于ELM的最大风能捕获方法。获取机组某段时间内的有效风速信息和对应时间段的与有效风速相关的机组输出数据，去除获取到的机组输出数据中的相关性并进行归一化操作，构造ELM的训练集，使用该训练集确定ELM模型，得到风速估计模型，该模型在线给出有效风速值，进而计算转速跟踪误差，给出连续的最大风能捕获控制器。该方法获得的最大风能捕获控制器能够消除抖振现象，从而降低传动系统的载荷，延长机组的服役寿命，克服传统最优转矩算法收敛速度较慢的缺点，提高风能捕获效率，简单易行，实施成本低，需要调试的参数少，相比于传统最优转矩控制算法，能够提高机组产能，增加风电场的经济效益。
-
公开(公告)号：CN111025969A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911236489.1
申请日：2019-12-05
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于信息融合的野生动物监测系统，该系统包括微处理器、数据采集模块、通讯模块、电源管理模块、红外相机模块；所述通讯模块采用4G网络，采用断点重传的方式将数据稳定发送至服务器；所述数据采集模块用于获取野生动物的发热量信息数据和声音信息数据；所述红外相机模块用于采集野生动物的图像；所述微处理器接收数据采集模块和红外相机模块的数据，采用信息融合技术，识别出动物的种类；所述电源管理模块包括异形光伏组件、聚合物储能电池和一次电池。本发明能够适应复杂的野生动物生活环境，稳定、高效、全天候不间断运行,灵敏捕获动物图像及声音信息，识别动物种类，可实时监测野生动出没情况及当地环境状况。
-
公开(公告)号：CN110889781A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911224401.4
申请日：2019-12-04
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于滑模控制的风电机组保性能最大功率跟踪方法。求取风电机组实现最大功率跟踪的控制目标，并计算最大功率跟踪误差，求取最大功率跟踪误差的动态特性，根据滑模控制原理设计控制信号表达式，根据李雅普诺夫稳定性原理和栅栏李亚普诺夫函数设计控制增益的更新率。该方法避免了对系统未知动态的过估计，使得控制增益能够根据未知动态的变化维持在合理的范围内，减小电磁转矩的抖动，进而减小传动链系统的机械载荷，延长机组的服役寿命，提高最大功率跟踪的稳态性能，提高机组风能捕获效率，需要调试的控制参数少，设计及实施过程简单，与传统的最优转矩控制算法相比，能够提高机组产能，增加风电场的经济效益。
-
公开(公告)号：CN107247230B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710535343.1
申请日：2017-07-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机和数据驱动的旋转电机状态监测方法，包括采集旋转电机振动信号，利用曲线拟合振动信息预测旋转电机加速度及速度运行状态，以及根据误差、电机性能等指标评估电机状态。将采集节点安装于旋转电机外壳上，实时获得监测电机的三轴振动信号以及环境温湿度，通过物联网无线通讯技术传至接收端，再由接收端存储至数据库，利用小波分析与ARIMA模型或者其他时间序列预测方法计算各节点速度频谱图等信息，得到预测曲线。加入历史误差补偿得到准确的预测值，将之与真值比较得到此刻误差。此误差作为支持向量机分类的主要特征、结合温度、电机功率、转速等辅助特性做出故障判断。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109667727B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201811372808.7
申请日：2018-11-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于功率曲线分析的风电机组偏航误差固有偏差辨识及补偿方法。该方法基于包括风速、有功功率、偏航误差、环境温度以及环境气压等在内的风电机组数据采集与监视控制(SCADA)系统实时运行数据，首先对数据进行一定程度的预处理之后依据一定偏航误差间隔划分风速及功率数据，并通过标准功率曲线拟合流程分别对不同偏航误差间隔下的功率曲线进行拟合，进一步将不同功率曲线进行量化分析并基于区间判断准则确定偏航误差固有偏差值的区间范围，最终将辨识得到的固有偏差值直接以增量形式补偿到偏航误差实际测量值上。本方法基于数据驱动，对风电机组运行数据无特殊要求，具有较强的普适性，对风电机组的性能提升有着很强的应用价值。
-
公开(公告)号：CN109472493A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811331401.X
申请日：2018-11-09
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的能量转换装置寿命统一管理方法，本发明综合考虑不同能量转换装置的寿命管理以及能量传输的线损问题，在可以自由预先设置设备最大更换时间间隔情况下，选取每台能量转换装置向负荷供能的占比，以及能量转换装置实际使用时长为决策变量，采用启发式的遗传算法，以一种群体中的所有个体为对象，利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索，通过选择、交叉、变异自适应地调整搜索方向，得出群体最优解，即本发明中满足设备更换时间间隔要求的能量传输总损耗最低值，此时有最大的能量传输效率。本发明对于能量转换装置的传输效率以及寿命统一管理的研究推广具有重要科学意义和应用价值。
-
公开(公告)号：CN109447367A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811330818.4
申请日：2018-11-09
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的计及产能节点使用寿命的产能分配方法，本发明根据能源互联网中产能节点的使用寿命，提出寿命损耗率模型决定产能节点在不同阶段的最大产能功率，并结合能量传输损耗、环境效益等多因素进行产能分配的方法，从而最大化产能效率及产能收益。本发明采用启发式的粒子群算法，模拟群体智能，将决策变量看作一个个粒子，拥有位置和速度两个属性，并根据自身找到的最优解和参考共享于整个群体的最优解调整自身的位置，使整个种群大致向同一个位置进行聚集，这个位置便是最优解，即最佳分配方案。本发明对于能源互联网中多能源形式共存的产能分配问题具有重要的科学意义和应用价值。
-
公开(公告)号：CN109255503A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811330804.2
申请日：2018-11-09
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工萤火虫群优化算法的能源路由器更换时间优化配置方法，本发明在可以自由预先设置设备最大更换时间间隔情况下，选取每台能源路由器向负荷供能的占比，以及能源路由器实际使用时长为决策变量，采用启发式的人工萤火虫群优化算法，该算法模仿自然界群体生活的生物的社会行为构造的随机搜索方法，将决策变量比喻为在解空间中移动的萤火虫，其亮度与自身所在位置的目标值有关，每个萤火虫向决策域中亮度更高的萤火虫移动，即向更优的位置移动，可在较小区域内得到该区域最优解，即满足设备更换时间间隔要求的能量传输总损耗最低值。本发明对于能源路由器的传输效率以及更换时间统一管理的研究推广具有重要科学意义和应用价值。
-
公开(公告)号：CN109217381A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811331387.3
申请日：2018-11-09
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的能源路由器更换时间优化配置方法，本发明综合考虑不同能源路由器的更换时间管理以及能量传输的线损问题，在可以自由预先设置设备最大更换时间间隔情况下，选取每台能源路由器向负荷供能的占比，以及能源路由器实际使用时长为决策变量，采用启发式的粒子群算法，模拟群体智能，将变量看成一个个粒子，拥有位置和速度两个属性，然后根据自身已经找到的离最优解最近的解和参考整个共享于整个集群中找到的最优解改变自身的位置，使整个集群大致向同一个地方聚集，这个地方正是最优解。本发明对于能源路由器的传输效率以及更换时间统一管理的研究推广具有重要科学意义和应用价值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
292
records
(took 0.045 seconds)
