一种高温超导电动磁悬浮列车

    公开(公告)号:CN111284330B

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202010100563.3

    申请日:2020-02-17

    Abstract: 本发明公开了一种高温超导电动磁悬浮列车,包括悬浮组件,所述悬浮组件包括悬浮用高温超导磁体组件和悬浮轨道组件,所述悬浮轨道组件固定设置于导轨基座上,所述悬浮用高温超导磁体组件固定设置于列车车厢底部,所述悬浮用高温超导磁体组件包括若干悬浮用高温超导磁体组,所有所述悬浮用高温超导磁体组分布设置于所述悬浮轨道组件的上方和下方。本发明通过在悬浮轨道的上方和下方分别设置悬浮用高温超导磁体,可提高列车发生上下振动后的振幅衰减速度,进而快速降低恢复平衡所需时间,以提高旅客乘坐电动磁悬浮列车的舒适度;且可以进一步提高升阻比,节能效果更好。

    适用于内封光纤的高温超导集束缆线制作的装置及方法

    公开(公告)号:CN115132421A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210711582.9

    申请日:2022-06-22

    Abstract: 本发明提供了一种适用于内封光纤的高温超导集束缆线制作的装置及方法,箱体的侧壁上设置有第一进出孔和第二进出孔;动力限位滚轮组设置于第一进出孔和第二进出孔位置处;光纤放线装置、光纤限位滚轮组以及绕包装置沿开槽铜芯骨架传动方向依次设置;光纤放线装置设置于第二进出孔的一侧,光纤放线装置用于释放光纤,光纤限位滚轮组用于限位固定光纤放线装置释放的光纤;绕包装置用于将光纤嵌入开槽铜芯骨架的凹槽内,并将带材绕包在开槽铜芯骨架上;驱动装置用于驱动动力限位滚轮组和绕包装置。本发明能够实现物理结构完整且各部件组合平顺的内封光纤的高温超导集束缆线的连续化制备。

    一种基于实例迁移的风力发电的分位数预测方法

    公开(公告)号:CN110969197B

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN201911158049.9

    申请日:2019-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于实例迁移的风力发电的分位数预测方法,包括以下步骤:采集其他地区的风力发电数据,采取实例迁移的方法构建目标问题的训练集;构建基于实例迁移的风力发电的分位数预测模型;分析基于实例迁移的梯度提升树模型的误差;重新推导权重的公式;采用据最大似然法推出参数θ最有可能的取值;求解最优的预测函数;采用基于迭代的方式求解权重;本发明通过将迁移学习的方法与风力发电概率预测问题结合,通过利用其它地区的信息,在缺乏历史数据情况下的风力发电概率预测的精度能够显著提升,并通过针对概率预测设计了独特的算法结构,以及结合广义负荷的概率预测的特点重新推导了权重的公式,提高了权重求解速度,减少了计算量。

    一种无绝缘高温超导线圈的失超检测装置及失超检测方法

    公开(公告)号:CN112904248A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110090266.X

    申请日:2021-01-22

    Inventor: 王亚伟 金之俭

    Abstract: 本发明提供了一种无绝缘高温超导线圈的失超检测装置及失超检测方法,包括无绝缘高温超导线圈和磁场测量元件,所述磁场测量元件包括磁场测量线圈或者磁场测量器件;所述无绝缘高温超导线圈包括一个或者多个;所述磁场测量器件设置在一个或者多个无绝缘高温超导线圈的中心轴线上以及周围空间;磁场测量线圈设置在一个或者多个无绝缘高温超导线圈的内部、外部或者表面。本发明基于无绝缘高温超导线圈失超时感应磁场衰减的原理,设计相应的测量装置和方法,实现了对无绝缘高温超导线圈的失超有效监测。本发明解决了无绝缘高温超导线圈和磁体失超检测困难的问题,能够对无绝缘高温超导线圈进行快速而有效的失超检测,这是对其进行失超保护的关键一步。

    用于绝缘材料的低温涂料、用途及其制备方法

    公开(公告)号:CN112795220A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110009016.9

    申请日:2021-01-05

    Abstract: 本发明公开了一种用于绝缘材料的低温涂料,所述低温涂料包括以下组分:烃类化合物、烃的衍生物以及树脂及其聚合物。此外,本发明还公开了一种上述的用于绝缘材料的低温涂料在超导带材中的应用。另外,本发明还公开了一种超导带材,所述超导带材表层涂覆有上述的低温涂料。再者,本发明还公开了一种制备上述的超导带材的制备方法,所述制备方法包括如下步骤:步骤S1:配置原料溶液;步骤S2:将原料溶液均匀涂抹至超导带材表面,形成初级涂层;步骤S3:控制初级涂层的厚度,将其厚度控制在20μm以下,以得到超薄绝缘涂层;步骤S4:将所述的超薄绝缘涂层固化,使其充分粘合在超导带材表面。

    基于压缩感知的缺失数据集下的线损预测方法

    公开(公告)号:CN109903181B

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN201910065112.8

    申请日:2019-01-23

    Abstract: 基于压缩感知的缺失数据集下的线损预测方法,本发明提供了一种在缺失数据集下实现电网线损预测方法,包含以下步骤:根据电网历史数据中的总负荷,负荷率以及峰谷差率三项特征量,采用聚类方法对历史负荷数据的各特征量按轮廓系数最大的原则进行聚类;将各类别的历史线损数据按24个整点整理成时间序列矩阵并将线损时间序列分解为本征模态分量;选取适当的字典矩阵,对模态分量进行稀疏化变换。对变换后的稀疏矩阵进行基于压缩感知的数据补全;对修复完的矩阵进行稀疏化变换的逆变换,使其恢复时域上的完备分量序列;利用elman神经网络完成修复数据集下的线损预测。本发明能够用于电网缺失数据的补全以及电网线损的预测。

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