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公开(公告)号：CN119628025A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411764678.7
申请日：2024-12-04
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本申请公开了一种储能变流器协同优化控制方法、系统及储能变流器，涉及储能优化领域，该方法包括：通过储能变流器接收电能管理系统的总输出功率指令；基于总输出功率指令，以电池系统中电池模组的电池荷电状态差异值最小为目标，构建优化问题；对优化问题求解，确定电池系统中各电池模组的输出电流，并根据各电池模组的输出电流对电池系统进行优化控制。本申请改善了电池系统内部不均衡状态的问题，并提升了电池系统的健康水平与可用容量。
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公开(公告)号：CN119567235A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411937301.7
申请日：2024-12-26
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 一种完全解耦的六自由度索驱机械臂，包括依次相连的腕部模块、肘部模块、肩部模块；所述的肩部模块具有两个串联的转动自由度，肘部模块具有一个转动自由度，腕部模块具有三个混联的转动自由度；肩部模块包括用于固定机械臂的基座、集中全部电气驱动单元的驱动舱和提供一个俯仰自由度的俯仰关节；肘部模块包括分别连接肩部模块和腕部模块的大臂和小臂连杆以及一个俯仰关节；腕部模块包括相对进行球面运动的上下平台和传递旋转运动的回转传动轴；驱动绳索均一端固定于驱动轴，另一端经过若干导向滑轮固定到被驱动部件，实现轻量化远程驱动。本发明实现了驱动单元的集中布置，具有负载自重比高、驱动布置灵活的优点，适用于具有防爆、防辐射要求的高危场景作业。
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公开(公告)号：CN119558701A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411476049.4
申请日：2024-10-22
Applicant: 清华大学 , 清华大学无锡应用技术研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于韧性供电资源统一建模的配电系统韧性评估方法及系统，包括：获取配电网中节点存活期望、节点负荷损失期望和韧性资源；基于所述节点存活期望和节点负荷损失期望通过韧性资源统一模型计算韧性资源支撑能力，其中所述韧性资源统一模型是基于所述韧性资源及其预设的相关约束构建的；基于所述韧性资源支撑能力计算配电系统韧性指标，完成配电系统韧性评估。本发明解决了现有配电系统韧性评估复杂度高、难度大的问题。
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公开(公告)号：CN119430000A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411883295.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 成渝地区双城经济圈(泸州)先进技术研究院 , 四川博尔特机器人科技有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Inventor： 邵珠峰 , 曹怀志 , 刘汉擎 , 霍晔 , 姚铭 , 杭旸 , 陈永报 , 曾沛崑 , 吴志远 , 周翔 , 段金昊 , 贺小伟 , 丛榕 , 唐永清 , 刘璇 , 韩亚涛 , 兰远健
Abstract: 本发明公开了一种用于重载平行绳索的驱动装置，伺服驱动驱动传动切换模块的主动齿轮运动，进而带动两个从动齿轮运动；两个从动齿轮分别安装在两个卷扬出索模块上，驱动两个卷扬出索模块同步运动，进而带动两根平行的驱动绳索运动；卷扬出索模块的滚筒轴与配重卷扬模块的滚筒轴相连接，进而带动配重卷扬模块、配重牵引绳索和配重运动；当需要调节两根平行的驱动绳索相对运动时，传动切换模块切换传动模式，使伺服驱动的运动仅传递至一套卷扬出索模块和驱动绳索上，实现两根平行的驱动绳索中一根绳索的单独运动；本发明驱动装置可以使用单伺服驱动来驱动两根平行的驱动绳索，并可以实现两根平行的驱动绳索的相对长度的调节，同时通过配重降低重载下所需的力矩和功率。
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公开(公告)号：CN119341047A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411509112.X
申请日：2024-10-28
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种基于惯量需求的虚拟同步机储能配置方法，其中，方法包括：获取目标电力系统的频率变化率和满足预设最低点条件的频率安全阈值；根据频率变化率和频率安全阈值确定目标地区的总惯性时间常数需求；根据目标地区火电机组的实际惯量和新能源发电设施的实际需求确定目标地区的总惯量需求；计算新能源发电设施的虚拟惯量；确定VSG的储能配置需求，并根据储能配置需求生成目标电力系统的储能配置方案。由此，解决了相关技术只阐述了VSG技术对于系统频率稳定的提升作用，而对于该技术下储能配置容量与频率稳定效果，并没有定量的分析，无法确定储能的配置需求，导致该技术难以推广、应用的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119312160A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411367536.7
申请日：2024-09-29
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院
Inventor： 姚一鸣 , 丁然 , 程林 , 徐海翔 , 耿艳 , 张星 , 刘冉杰 , 马迎新 , 邵尹池 , 张浩 , 马原 , 李刚 , 王凯 , 周博 , 舒力 , 逯洋 , 陈曼颖 , 黄贤淼
IPC: G06F18/241 , G06F18/27 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , H04L67/12
Abstract: 本发明的一种基于物联协议的多源数据信息融合方法及系统，属于数据处理技术领域，多源数据信息融合方法包括以下步骤：获取基于不同物联协议的多个数据源的原始数据，并进行预处理，获取预处理后的多源异构数据；基于语义本体构建多源数据映射模型，将所述预处理后的多源异构数据映射到所述语义本体中的对应节点，生成语义层面的融合数据；构建基于深度学习的数据融合模型，将所述语义层面的融合数据输入至所述数据融合模型，通过多层次特征提取和特征融合，生成融合特征；将所述融合特征输入至决策模型，结合物联网应用的需求，输出多源异构数据融合后的最终结果。本发明实现了对多源异构数据的高效融合处理，提高了物联网应用的性能和可靠性。
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公开(公告)号：CN119298127A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411325922.X
申请日：2024-09-23
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学无锡应用技术研究院
Abstract: 一种面向多种应用需求的光储微电网容量配置方法及系统，涉及电网技术领域，多种应用需求包括经济指标、环境保护指标和可靠性指标；所述多种应用需求关注包括光伏发电和净负荷功率在内的不确定性变量的功率输出、功率波动和极端情况；基于所述多种应用需求，通过场景生成和聚类构建包括正常场景、波动场景和极端场景的场景集合；构建多种应用需求的储能容量配置模型，所述经济指标设为目标，其他应用需求建模为约束，考虑极端场景下的储能性能，目标是最小化系统总规划和运行成本，约束包括电力系统运行约束和应用需求约束。本发明的有益效果是通过对储能最优容量以及输出功率的高效决策，有效减少了储能运行周期内的总经济成本。
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公开(公告)号：CN119206643A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411332971.6
申请日：2024-09-24
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于路端相机图片的道路拓扑结构生成方法，涉及自动驾驶领域。该方法包括：获取目标时间段内目标路口的图像数据以及车辆数据；将图像数据输入语义分割模型，输出得到与图像数据对应的物体初步识别结果；将车辆数据以及图像数据输入多目标追踪网络，输出得到与目标路口对应的目标追踪结果信息；结合物体初步识别结果以及目标追踪结果信息，生成道路拓扑结构优化数据。利用路端相机采集数据，通过计算机视觉的方法构建十字路口处的道路拓扑结构，能够帮助车辆更加精确地理解该路端的交通信息，实现了标注精度更高的同时，节约了人工标注所需的人力资源。
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公开(公告)号：CN119205844A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411330660.6
申请日：2024-09-24
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/73 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V20/54 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，具体公开了一种基于路端相机图片的车辆四维轨迹生成方法，包括：获取十字路口的多个相机拍摄到的十字路口图像，并对其进行同步处理；将同步后的多个十字路口图像输入到提取网络模型中，以获得十字路口特征；将十字路口特征输入到追踪网络模型中，以获得十字路口的多目标追踪结果，根据多目标追踪结果生成该十字路口的多条车辆四维轨迹；将十字路口特征输入到预测网络模型中，以获得十字路口道路边界；舍弃多条车辆四维轨迹中道路边界之外的车辆四维轨迹和追踪时间过小的车辆四维轨迹，以得到该十字路口的最终车辆四维轨迹。本发明能够帮助车辆更加精确地理解十字路口的交通信息，使得十字路口的空间建模更加精准。
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公开(公告)号：CN115644860B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202211341410.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 无锡清耳话声科技有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院 , 清华大学
IPC: A61B5/12
Abstract: 本发明提供一种基于PTC的耳蜗死区边缘检测方法，其构建了受试者响应概率模型，受试者响应概率模型为V型曲线，测试过程中无需将所有的窄带掩蔽噪声的频率都进行测试即可得到测试结果，同时将将注意力机制引入到受试者响应概率模型中，提出了以主动学习(active‑learning)为基础的active‑PTC检测方法，基于主动学习为基础的active‑PTC检测方法能够快速且准确地找到模型下一次测试的刺激参数，解决了现有的PTC方法耗时过长的问题，同时实现了高的频率精度特性。并且因为引入了概率模型，实验者可以控制停止实验所需的置信度，达到测试时间与准确性的平衡。
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