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公开(公告)号：CN119231960A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411294057.7
申请日：2024-09-14
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02M7/483 , H02M7/5387 , H02M1/00
Abstract: 本发明涉及一种MMC系统环流抑制技术优化方法，其中，所述的MMC系统包括直流模块、电流变换器以及交流模块，所述的电流变换器包括多个具有半桥结构的子模块，所述半桥结构由IGBT和二极管构成；所述的MMC环流抑制技术优化方法基于电能质量和MMC子模块中IGBT与二极管的结温数据对MMC系统环流抑制技术进行评估，并根据评估结果对环流抑制技术进行优化。与现有技术相比，本发明综合考虑多个影响因素对环流抑制的影响从而提供更全面的优化方案。
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公开(公告)号：CN117134396A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311115919.0
申请日：2023-08-31
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种互联多微网储能单元SOC动态均衡速度控制方法及系统，根据多微网储能单元状态特征量建立模糊规则控制表，动态调整各储能单元的均衡因子，通过动态均衡因子模糊控制幂函数更新下垂系数，基于下垂控制技术，调整各储能单元的输出电压，使各储能单元SOC水平趋于均衡，所述多微网储能单元状态特征量包括功率余量、均衡度和电池温度。与现有技术相比，本发明利用轻负载时储能单元拥有的较高功率余量及母线电压低波动量进一步加快均衡速度。
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公开(公告)号：CN116775895A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310539483.1
申请日：2023-05-12
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F16/36 , G06Q50/06 , G06Q10/20 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/211
Abstract: 本发明提出一种基于知识图谱的风电机组运维管理方法，包括以下步骤：进行待提取文本内容及特征分析并进行预处理，根据实体属性的异同对实体类型进行划分，对各层次实体类型关系给定约束定义，采用基于改进TextRank的规则匹配算法实现面向风力发电场运维的实体词汇提取；根据领域文本定义各类实体间关系，采用基于规则匹配的实体关系抽取算法实现不同实体间的关系链接；构建安全管理规程图谱以及基于protégé风电设备本体实例拓扑关系库建立的设备运维要求图谱；实现面向风力发电机组运维管理的知识图谱可视化，利用查询语言及图谱嵌入技术形成应用方案。与现有技术相比，本发明具有准确、高效且领域专业应用性强的优点。
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公开(公告)号：CN116645089A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310527608.9
申请日：2023-05-11
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06Q10/30 , H02J3/32 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06N3/006 , G06F119/20 , G06F111/06 , G06F119/04 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种考虑退役电池容量退化的储能系统双层优化配置方法，属于新能源与储能协同规划技术领域。本方法包括建立以共享云储能的投资和运行成本作为优化目标，结合退役电池容量退化特性，预测共享储能的更新成本的双层优化模型；在双层优化模型外层利用遗传算法求解共享云储能的接入位置和容量等结果，之后内层随机产生不同时刻储能的充放电功率，并结合退役电池共享云储能内部约束进行修正，最终获得储能的最优运行策略。此方法可应用于含有大量分布式新能源发电的微电网内部，利用退役电池共享云储能的规模化建设思路降低储能系统的建设成本。
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公开(公告)号：CN119397906A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411516117.5
申请日：2024-10-29
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06F119/06
Abstract: 本发明涉及一种物理信息驱动深度学习的大功率IGBT结温在线计算方法及系统，其中该方法利用PI‑DeepONets模型将在线采集的物理信息作为输入，输出IGBT的最大结温；所述的物理信息包括IGBT实时变换功率和环境温度数据；所述的PI‑DeepONets模型包括主干网络和分支网络，通过主干网络和分支网络的输出近似得到模型算子，利用模型算子输出IGBT的最大结温；所述的PI‑DeepONets模型利用热动态参数损失函数进行模型训练，且在训练过程中以IGBT历史变换功率、环境温度数据以及输出矩阵作为模型输入，所述的系统用于实现上述方法。与现有技术相比，本发明将有限元计算和深度学习相结合在有限元分析方法精度的基础上，加速了结温计算求解过程，提高了IGBT结温计算的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119276138A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411376870.9
申请日：2024-09-30
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种模块化多电平换流器环流的柔性滑模抑制方法及设备，所述方法包括以下步骤：构建模块化多电平换流器环流模型；基于模块化多电平换流器环流模型，通过相序分离与空间矢量坐标变换构建两相旋转坐标系下的模块化多电平换流器环流解耦模型；引入广义比例积分滑模面和双曲正切趋近律，并计算滑模环流控制律，实现模块化多电平换流器环流的柔性抑制。与现有技术相比，本发明具有实现环流谐波有效抑制、提升系统可靠性、简单易实现等优点。
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公开(公告)号：CN116565922A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310543096.5
申请日：2023-05-15
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02J3/32 , H02J3/06 , H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/36 , H02J3/24 , H02J7/34 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于多微网离网互联运行模式及储能控制，涉及一种基于多微网互联运行结构的混合储能控制调度方法，通过计算多微网新能源出力及负荷需求，得出各微网净负荷功率，通过滤波器滤波，将高频功率传输至超级电容器，低频功率传输至蓄电池。其中对低频功率的控制通过多微网混合储能协调控制器进行功率的再分配，通过发送功率分配信号给蓄电池端的双向DC/DC变流器进行功率调度，使蓄电池SOC高多输出，SOC低少输出，同时考虑了电池的温度限额，高温时蓄电池退出备用序列。通过多微网混合储能协调控制器的调度，可稳定多微网直流母线电压，并将不同频率特性波动传输至不同能量特性的储能单元平抑，提高储能单元寿命及微网新能源消纳率。
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公开(公告)号：CN119399441A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411517735.1
申请日：2024-10-29
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种集群密集小目标的高置信智能检测方法、设备及介质，通过构建包括基于小波变换的HWD下采样模块、全局特征提取模块C2f‑LSKA和任务对齐检测头STADH的HLS‑YOLO‑P网络模型，将包含目标场景的图像数据进行多层特征融合和上下文信息增强处理，得到包含目标类别、位置及置信度的检测结果。并对检测结果进行后处理，包括交并比值和置信度阈值调整。最后生成相应的巡检报告。与现有技术相比，本发明具有检测精度高、轻量化和适用范围广等优点。
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公开(公告)号：CN119399440A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411517725.8
申请日：2024-10-29
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种密集小目标的机器视觉特征存留与识别方法及系统，该方法将获取到的包含密集小目标的原始图像输入改进的AMF‑YOLOv8模型中输出密集小目标结果图像；并通过模型改进实现机器视觉特征存留；所述的密集小目标结果图像包括各个小目标的预测框、类别信息和置信度；所述的改进的AMF‑YOLOv8模型以YOLOv8n为基准模型，包括主干网络、CS‑PANet颈部网络和Detect层；所述的系统用于实现上述方法。与现有技术相比，本发明优化了YOLOv8的不足使其在针对密集小目标的识别中更高效和准确。
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公开(公告)号：CN119341338A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411517737.0
申请日：2024-10-29
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02M1/32 , H02M7/797 , H02M1/00 , H02M1/08 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/36 , H02J3/24 , H02J3/00 , H02J7/34
Abstract: 本发明涉及一种交直混流系统IGBT的柔性构网热管理方法，通过建立混合储能模型，包括蓄电池和超级电容容量，平滑风机输出功率。建立了寿命预测模型，基于IGBT模块的开关、导通损耗确定结温，并基于结温预测IGBT模块的寿命。通过基于控制输出功率和寿命的IGBT潜在收益模型，估计潜在收益，并采用改进遗传算法确定模型的最优参数。基于最优模型和实时风速确定最优控制输出功率。将最优控制输出功率输出至双馈风机IGBT模块实现热管理控制。与现有技术相比，本发明具有延长使用寿命、可靠性高和增加收益等优点。
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