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公开(公告)号：CN119483261A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411502192.6
申请日：2024-10-25
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 北京信息科技大学 , 国网甘肃省电力公司建设分公司
Abstract: 本发明提供了一种固定频率Boost变换器控制方法、系统、设备及介质，所述方法包括根据变换器的电路拓扑，建立对应的电路数学离散模型；基于系统功率平衡原则，对电路数学离散模型进行修正，得到变换器预测控制模型；根据变换器预测控制模型，基于预测误差最小化原则构建预测控制成本模型；根据预测控制成本模型，基于最小化预测控制成本原则构建占空比信号输出模型；根据预先构建的变换器无源控制模型，得到实时最优控制输出电压，并将实时最优控制输出电压输入所述占空比信号输出模型，生成最优占空比信号；根据最优占空比信号，控制变换器运行。本发明能有效提高系统动态响应速度和抗干扰性，为变换器的动态性能提供可靠保障。
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公开(公告)号：CN113675866A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202010414980.5
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了本发明涉及一种规模化电动汽车的动态网格化金字塔调度方法，属智能配电网领域。本发明实现电动汽车信息的自下而上传输和优化调度方案的自顶而下发布，根据电动汽车行为的历史连续性，采用具有短时记忆的递归神经网络对电动汽车用户行为进行预测，在预测结果基础上，利用基于网格的多分辨率聚类技术将具有相似行为的电动汽车划分为网格化单元，构成大容量分布式可调度蓄电池，在调度阶段，建立最大化用户满意度、最小化配电网负荷波动的多目标优化模型，以平衡用户出行需求与配电网侧调度之间的竞争关系，提升电网的经济运行水平和电动汽车用户的参与度和满意度。
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公开(公告)号：CN118552454A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410535810.0
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06T5/80 , G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗的图像超分辨率畸变校正方法及校正系统，属于图像处理技术领域，一种基于条件生成对抗的图像超分辨率畸变校正方法包括获取输入图像，将输入图像转换为与真值具有相同结构的图像，得到初步生成的校正图像，对输入图像的信息进行处理，输出高分辨率无畸变图像，通过网络生成器优化校正图像和真实图像之间的差异性，最小化超分辨率图像和高分辨率图像梯度方差之间的差异并生成输出图像，将网络生成器的输出图像和真值图像作为判别器网络的输入图像，网络生成器和对抗器使用对抗学习进行训练，得到最终的正常显示图像，具有信息有效保留、提升细节重建能力、避免损失和模糊以及提高校正质量的优点。
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公开(公告)号：CN114418371A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210036470.8
申请日：2022-01-13
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明适用于智能配电网领域，提供了一种需求侧电力用户能源交互行为特征趋势分析方法，包括如下步骤：步骤一：将相同的可调节负荷实体抽象为信息空间的虚拟资源；步骤二：建立需求侧电力用户能源交互调控的资源服务工作流模型，将负荷调控任务按照时间顺序划分为多个业务活动，每个业务活动调用合适的负荷资源提供调控服务，从而使负荷之间构成资源服务时间序列。采用本发明所述的需求侧电力用户能源交互行为特征趋势分析方法，避免了对负荷数据单纯的聚类操作，而是从可靠性、响应意愿、服务时间和满意度四个方面分析了用户能源交互行为在时间维度的变化趋势，更有利于需求侧负荷调控的顺利实施。
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公开(公告)号：CN113675866B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202010414980.5
申请日：2020-05-15
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了本发明涉及一种规模化电动汽车的动态网格化金字塔调度方法，属智能配电网领域。本发明实现电动汽车信息的自下而上传输和优化调度方案的自顶而下发布，根据电动汽车行为的历史连续性，采用具有短时记忆的递归神经网络对电动汽车用户行为进行预测，在预测结果基础上，利用基于网格的多分辨率聚类技术将具有相似行为的电动汽车划分为网格化单元，构成大容量分布式可调度蓄电池，在调度阶段，建立最大化用户满意度、最小化配电网负荷波动的多目标优化模型，以平衡用户出行需求与配电网侧调度之间的竞争关系，提升电网的经济运行(56)对比文件Akash Gautam等.A Novel Algorithm forScheduling of Electric Vehicle UsingAdaptive Load Forecasting with Vehicle-to-Grid Integration《.2019 8thInternational Conference on Power Systems(ICPS)》.2020,1-6页.潘振宁等.考虑多方主体利益的大规模电动汽车分布式实时协同优化《.中国电机工程学报》.2019,第39卷(第12期),3528-3539页.
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