一种电力系统安全防护装置
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115910668A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211301988.6

    申请日:2022-10-24

    Abstract: 本发明提供的一种电力系统安全防护装置,有效提高了断路器的灭弧性能,其解决的技术方案是,包括断路器壳体和多个接线端,两个相对应的接线端分别固定连接有静触头和动触头滑环,断路器壳体内部固定连接有灭弧腔体,灭弧腔体内部横向滑动连接有动触头,动触头与动触头滑环滑动连接,断路器壳体上固定连接有操作室,动触头固定连接有绝缘杆,操作室内部设有驱动绝缘杆横向移动的驱动机构,灭弧腔体内部横向滑动连接有多个活塞盘,动触头上设有驱动各个活塞盘运动的单向驱动机构,断路器壳体内部设有喷吹灭弧机构,动触头和绝缘杆均为空心结构,断路器壳体和灭弧腔体内部均充有惰性气体,本发明可以提高断路器的灭弧性能且减少检修频次。

    基于改进混沌粒子群算法的自动化药房储位分配优化方法

    公开(公告)号:CN103559396B

    公开(公告)日:2016-06-01

    申请号:CN201310532385.1

    申请日:2013-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进混沌粒子群算法的自动化药房储位分配优化方法,包括以下步骤:A:建立药房储药库模型;B:随机初始化种群中每个粒子的位置和速度;C: 评价初始种群中每个粒子的适应度,保存全局最优位置 和个体最优位置;D: 更新每个粒子的速度和位置,并采用自适应惯性系数更新权重;E: 评价更新后每个粒子的适应度,保存全局最优位置和个体最优位置;F: 对群体中的最佳粒子执行混沌局部搜索,并更新全局最优位置和个体最优位置;G: 判断是否达到最大迭代数,如果达到,则输出计算结果,即药品储位的最优分配策略;如果未达到,则返回步骤D。本发明有效地提高了药房智能存储系统的效率,实现了密集存储。

    基于改进混沌粒子群算法的自动化药房储位分配优化方法

    公开(公告)号:CN103559396A

    公开(公告)日:2014-02-05

    申请号:CN201310532385.1

    申请日:2013-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进混沌粒子群算法的自动化药房储位分配优化方法,包括以下步骤:A:建立药房储药库模型;B:随机初始化种群中每个粒子的位置和速度;C:评价初始种群中每个粒子的适应度,保存全局最优位置和个体最优位置;D:更新每个粒子的速度和位置,并采用自适应惯性系数更新权重;E:评价更新后每个粒子的适应度,保存全局最优位置和个体最优位置;F:对群体中的最佳粒子执行混沌局部搜索,并更新全局最优位置和个体最优位置;G:判断是否达到最大迭代数,如果达到,则输出计算结果,即药品储位的最优分配策略;如果未达到,则返回步骤D。本发明有效地提高了药房智能存储系统的效率,实现了密集存储。

    基于长短期记忆网络的风电功率短期预测方法

    公开(公告)号:CN109214566B

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN201811005283.3

    申请日:2018-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的风电功率短期预测方法,包括长短期记忆神经网络训练算法、短期风电预测误差分布算法和风电机组发电功率短期预测模型设计。本发明从深度学习网络出发,建立基于长短期记忆网络算法(LSTM)风电功率预测模型,以高斯混合模型(GMM)分析短期风电功率预测的误差分布特点。本发明通过GMM模型可以得到二台机组不同的置信区间。证明了LSTM方法具有更高的精确度和更快的收敛速度,GMM方法对于风电调度具有实际应用价值。

    基于长短期记忆网络的风电功率短期预测方法

    公开(公告)号:CN109214566A

    公开(公告)日:2019-01-15

    申请号:CN201811005283.3

    申请日:2018-08-30

    CPC classification number: G06Q10/04 G06Q50/06

    Abstract: 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的风电功率短期预测方法,包括长短期记忆神经网络训练算法、短期风电预测误差分布算法和风电机组发电功率短期预测模型设计。本发明从深度学习网络出发,建立基于长短期记忆网络算法(LSTM)风电功率预测模型,以高斯混合模型(GMM)分析短期风电功率预测的误差分布特点。本发明通过GMM模型可以得到二台机组不同的置信区间。证明了LSTM方法具有更高的精确度和更快的收敛速度,GMM方法对于风电调度具有实际应用价值。

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