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公开(公告)号:CN117077885A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202310464272.6
申请日:2023-04-27
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于NGBoost的火电厂发电能力评估方法、系统及存储介质。本发明把自然梯度提升(NGBoost)作为评估模型的核心算法,利用多个火电厂的海量历史数据训练模型,并且定期把新的历史发电量数据用于评估模型的在线学习,更新评估模型参数,进而构建出具有一定的参数自适应性的发电能力评估模型。本发明将深度学习领域算法NGBoost用于构建火电厂发电能力评估,评估精度高、速度快、效果好、能处理大规模数据、支持自定义损失函数,能在线评估火电厂发电能力。
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公开(公告)号:CN118504400A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410637325.4
申请日:2024-05-22
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/33 , G06N3/006 , G06F17/10 , G06F111/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种改进海象优化的光伏电池模型参数辨识方法及系统,涉及参数辨识技术领域,包括:接收待辨识的TDM光伏电池模型参数,标记为待辨识参数,确定待辨识参数的边界条件,根据待辨识参数和待辨识参数的边界条件,生成TDM光伏电池模型最佳参数的目标函数;利用改进的海象优化算法对TDM光伏电池模型最佳参数的目标函数进行求解辨识,输出得到辨识光伏电池最佳参数,其中,所述改进的海象优化算法通过从开发阶段和探索阶段改进基于元启发式海象优化算法得到,能够实现多二极管结构光伏电池模型参数更可靠和更精确的辨识。
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公开(公告)号:CN116845451A
公开(公告)日:2023-10-03
申请号:CN202310829153.6
申请日:2023-07-07
Applicant: 安徽理工大学
IPC: H01M50/24 , H02J3/32 , H01M50/244 , H01M50/691 , B08B1/00
Abstract: 本发明涉及储能技术领域,具体说是一种促进风光发电消纳的储能系统及装置,包括底脚、储能箱、储能电池、防积水模块、除沙模块、对流矩形槽口以及散热板,解决了现有的储能系统大多放置在室外较为空阔的位置,使用一段时间后,外部风沙极易通过储能系统柜壁上的散热孔进入其内部,进而附着在储能电池表面,不仅增大了清理的难度,还会影响储能电池的维护和使用效果以及解决了现有的储能系统箱体顶部多为平向设置,其排水能力较差,当遇到强降雨天气的时候,雨水容易堆积在储能系统箱体的顶部,不仅容易锈蚀箱体,而且部分雨水还会渗漏至箱体内部,造成储能系统受潮,从而无法正常使用的问题。
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公开(公告)号:CN117294249A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311234720.X
申请日:2023-09-22
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及新能源电力系统监测技术领域,具体的说是一种用于新能源电力系统在线监测装置,包括光伏板及框架,框架内活动安装有调节框,框架的后端固定安装有监测架,监测架位于光伏板的后侧,且监测架中安装有遮蔽杆,监测架的顶部固定安装有风速仪,监测架的左右两侧活动安装有浮标,本发明通过监测架中遮蔽杆的防尘、除杂及雨水收集作用,可在为光伏板提供防护的同时,降低自然环境中水质对光伏组件冷却或清理造成的不良影响,通过风速仪及浮标的双重监测,配合调节框的主动角度调节,可降低恶劣环境下强气流或强波浪可能对光伏板表面形成的冲击或拍打力度,提升光伏板的运行安全及稳定性,同时降低人工巡检作业时的风险及范围局限程度。
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