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公开(公告)号：CN119715927A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411850818.2
申请日：2024-12-16
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及气体测量技术领域，特别是涉及测量甲烷气体浓度的方法和检测甲烷浓度的装置。本申请中的测量甲烷气体浓度的方法包括：获取待测的甲烷气体；将甲烷气体输送至固体燃料电池中循环燃烧；计算在固体燃料电池中每次循环燃烧时的氧气消耗量；当氧气消耗量低于设置阈值时，停止循环燃烧，并计算甲烷气体的浓度。本申请中通过基于能斯特原理的电化学测量方法，在循环燃烧过程中实时检测氧气的消耗量，确保了甲烷气体的充分燃烧。因此，本申请中提出的方法能够有效解决现有方案中由于直接将甲烷气体输送至固体燃料电池燃烧而未能确保其完全燃烧，导致甲烷浓度测量不准确的问题，从而实现更高精度的甲烷气体浓度测量。
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公开(公告)号：CN117147777B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311420392.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及变压器技术领域，特别是涉及变压器在线检测系统校核装置和校核方法。该校核装置，通过控制模块控制第一储样模块向混合模块中输送空白油样，通过控制模块控制第二储样模块向混合模块中输送标准气体。混合模块能够混合标准气体，从而使得标准气体溶解在空白油样中。位于混合模块中的浓度检测模块能够获取至少一种标准气体在空白油样中的浓度。当浓度检测模块检测到标准气体在空白油样中的浓度满足要求时，脱气模块对混合模块中的空白油样脱气处理。脱气模块脱气处理后的脱气气体能够分别输送到在线检测系统和分析模块中检测，通过对比分析模块检测的脱气气体浓度与在线检测系统检测的脱气气体浓度，从而判断在线检测系统是否正常。
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公开(公告)号：CN118690913A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410842753.0
申请日：2024-06-27
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及电力系统调度技术领域，更具体地，涉及一种电力系统动态经济调度方法，其包括：S1：建立母智能体；S2：克隆母智能体得到多个子智能体；S3：定义子智能体的行为和交互模式，形成完全并行、异步计算方式的多智能体‑纵横交叉计算框架；S4：初始化智能体种群，子智能体生成初始解；S5：定义动态经济调度目标函数；S6：定义立方体拓扑结构，融合立方体拓扑结构与多智能体‑纵横交叉计算框架，形成基于立方体拓扑多智能体纵横交叉的优化算法；S7：子智能体对初始解进行多次迭代。S8：母智能体选出最优解。本发明通过融合立方体拓扑与多智能体‑纵横交叉优化算法，可大大提高计算精度并缩短计算时长。
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公开(公告)号：CN114914913A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210711647.X
申请日：2022-06-22
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑变流器驱动稳定性约束的机组组合方法，包括如下步骤：建立机组组合目标函数；求解机组组合目标函数；构建风电动态交互影响评估模型，校验变流器驱动稳定性裕度；基于功率灵敏度对机组出力进行调整；根据调整后的出力状态更新机组的组合方案。通过风电动态交互影响评估模型对初始机组组合的变流器驱动稳定性裕度进行检验，在变流器驱动稳定性裕度不符合设定的阈值的情况下，基于功率灵敏度对机组出力进行调整，形成一个新的机组组合来提高变流器驱动稳定裕度，避免由风电并网对电力系统调度带来的变流器驱动失稳等潜在风险。
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公开(公告)号：CN110344237B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201910555697.1
申请日：2019-06-25
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及柔性电子材料技术领域，尤其涉及一种导电复合材料及其制备方法与应用。本发明中，导电复合材料的导电材料与基体熔合，使得导电材料与基体产生强分子键，从而增强了导电材料与基体的结合力，导电材料不易脱落，使得导电复合材料耐用性和重复性好，导电复合材料的导电性相对增强。该导电复合材料对不同的应力具有较高的灵敏度，且循环2000次，相对电导变化也呈现循环性，应变加载和卸载时的滞回不显著，稳定性和可靠性好。因此，该导电复合材料可以作为可穿戴的柔性应力传感器件应用于医疗设备及实时监测人体健康状况和不同部位的应力变化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112990593A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110333795.8
申请日：2021-03-29
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明为克服传统人工神经网络应用于变压器故障诊断时存在训练效果不理想、预测精度低的缺陷，提出基于CSO‑ANN‑EL算法的变压器故障诊断及状态预测方法，采集历史DGA样本数据，对其进行标准化预处理后进行自采样，创建训练子样本，利用训练子样本对多个基分类器进行训练，构造EL模型；获取具有时间序列的DGA数据集并进行标准化预处理；构建ANN模型，采用CSO算法对ANN模型的参数进行优化，得到CSO‑ANN算法模型；将DGA数据集输入CSO‑ANN算法模型中进行训练并输出DGA数据预测结果；将DGA数据预测结果及基分类器的输出结果输入完成训练的EL模型中进行变压器故障诊断，得到变压器故障诊断结果。
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公开(公告)号：CN115983494B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310113171.4
申请日：2023-02-10
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明提出一种新建小样本风电场的短期风电功率预测方法及系统，涉及风电功率预测的技术领域，首先获取区域内目标新建风电场及其周边风电场的风电相关数据，在经过初步处理后，获得风电场之间的区域风电场图，然后构建考虑时空特性的图卷积神经网络以提取区域风电场图内的信息，从而获取包含该区域所有风电场数据的特征，弥补新建风电场的小样本的不足，最后构建孪生门控循环协同误差修正预测模型使用获取的特征进行预训练，减少因风电波动性带来的误差，然后利用目标风电场数据对模型参数再次训练以进行精调，获得对目标小样本拟合更好的模型，提升新建少样本风电场风电功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN115640868A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202210999675.6
申请日：2022-08-19
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/086 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本发明涉及风电功率预测的技术领域，更具体地，涉及一种新建风电场少数据风电功率短期预测方法，具体来说，是一种基于进化生成对抗网络和双向门控循环单元的新建风电场少数据风电功率短期预测方法。本发明采用进化计算优化生成对抗网络，使得生成模型能够高效学习原始少数据的边际分布，并生成具有模态多样性和相似边际分布的新数据，以弥补原始小规模数据的局限性，对于新建风电场的少数据风电功率预测精度提升具有实际性的帮助；采用纵横交叉优化算法优化BiGRU网络中Dense层权重和偏置项，能够有效避开模型陷入局部最优并帮助其寻找到全局最优解，对提高少数据新建风电场的风电功率预测精度具有明显的效果。
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公开(公告)号：CN115235855B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211147151.0
申请日：2022-09-21
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种脱气装置、脱气方法和变压器油中气体检测系统，脱气装置包括脱气容器、气源储存模块、收集容器和气源驱动元件；脱气容器设置有进油单元、进气单元和排气单元，分别用于控制脱气容器的内部空间与外部空间的连通或关闭；气源储存模块通过收集容器与进气单元连通，用于向脱气容器提供第一气体；气源驱动元件设置于脱气容器的外部，用于产生振动，使得第一气体和变压器油混合形成待测气体，并将脱气容器中的待测气体抽入到收集容器；收集容器用于收集待测气体，改善了现有技术采用机械振荡或超声波振动的方式混合变压器油中的特征气体与洗脱气，存在脱气装置连接结构复杂，影响密封处的密封性能以及会干扰其他电子元器件的技术问题。
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公开(公告)号：CN115235855A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211147151.0
申请日：2022-09-21
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种脱气装置、脱气方法和变压器油中气体检测系统，脱气装置包括脱气容器、气源储存模块、收集容器和气源驱动元件；脱气容器设置有进油单元、进气单元和排气单元，分别用于控制脱气容器的内部空间与外部空间的连通或关闭；气源储存模块通过收集容器与进气单元连通，用于向脱气容器提供第一气体；气源驱动元件设置于脱气容器的外部，用于产生振动，使得第一气体和变压器油混合形成待测气体，并将脱气容器中的待测气体抽入到收集容器；收集容器用于收集待测气体，改善了现有技术采用机械振荡或超声波振动的方式混合变压器油中的特征气体与洗脱气，存在脱气装置连接结构复杂，影响密封处的密封性能以及会干扰其他电子元器件的技术问题。
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