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公开(公告)号：CN111444615B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010228062.3
申请日：2020-03-27
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06K9/62 , G06Q50/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻和IV曲线的光伏阵列故障诊断方法，包括提取不同故障类型及不同辐照度、温度下的仿真IV特性曲线中的特征参数并进行标准化处理，得到不同故障类型及不同辐照度、温度下的仿真IV特性曲线特征向量；对仿真IV特性曲线特征向量进行降维处理；将所有故障类型下的仿真IV特性曲线降维处理后的特征向量作为训练数据集，将当前光伏阵列实测IV特性曲线降维处理后的特征向量作为实测数据集，采用K近邻分类算法对当前光伏阵列进行故障诊断。本发明可以较为准确的判断出光伏阵列故障可实现故障状态检测并及时维修，降低故障风险，保证光伏电站稳定运行。
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公开(公告)号：CN111444615A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010228062.3
申请日：2020-03-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻和IV曲线的光伏阵列故障诊断方法，包括提取不同故障类型及不同辐照度、温度下的仿真IV特性曲线中的特征参数并进行标准化处理，得到不同故障类型及不同辐照度、温度下的仿真IV特性曲线特征向量；对仿真IV特性曲线特征向量进行降维处理；将所有故障类型下的仿真IV特性曲线降维处理后的特征向量作为训练数据集，将当前光伏阵列实测IV特性曲线降维处理后的特征向量作为实测数据集，采用K近邻分类算法对当前光伏阵列进行故障诊断。本发明可以较为准确的判断出光伏阵列故障可实现故障状态检测并及时维修，降低故障风险，保证光伏电站稳定运行。
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公开(公告)号：CN110598941A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910879668.0
申请日：2019-09-18
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于仿生策略的粒子群优化制造系统双目标排产方法，首先建立混合流水车间调度数学模型，确定调度过程约束条件以及需要求解的目标函数；提出基于矩阵表达的粒子编码与解码；提出基于激素调节机制的速度更新规则；提出基于仿生策略的粒子群优化算法，求解车间调度模型并得出调度方案。本发明所提供的一种基于仿生策略的粒子群优化制造系统双目标排产方法，能够对企业的资源安排、能力均衡、质量管理、成本及交货期的控制，对生产线上的问题进行分析与探索，为企业信息化、标准化、自动化建设，做出正确的技术和管理决策，以此提高制造企业运行的效率和获得利益最大。
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公开(公告)号：CN109050833A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810884416.2
申请日：2018-08-06
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种绳索式水下探测装置，装置包括水下运动装置、信息装置；其中水下运动装置包括水下垂直运动装置和水下水平运动装置，信息装置包括信息收集装置和信息发射装置；水下垂直运动装置通过螺纹螺杆连接在水下水平运动装置的正上方，信息收集装置安装在水下垂直运动装置的正前方，信息发射装置安装在水下垂直运动装置的上方。采用了上述技术方案后，气泵通过充气阀向刚性外壳内部输入的气体，改变刚性外壳内部气压，通过进水单向阀和出水单向阀控制刚性外壳内气体的体积，从而实现水中的垂直运动。储气囊的气体还可通过气管通道向刚性外壳内输入气体，其本身也增加了一定的浮力。
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公开(公告)号：CN113722970B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111021359.3
申请日：2021-09-01
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F30/25 , G06F17/16 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于光伏发电技术领域，公开了一种光伏功率超短期在线预测方法，首先，将采集到的光伏功率历史数据进行预处理，预处理过程包括对历史数据的分类以及滤波，目的在于提高训练数据的可信度；然后，采用中心频率观察法和改进的粒子群优化算法优化在线预测过程中各模型的参数；最后，将核函数极限学习机作为基础预测器，结合变分模态分解和相空间重构算法，完成超短期光伏功率预测。本发明的有益效果为通过对光伏功率数据本身存在的混沌特性进行分析，采用奇异谱分析、变分模态分解以及相空间重构方法消除了光伏功率数据的随机性与不确定性；以核函数极限学习机为基础预测器而建立一种在线预测方法，实现对光伏功率的超短期预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111460645B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010228397.5
申请日：2020-03-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种光伏系统故障建模仿真方法，通过模拟具有IV特性曲线扫描功能的光伏逆变器的扫描原理，通过模拟电流扫描原理，电流步长以一定自适应步长进行增加，计算对应电流下的各电池片的输出电压，从而通过对每个电池片的电压进行叠加，得到整个组串的IV特性曲线，并根据光伏组件旁路二极管开路故障的反向特性引入考虑雪崩击穿的单二极管模型，不仅可以准确的反映光伏组件IV特性曲线的正向特性，而且可以较为精确的表达反向特性的S型趋势，对光伏组件旁路二极管开路故障可以更为精确的建模。
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公开(公告)号：CN109050833B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201810884416.2
申请日：2018-08-06
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种绳索式水下探测装置，装置包括水下运动装置、信息装置；其中水下运动装置包括水下垂直运动装置和水下水平运动装置，信息装置包括信息收集装置和信息发射装置；水下垂直运动装置通过螺纹螺杆连接在水下水平运动装置的正上方，信息收集装置安装在水下垂直运动装置的正前方，信息发射装置安装在水下垂直运动装置的上方。采用了上述技术方案后，气泵通过充气阀向刚性外壳内部输入的气体，改变刚性外壳内部气压，通过进水单向阀和出水单向阀控制刚性外壳内气体的体积，从而实现水中的垂直运动。储气囊的气体还可通过气管通道向刚性外壳内输入气体，其本身也增加了一定的浮力。
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公开(公告)号：CN115310653A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210607917.2
申请日：2022-05-31
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于性能退化数据的光伏阵列剩余寿命预测方法，包括以下步骤：将光伏阵列失效对应的性能退化率输入到预先构建的退化轨迹模型或者性能退化模型中进行计算，得到预测的光伏阵列失效时间；将光伏阵列失效时间减去光伏阵列当前运行时间，计算得出光伏阵列剩余使用寿命；预先构建退化轨迹模型或者性能退化模型包括：获取不同时刻光伏阵列实际运行的实测数据，对实测数据进行预处理，去除预处理后的功率数据中的随机信号，提取趋势项信号并计算不同时刻的标准性能比，并将标准性能比转换成性能退化指标，建立退化轨迹模型或者性能退化模型。本发明提供的一种基于性能退化数据的光伏阵列剩余寿命预测方法，能够准确有效地对光伏阵列剩余寿命进行预测。
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公开(公告)号：CN113722970A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111021359.3
申请日：2021-09-01
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F30/25 , G06F17/16 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于光伏发电技术领域，公开了一种光伏功率超短期在线预测方法，首先，将采集到的光伏功率历史数据进行预处理，预处理过程包括对历史数据的分类以及滤波，目的在于提高训练数据的可信度；然后，采用中心频率观察法和改进的粒子群优化算法优化在线预测过程中各模型的参数；最后，将核函数极限学习机作为基础预测器，结合变分模态分解和相空间重构算法，完成超短期光伏功率预测。本发明的有益效果为通过对光伏功率数据本身存在的混沌特性进行分析，采用奇异谱分析、变分模态分解以及相空间重构方法消除了光伏功率数据的随机性与不确定性；以核函数极限学习机为基础预测器而建立一种在线预测方法，实现对光伏功率的超短期预测。
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公开(公告)号：CN115048863B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210646202.8
申请日：2022-06-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种光伏阵列在线建模方法，包括以下步骤：获取光伏组件实际运行的实测数据，实测数据包括电流电压数据以及辐照度和温度数据；对实测数据进行预处理，剔除异常数据以及低辐照度下的数据；利用粒子群与灰狼混合优化算法对光伏阵列模型参数进行辨识，得到光伏阵列模型参数；根据每个模型参数的分布情况，选择不同函数进行拟合，建立模型参数与辐照度和温度之间的解析方程；通过实测的辐照度和温度对相应的模型参数进行求解，建立实时仿真模型。本发明提供的一种光伏阵列在线建模方法，能够利用灰狼优化算法局部与全局最优解之间的平衡能力改进粒子群算法的全局搜索能力，避免了陷入局部最优解；同时具备实时性，能够对故障下的I‑V曲线进行模型参数辨识。
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