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公开(公告)号：CN118109840A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410243500.1
申请日：2024-03-04
Applicant: 贵州大学
IPC: C25B9/60 , F24S23/30 , C25B9/67 , C25B15/021 , C25B1/04
Abstract: 本发明公开了一种基于全光谱太阳能联合制氢系统及其太阳能聚光器，该系统通过太阳能聚光分光子系统将太阳能分频器分为紫外光、可见光和红外光三部分，光致氧空位制氢子系统将紫外光作用于金属氧化物产生氧空位并与水蒸气反应生成氢气、光伏发电电解水制氢子系统将可见光作用于光伏电池以发电，并将产生的电能用于电解水制取氢气、甲醇热裂解及水汽转换子系统利用红外光的热能催化甲醇产生氢气。本发明配置合理，通过聚合，分离全光谱太阳能，在整个循环过程中实现了对于热能、化学能和可再生能源的充分利用，能充分发挥各个子系统的特点，实现太阳能的全光谱利用，提高了太阳能的利用率，形成一个全光谱太阳能的多形式联产的高效制氢系统。
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公开(公告)号：CN115102200A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210845518.X
申请日：2022-07-19
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种储能系统模型辨识方法和系统,包括：数据采集模块、模型定义模块、计算执行模块，数据采集模块，对现场采样获得的实测数据运用三次样条插值进行数据预处理，并将实测波形划分为A、B、C三个时段；模型定义模块，运用电力系统仿真软件，建立储能系统可变参数仿真模型；计算执行模块，设置改进蚁群优化算法的优化参数；运用改进蚁群优化算法选择相应结构的储能系统仿真模型，任意设定多组模型参数，得到确定的模型，将现场采样所得到的激励信号输入模型，得到相应的输出；最后对模型辨识输出值与实际系统的输出值进行误差分析，以最小化两者之间的误差为目标函数，再运用改进蚁群优化算法进行优化求解，直至获得最优参数模型。
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公开(公告)号：CN118049771A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410279614.1
申请日：2024-03-12
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于硅胶水吸附式制冷的蒸酒余热回收系统及其控制方法，属于酿酒设备技术领域，用于解决白酒酿造过程耗水量大、能耗高的的问题。通过配置合理蒸馏酿酒机组、硅胶‑水吸附式制冷机组、电热泵机组、热交换器，实现白酒蒸馏冷却过程中节能减排。硅胶‑水吸附式制冷机组通过利用来自冷凝器端的冷凝水余热来为吸附器的解吸过程提供热量，实现解吸和吸附过程交替循环制冷运行并对冷凝水进行降温。电热泵机组将来自吸附器的冷凝水进行再次降温，同时软水进行升温后用于电锅炉补水。热交换器对冷凝水进行再次降温并与软水进行热交换，随后冷凝水进入硅胶‑水吸附式制冷机组进行再次降温，最后回到冷凝器中完成整个系统的冷凝循环。
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公开(公告)号：CN116681171A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310653059.X
申请日：2023-06-05
Applicant: 贵州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/16
Abstract: 本申请公开了一种多场景综合能源系统分布鲁棒优化调度方法和系统，方法包括如下步骤：针对综合能源系统源、荷不确定性影响，基于IDM构建分布鲁棒模糊集；基于所述分布鲁棒模糊集建立考虑多元变量相关性的多场景综合能源系统分布鲁棒优化调度模型；利用强对偶转换和C&CG算法对所述多场景综合能源系统分布鲁棒优化调度模型进行求解，得到兼顾鲁棒性和经济性的调度计划；通过算例仿真验证所述调度计划的有效性。本申请可促进系统经济可靠运行，提高了调度方案的准确性和模型求解效率。
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公开(公告)号：CN115940141A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211561799.2
申请日：2022-12-07
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明涉及一种电网运行稳定性分析系统，包括：数据获取模块：用于获取电网的配置信息、电网的拓扑结构信息及设备的实测数据；特征提取模块：用于基于获取的数据及信息，按照预设规则，计算电网运行特征指标数据；特征分析模块：用于基于所述电网运行特征指标数据进行分层控制分析，获得电网稳定性分析结果。本发明能够规避人工预测存在的准确度较差等问题，且大大提高预测的效率，方便根据预测结果及时分析获知电网的薄弱环节，从而改善预判时间内的失稳或风险情况，对电网稳定运行具有积极意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115907190A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211561642.X
申请日：2022-12-07
Applicant: 贵州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种园区能源多类型储能设备协调运行优化系统，本发明属于能源管理领域，包括：数据收集模块，用于收集能源信息数据，生成能源数据集；协议适配模块，与数据收集模块连接，用于将能源数据集与通信协议适配，生成可传输数据集；模型生成模块，与协议适配模块连接，用于生成多能源使用预测模型；智能优化模块，与数据处理模块连接，用于基于多能源使用预测模型对储能设备进行优化协调。本发明通过数据的动态转化以及分析不同设备中综合能源的调度，实现了各个设备之间的信息交互，提高了数据的交换速度；通过神经网络预测模型对能源的使用进行预测，提高能源的使用效率，提高了多园区综合能源系统的综合收益以及能源的利用率。
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公开(公告)号：CN115204048A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210845513.7
申请日：2022-07-19
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种光伏发电系统模型辨识系统和方法，涉及光伏发电技术领域。本发明包括如下步骤：步骤一：建立光伏发电系统的可变参数仿真模型。步骤二：运用改进粒子群算法，确定待优化参数、迭代次数、粒子最大速度、位置信息、输入采样数据。步骤三：将每个个体编码转换成光伏发电系统参数代入模型。步骤四：判断模型误差值是否满足预设条件，满足则输出结果，不满足更新模型直至满足结束。本发明通过针对光伏发电系统模型进行高低电压策略与参数辨识，同时利用实测的输入和输出，以目标函数满足预设条件为目标，开展光伏发电系统在不同工况下的模型参数辨识，同时实现光伏电站精准建模，为构建以新能源为主体的新型电力系统提供基础。
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公开(公告)号：CN117402657A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311336883.9
申请日：2023-10-16
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明涉及可再生能源利用技术领域，具体公开了一种基于太阳能辅助生物质气化的冷热电氨联产系统，包括太阳能辅助生物质气化子系统、氨合成子系统、余热回收子系统和发电子系统，太阳能辅助生物质气化子系统主要用于产生热能和氮气供给氨合成子系统，氨合成子系统用于根据氮气和水生成氨气，发电子系统用于将太阳能辅助生物质气化子系统产生的直流电转化成交流电以及根据氨合成子系统输出的烟气和第一混合气体进行发电，余热回收子系统主要用于将其他三个系统产生的余热进行回收，用于制冷、制热、发电。本发明配置合理，能够充分发挥各个子系统的特点，实现了生物能的梯级利用，提高了生物能的利用率，形成了输出有电、热、冷和氨的联产系统。
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公开(公告)号：CN115967178B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211561786.5
申请日：2022-12-07
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明提供了一种储能系统运行的监测系统及方法，包括：采集模块、预测模块、存储模块、处理模块和评估模块；所述采集模块，用于采集储能系统的运行数据；所述预测模块，用于对所述运行数据进行预测，获取所述储能系统未来发展趋势的预测数据；所述处理模块，用于对所述运行数据和所述预测数据进行处理，获取储能系统中的电池组运行状态；所述存储模块，用于存储所述运行数据、预测数据和电池组运行状态；所述评估模块，用于根据所述运行数据、预测数据和电池组运行状态对所述储能系统的运行状态进行评估。本发明能对储能系统的进行全面监测，并结合电网调度指令对储能系统的运行状态进行评估。
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公开(公告)号：CN116644358A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310624275.1
申请日：2023-05-30
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F18/2415 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06Q10/0639 , H02J3/06
Abstract: 本发明涉及基于贝叶斯卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法，包括：采集电力系统PMU量测数据并进行处理，获取电力系统暂态过程时序数据，基于所述电力系统暂态过程时序数据构建数据集；构建基于贝叶斯卷积神经网络的电力系统不确定性暂态稳定评估模型，基于所述数据集对所述模型进行训练和测试，获取最终模型；利用所述最终模型进行电力系统的在线暂态稳定评估，获取所述电力系统的暂态稳定状态预测结果和所述预测结果的不确定性估计。本发明所构建的模型面对噪声数据及特征缺失数据具有较强的鲁棒性，对小数据集有较强的适应性且运行人员可根据具体需求设置不确定性阈值，以来改善预测结果。
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