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基于深度学习的光伏并网系统电能质量预测及调控策略研究
本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法,研究谐波等电能质量指标变化规律,运用特征提取技术处理时序数据,实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置,总谐波补偿率不小于 90%,补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用,申请发明专利 3 项,发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等,可提升电网可靠性与经济性,减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率,为新能源消纳提供支撑。
沈阳农业大学 2025-05-21
全自动酶免一体机-草履虫P6
长沙演化生物科技有限公司 2025-05-19
光-浪-流集成一体化发电装置
        技术成熟度:技术突破         目前的潮流能发电机组以直驱液压变桨及带变速箱的液压变桨为主,其发电机和变速箱均采取机械动密封方式进行密封防水处理,海洋环境下,机械动密封的可靠性和运行效率往往冲突,密封层级多运行阻力大,效率低,密封层级少,密封可靠性差,机组的运行可靠性大大降低。光伏、波浪、海流一体化集成发电,波浪能与海流能水轮机对转并通过磁力耦合驱动发电机增速,具有多能互补、高效获能、转换效率高、结构简单、运行可靠等特点,为规模化海洋能开发提供创新型设计。         意向开展成果转化的前提条件:中试放大及产业化工艺开发资金支持
东北师范大学 2025-05-16
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