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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
基于油液全谱的设备全寿命视情养护
本成果针对设备油液分析技术领域,提出了一套设备油液按需维护及故障诊 断方法,针对运行设备在其全寿命周期内提供了一套完整的监测检测服务,立足 于设备服役期内的健康状态,以在用油液(液压油、齿轮油等)为检测对象,以 油液全谱分析方法为核心,通过研究油液分析关键技术、优化分析流程、提高分 析技术的自动化程度等手段,实现了油液维护、状态评估、损伤修复于一体的闭 环式监测,充分降低了设备的突发性故障停机事件与维护成本。 优化油液磨粒制谱环节,自动、准确地提取油液中包含的与设备运行状态相 关的信息; 快速获取谱片的全域数字图像,得到谱片中的图谱信息; 实现谱片磨粒信息的智能提取,全方位地获取磨粒的尺寸分布、数量分布、 形貌分布等特征,完成油液信息的量化表征; 建立典型磨损颗粒的自动识别模型,获取油液中异常磨损颗粒的磨损类别, 结合尺寸、形貌特征判断磨损部位及磨损严重程度; 全方位地评估设备当前的油液性能与磨损状态,分别从润滑状态、磨损情况 出发,为设备的安全、健康运行提供相应的维护措施,动态地指导设备开展相关 的监测工作。
重庆大学 2021-04-11
一种储能电站的寿命优化控制方法
本发明提供一种储能电站的寿命优化控制方法,通过对储能电站进行储能电池健康度评估与累计损伤计算;对储能电站进行中短期优化,得到储能充放电区间;对储能电站进行超短期优化,划分储能工作区间,得到基于实时SOC设置的储能充放电功率范围;对储能电站进行优化控制。本发明提出的一种储能电站的寿命优化控制方法,该方法可靠实现了对储能全寿命分段式控制及合理的维护储能运行,并有效延长储能电站替换周期,减少了运行折旧成本,提高储能电站运行的经济性及高效性;进而保证了储能电站运行的稳定性及可靠性。
东南大学 2021-04-11
长循环寿命的钒基固溶体贮氢合金
本发明提供了一种长循环寿命的钒基固溶体贮氢合金,该合金解决了钒基固溶体贮氢合金在吸放氢循环过程中贮氢量衰减较快的问题。该贮氢合金属钒基BCC型,化学式为VaTibCr(100-b-c-d-e)FecAldSie,式中,50≤a≤60,15≤b≤25,1≤c≤15,0<d≤2,0<e≤1(a,b,c,d,e均为原子百分含量)。该合金生产方法简单,在氢的贮存、运输以及燃料电池等方面具有广泛的应用前景。
四川大学 2021-04-11
激光直接标识的数控刀具全寿命周期管理系统
数控刀具全寿命周期管理系统针对目前数字化车间/生产线建设中刀 具追踪与管理的需求,针对刀具标识与信息追踪方面存在的难点与问题, 釆用直接标刻与二维条码技术,实现了刀具的直接标识以及恶劣环境因素 影响下的刀具识读可靠性,并结合DNC、数控系统对生产加工过程中的刀 具进行信息釆集与追踪。 该软件系统包括刀具入库、现场追踪直到报废的全生命周期的追踪与 管理,并在此基础上实现刀具的寿命统计,进
西北工业大学 2021-04-14
基于共变正交和神经网络的网络流量预测技术
可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法,该方法首先确定神经网络参数,再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势,但对流量数值的精度预测上还有较大差距;基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性,因此在预测流量的变化趋势上效果一般,但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来,设计了一种
华中科技大学 2021-01-12
机械产品(汽车整车及零部件)性能预测及设计技术
1. 项目概述机械产品性能预测技术是在虚拟样机技术基础上,结合产品的特点和要求,在产品的设计阶段就对产品的性能进行预测。南京工业大学现有成熟的产品性能预测技术有:① 刚度,强度及承载能力预测;② 疲劳性能预测;③ 固有频率,模态及动态响应分析; ④ 撞击性能预测;⑤ 温度场,热应力场分析;⑥ 汽车整车性能分析;⑦ 汽车液压制动系统设计(各类盘式、鼓式制动器等);⑧ 建模造型技术。2. 技术优势仿真计算精度达到物理样机测试数据的95%左右。通过对产品性能进行预测,可以大大减少样机及试验次数,缩短产品开发周期,减少开发成本。3. 技术水平:国内先进
南京工业大学 2021-04-13
新冠肺炎疫情发展预测模型
2020年1月25日,中山大学公共卫生学院陆家海教授联合美国哥伦比亚大学W. Ian Lipkin在bioRxiv预印版平台发表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?,通过2002-2003年SARS疫情的数据模拟了武汉新型冠状病毒2019-nCoV的流行数据。 根据此研究模型估计,2019-nCoV病例的累计计数约为SARS总数的2-3倍,预计发病高峰将在2月初或中期。在应对方面,应该限制或禁止区域性迁移,以防止超级传播者的出现和移动,同时迫切需要在全国范围内加强监控并采取有效措施来控制这种流行病。
中山大学 2021-04-10
大数据预测疫情传播研究
该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链,以应用传播动力学为方法,以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论,通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX,分析新冠病毒肺炎疫情有关数据,并将分析结果生成可视化网页,开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作,对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。 研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔,南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日,每3日发布一次预测,已连续发布疫情传播预测6期,并根据疫情变化,及时调整预测评价指标,其预测区域也进一步细化,由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测,拓展为对全国各省市的预测。
南开大学 2021-04-10
新冠肺炎传播风险预测分析
在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上,西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作,基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略,建立了传播动力学模型,对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析,此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据,采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23),给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模(若继续1月22日前的控制措施,疫情将在3月10日左右达到峰值)。研究中进一步采用似然函数方法加以验证,得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长,基本再生数可能更大,该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比,模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析,讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施,报告病例数会在一个周后出现明显的下降,即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响,基于武汉到北京的航班、铁路等信息,计算武汉封城前后对北京疫情的影响,表明武汉封城(即北京无来自武汉输入病例)后,北京在未来7天的病例数将降低91.14%,这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文
西安交通大学 2021-04-10
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