高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
一种基于特征参数的水电机组调速系统控制参数整定方法
本发明公开了一种基于特征参数的水电机组调速系统控制参数整定方法,属于水轮机调速器优化技术领域。本发明包括以下步骤:(1)通过无量纲化处理得到水电机组无量纲特征方程(2)应用劳斯-赫尔维茨稳定判据和根轨迹法求取调速系统最优控制参数;(3)利用线性回归法和曲线拟合技术获得调速系统控制参数的最优值。本发明具有整定过程简单、计算量小、易于实现等优点,能够根据水电机组的五个特征参数(水流惯性时间常数、机组惯性时间常数、接力器反应时间常数、永态转差系数和发电机综合自调节系数)直接整定出调速系统最优控制参数。
华中科技大学 2021-04-14
一种基于电机模拟加载的数控系统性能在线测试方法及系统
本发明公开了一种基于电机模拟加载的数控系统性能的在线测 试方法及系统,该系统包括被测数控系统、陪测数控系统、远程数据 采集单元和远程服务器,该陪测数控系统为被测数控系统提供负载, 同时作为被测数控系统的测量工具,所述陪测数控系统与被测数控系 统通过弹性联轴器相连,上述两个数控系统分别与远程数据采集单元 相连。所述测试方法包括:被测数控系统负载的加载、被测数控系统 G 代码的在线运行测试、实际数据的实时获取以及数控系统性能的在 线分析等步骤。本发明的测试系统及测试方法具有结构简单、
华中科技大学 2021-04-14
一种小水电机群组成分布式储能系统的方法
本发明公开了一种小水电机群组成分布式储能系统的方法。该 方法包括:获得一个储能周期 T 中,第 t 个时段所有小水电站的总净 负荷值 PLj(t);根据优化目标、总净负荷值 PLj(t)以及第 i 个小水电站 的计划负荷 pi(t),获得第 i 个小水电站的实际负荷 pfci(t);根据第 i 个 小水电站的实际负荷 pfci(t),对第 i 个小水电站的抽水蓄水装置进行最 优效率控制,令所述第 i 个小水电站按照实际负荷 pfci(t)在最优效率下 运行,所述抽水蓄水装置为水轮机及水泵或者可逆式水
华中科技大学 2021-04-14
风电机组及场站惯量响应与一次调频调压关键技术与核心装备
随着新能源渗透率不断增加,传统发电份额不断被挤占,导致系统惯量下降,热备用容量减小,降低了电网的安全稳定裕度。已知目前双馈感应风力发电机(DFIG)在最大功率点跟踪控制下,发电机输出功率难以响应电网频率波动,而超速减载控制和变桨距角控制虽然在一定程度上改善风电机组整体性能和一次调频特性,但存在预留一定备用容量而无法实现最大发电效益。目前储能装置已广泛应用于风电场,但大多为风电场集中式储能方案,其安全可靠性风险往往大于分布式模式,故如何提高单台风电机组的致稳性和抗扰性,使其具备一次调节能力显得尤为重要。 图1 实验装置图1 图2 实验装置图2 图3 DFIG的储能配置图 结合上述应用背景,提出以下技术解决方案: 1、结合DFIG直流母线储能装置的优势,从增加控制自由度、平滑源端风功率间歇性波动以及抑制网侧负荷扰动三个维度入手,分别提出基于超级电容器控制的DFIG惯量支撑与一次调频控制,基于变功率点跟踪和超级电容器储能协调控制的DFIG一次调频策略和考虑源-荷功率随机波动的DFIG一次频率平滑调节方法,上述控制可在增大发电效益的同时提升频率调节效果。 2、量化DFIG的一次电压调节能力,制定DFIG的动态无功控制策略,设计DFIG与风场无功补偿装置的综合协调控制方案,从提高系统稳定性和鲁棒性出发,研究自抗扰控制技术等快速提升风电场系统无功响应速度,最大限度地缓解电网电压跌落,提高电网的电压安全稳定性。 3、结合功率密度、可充放电循环寿命以及经济性作为储能介质选择的主要评测指标,确定合适的单一或混合储能介质及变换装置类型,根据频率调节目标计算储能装置的容量,进一步研究混合储能的容量优化方法,设计出一套高充放电效率、低成本的混合储能装置。 4、研究风储联合调频和基于超级电容调频、风机分布式储能和场站集中式储能所组合成的四种储能调频方案的优缺点,通过多复杂工况验证不同技术方案的调频效果,结合储能容量、使用寿命、经济成本和技术性能比较得出最优方案。 5、研究大功率基于单一储能或混合储能控制的风电机组一次调频样机,完成风电机组参与系统惯量支撑与一次调节方案的验证,对新型一次调频控制技术和一次调压控制方案进行大功率样机的试验验证,完成工程应用的基础准备工作。 创新点 1、针对风电机组一次频率调节,分别提出了基于超级电容器储能、变功率点跟踪和超级电容储能协调控制和考虑源荷功率频率调节等方法,提高一次频率调节能力,并优化了储能装置的容量配置。 2、设计双馈感应风力发电机的动态无功协调控制方案,提出了双馈感应风力发电机最小限度降低机组出力下可提高无功极限最大值的最优方法。 3、分别就风储联合调频策略和基于超级电容器调频策略、风机分布式储能和场站集中式储能所组合成的四种储能调频方案的优缺点和拓扑结构进行对比分析,最终得出采用风机分布式储能下的风储协调方案更加具有应用优势。 市场前景 通过本项目的研究,可形成新能源风机技术在大电网中应用效果验证方面的技术成果,有助于进一步体现国家风光储输示范工程的示范引领作用,推动新能源风机储能技术在大规模新能源接入地区的推广应用,为提升新能源发电高渗透率地区电网的安全稳定运行水平,促进建立可再生能源并网的辅助服务机制提供重要依据和借鉴。 应用案例 目前装置依托“双馈感应风力发电机惯量阻尼及一次调节方法的研究”项目,已开发完成380V/10kW实验样机,并预计展开示范应用。 获奖情况 “基于超级电容储能控制的双馈风电机组惯量与一次调频策略”论文获得《电力系统自动化》期刊2020年度优秀论文三等奖。
华北电力大学 2023-08-03
一种新型的球形多叶的垂直轴水轮发电机
本垂直轴水轮发电机是应用于食水管道的内联闭式的水力发电系统,它通过消耗一定的水头或水动能从管网系统内部获取一定的电能来为检测系统提供安全可靠的电力并满足实际应用的要求。 1. 不改变水管中水流动方向。由于实际安装系统的空间狭小,没有足够的空间来改变水管中水流的方向。2. 安装方便简单并与管网系统有机结合。减少了安装时间和成本。减少了该系统对供水提供的影响。
上海理工大学 2021-04-13
一种基于降阶电流环的永磁同步电机转动惯量识别方法
本发明公开了一种基于降阶电流环的永磁同步电机转动惯量识别方法,基于电流环PI控制器,根据电机电磁参数进行电流环降阶,使电流环成为一阶响应系统;通过测量系统在一个正弦叠加直流偏置的参考转矩激励下的频率响应,获得电机机械惯量参数。本发明只需要使用通用变频器,算法可以集成进电机控制器程序,降低转动惯量测试复杂度,简便易行,容易工程实现,对于设计智能电机控制器具有重要意义。
东南大学 2021-04-14
专家报告荟萃⑯ | 重庆市南开中学校长肖力:汲汲骎骎,月异日新—— 重庆南开中学大中小一体化拔尖育人的实践与探索
重庆南开中学秉持“允公允能,日新月异” 校训,以 “整体优秀、拔尖显著、特长突出、素质全面” 为培养目标,积极探索大中小一体化拔尖学生选培模式,在教育教学方面取得显著成果。教育应超越知识传授,注重情感与社交技能培养,以促进学生的全面发展,特别是对拔尖人才的发掘与培养。
中国高等教育博览会 2025-01-15
专家报告荟萃⑳ | 长春工业大学校长张明耀:新工科2.0背景下地方高校教育科研一体化人才培养模式探索与实践
下一步,长春工业大学将继续以新工科建设为引擎,以优化学科专业设置为抓手,以应用型、研究型人才分类培养为契机,深化产教融合、科教融汇。
高等教育博览会 2025-07-04
医学影像人工智能辅助诊断关键技术—智能病灶分割及三维重建
技术分析(创新性、先进性、独占性) 为了充分利用先进的人工智能的新技术,提高医疗影像辅助诊断的水平,使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率,使其尽快走入家挺、社区,满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先,通过建立多层感知的神经网路,对医学影像的特征进行充分学习,得到影像的几何映射的关系,从而实现对医学影像的三维重建,克服了现有的三维重建技术中度量关键问题,关键技术对于医学影像的精准度量,具有现实意义:其次,在2D病灶分割中,利用半监督学习技术,实现少标签情况下的分割技术,半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术,对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效,并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题,所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外,在医学度量方面的关键技术中,突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术,可以用于临床辅助诊断中,在关键技术探索中,实现对腔内脂肪特征的精细学习,该技术仅需要少量的影像标准数据,就可以实现皮下脂肪的准确分割,并证明了关键技术的有效性。
华东师范大学 2021-05-10
广东省人民政府办公厅关于印发广东省推动人工智能与机器人产业创新发展若干政策措施的通知
为深入贯彻落实国家发展人工智能与机器人产业的战略决策,按照省委“1310”具体部署,着力构筑高技术、高成长、大体量的产业新支柱,打造全球人工智能与机器人产业创新高地,制定本政策措施。
广东省人民政府办公厅 2025-03-11
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 164 165 166
  • ...
  • 382 383 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1