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公开(公告)号:CN115907370A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211439674.2
申请日:2022-11-17
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F21/60 , G06F16/27
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的多微网协同经济调度方法,包括:基于微网群多群组架构模型,构建基于区块链的微网群调度架构模型;基于目标函数子模型、约束条件子模型和增量成本子模型,构建经济调度模型;其中,经济调度模型包括:微电网层经济调度模型和微网群层经济调度模型;基于微网群调度架构模型,对微电网层经济调度模型进行组内调度,对微网群层经济调度模型进行组间调度,获得多微网协同经济调度结果。本发明构建微网群系统分布式调度架构,设计综合经济性目标和环保性目标的系统经济调度模型,提出一种基于区块链的组内优化和组间优化经济调度方法。在保证扩展性良好的情况下,提高微电网群经济性、容错性。
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公开(公告)号:CN106372190A
公开(公告)日:2017-02-01
申请号:CN201610792649.0
申请日:2016-08-31
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种实时OLAP查询方法和装置,该方法包括:获取请求客户端发送的待查询文件的维表信息、事实表信息和查询参数;根据查询参数和维表信息对对应的维表进行过滤,并根据过滤后的结果构建多维布隆过滤器;将多维布隆过滤器以广播的方式传输到各个节点,并对事实表信息对应的方体数据进行过滤;将过滤后的维表和过滤后的方体数据连接,得到查询结果;将查询结果发送至对应的查询请求客户端。该方法通过使用多维布隆过滤器实现快速查找算法,其存储空间为位向量,从而具有很小的存储空间要求,能够以广播方式实现事实表的过滤操作,从而降低通过I/O数量,造提高查询效率。
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公开(公告)号:CN103821673A
公开(公告)日:2014-05-28
申请号:CN201310602632.0
申请日:2013-11-25
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: F03D11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于结构分析的风机齿轮箱振动传感器配置方法,包括以下步骤:1)分析齿轮箱系统组成结构;2)构建齿轮箱系统动态模型;3)应用结构分析方法进行齿轮箱传感器配置。本发明的方法方法使振动传感器安装的位置与数量由齿轮箱的内部结构与其动态运行特性来确定,以确保能够检测到准确的、全面的振动信号,提高齿轮箱故障预测和故障诊断精度。
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公开(公告)号:CN115296339A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202211040992.1
申请日:2022-08-29
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开一种基于联盟链的分布式协调优化调度方法和装置、存储介质,包括:获取主动配电网中的各节点状态信息;根据所述各节点状态信息,通过基于一致性算法的协调优化调度策略实现配电网协同优化调度。采用本发明的技术方案,避免配电网的协调优化调度出现偏差,使其达到最优状态。
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公开(公告)号:CN115293642A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202211040641.0
申请日:2022-08-29
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q10/06 , G06Q20/38 , G06Q50/06 , H04L67/1097 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的经济调度方法,包括,获取分布式电源,基于分布式电源构建以太坊私有区块链网络,基于以太坊私有区块链网络,获取分布式电源输出功率,基于分布式电源输出功率,通过梯度修正算法进行经济调度计算,得到经济调度结果。通过上述技术方案,本发明能够实时安全地使经济调度达到实际全局最优。
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公开(公告)号:CN106202408B
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201610543412.9
申请日:2016-07-11
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F16/28 , G06F16/2453 , G06F16/245 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种基于OLAP的数据查询服务器、系统和方法,该服务器包括CPU和GPU;CPU的请求获取模块,用于获取数据查询请求,数据查询请求包括待查询的维表信息和事实表信息;元数据模块,用于加载待查询的维表信息对应的维表;维过滤模块,用于根据数据查询请求,对维表进行过滤,获得过滤后的以键值对表示的键值对数据,并将所述键值对数据发送给GPU;GPU的方体数据模块,用于存储与事实表信息对应的方体数据;方体过滤模块,用于根据键值对数据对方体数据过滤得到过滤后的数据;聚集模块,用于将过滤后的数据进行分组聚集得到请求数据。通过利用GPU加速OLAP的查询,有效地提高OLAP的处理效率。
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