-
公开(公告)号：CN119831211A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411802128.X
申请日：2024-12-09
Applicant: 大唐重庆能源营销有限公司 , 重庆大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于碳捕集的虚拟电厂双目标强化学习调度方法及系统，所述方法包括：对含碳捕集电厂和P2G设备的虚拟电厂建立调度模型优化目标函数；构建基于PPO算法的双目标虚拟电厂优化调度算法；利用Pareto优化算法，通过动态调整权重参数对双目标函数进行优化。所述系统包括：目标函数算法模块，用于对含碳捕集电厂和P2G设备的虚拟电厂建立调度模型优化目标函数；PPO算法模块，用于构建基于PPO算法的双目标虚拟电厂优化调度算法；Pareto优化算法模块，用于通过动态调整权重参数对双目标函数进行优化。
-
公开(公告)号：CN106391955A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610810681.7
申请日：2016-09-08
Applicant: 重庆大学
IPC: B21H5/02
CPC classification number: B21H5/02
Abstract: 本发明设计一种齿轮轧制强制分齿机构，主要解决大模数齿轮滚轧难以分齿、轧轮寿命及加工效率低等问题。本发明机构由导轨(1)、后滑座母(7)、卡盘(8)、行星减速器(9)、固定架(10)、伺服电机(11)、摆动座(12)、前滑座(13)、轴向进给液压缸(14)、编码器I(15)、左主轴(16)、编码器II(17)、右主轴(18)、右径向进给液压缸(19)、右轧轮支座(20)、右轧轮(21)、控制器(22)、编码器III(23)、左轧轮(24)、左轧轮支座(25)及左径向进给液压缸(26)组成。行星减速器(9)、伺服电机(11)与固定架(10)是通过螺栓联接，固定架(10)与摆动座(12)也是通过螺栓联接固定。根据给定传动比关系控制齿坯转速，实现齿轮轧制的强制分齿。本发明不但能对大模数齿轮快速分齿，而且也能避免乱齿、多齿或少齿现象发生，提高轧轮寿命和加工效率。(2)、调节杆(3)、顶尖(4)、芯棒(5)、齿坯(6)、螺
-
公开(公告)号：CN105618646A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610051313.9
申请日：2016-01-26
Applicant: 重庆大学
IPC: B21H5/02
Abstract: 本发明设计一种超声辅助齿轮轴向轧制成形的装置，主要解决径向轧制力大、轧轮磨损快、轧轮寿命及加工效率低等问题。本发明装置由电动机(1)、皮带(2)、皮带轮(3)、传动轴(4)、径向调整液压缸(5)、轧轮支座(6)、轧轮(7)、电磁感应线圈(8)、超声发生器(9)、轴向进给液压缸(10)、换能器(11)、波导杆(12)、顶尖装置(13)、齿轮串(14)、蜗杆(15)、主动轴(16)、电磁加热控制器(17)和蜗轮(18)构成，其中，超声振动系统的波导杆(12)与顶尖装置(13)采用螺杆预紧方式连接。根据齿坯材质及不同的成形方式，决定是否加热和交变电流大小、超声振动频率与轧轮轧制方式实现齿轮超声精密轧制成形，本发明不但能有效减小轧制力，增加轧轮寿命，而且也能减小轮齿表面粗糙度，提高加工效率。
-
公开(公告)号：CN105618646B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201610051313.9
申请日：2016-01-26
Applicant: 重庆大学
IPC: B21H5/02
Abstract: 本发明设计一种超声辅助齿轮轴向轧制成形的装置，主要解决径向轧制力大、轧轮磨损快、轧轮寿命及加工效率低等问题。本发明装置由电动机(1)、皮带(2)、皮带轮(3)、传动轴(4)、径向调整液压缸(5)、轧轮支座(6)、轧轮(7)、电磁感应线圈(8)、超声发生器(9)、轴向进给液压缸(10)、换能器(11)、波导杆(12)、顶尖装置(13)、齿轮串(14)、蜗杆(15)、主动轴(16)、电磁加热控制器(17)和蜗轮(18)构成，其中，超声振动系统的波导杆(12)与顶尖装置(13)采用螺杆预紧方式连接。根据齿坯材质及不同的成形方式，决定是否加热和交变电流大小、超声振动频率与轧轮轧制方式实现齿轮超声精密轧制成形，本发明不但能有效减小轧制力，增加轧轮寿命，而且也能减小轮齿表面粗糙度，提高加工效率。
-
公开(公告)号：CN104865480B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201510331660.2
申请日：2015-06-16
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司随州供电公司 , 重庆大学 , 国网重庆长寿供电公司
Abstract: 本发明涉及电力系统的非线性负荷与参数辨识技术领域，特别是涉及一种获得负荷非线性函数的方法，该方法首先利用电压电流的采样值建立高阶微分方程，使电压电流约束于该方程，然后对采集的电压电流信号进行拟合，将拟合得到的函数代入高阶微分方程中，辨识负荷的非线性函数。本发明方法获得的有效成果是：提高了负荷等值阻抗辨识的精度，能够辨识非线性程度较高的负荷特性。能够获取非线性负荷的函数，便于了解电网中负荷的负荷特性，有利于检测电网中造成谐波污染的根源，便于选择最佳的谐波补偿点、确定谐波补偿量，可以对电力系统电网侧的变化进行跟踪，更贴切地反应电力系统运行的真实状况，为电力系统进行潮流计算、电压稳定性计算等电力系统的运算提供精确的等值参数值。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104865480A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510331660.2
申请日：2015-06-16
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司随州供电公司 , 重庆大学 , 国网重庆长寿供电公司
Abstract: 本发明涉及电力系统的非线性负荷与参数辨识技术领域，特别是涉及一种获得负荷非线性函数的方法，该方法首先利用电压电流的采样值建立高阶微分方程，使电压电流约束于该方程，然后对采集的电压电流信号进行拟合，将拟合得到的函数代入高阶微分方程中，辨识负荷的非线性函数。本发明方法获得的有效成果是：提高了负荷等值阻抗辨识的精度，能够辨识非线性程度较高的负荷特性。能够获取非线性负荷的函数，便于了解电网中负荷的负荷特性，有利于检测电网中造成谐波污染的根源，便于选择最佳的谐波补偿点、确定谐波补偿量，可以对电力系统电网侧的变化进行跟踪，更贴切地反应电力系统运行的真实状况，为电力系统进行潮流计算、电压稳定性计算等电力系统的运算提供精确的等值参数值。
-
公开(公告)号：CN102665171B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201210166841.0
申请日：2012-05-25
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开一种基于大规模WSN突发事件监测的路由控制方法，包括搭建网络模型、网络初始化、簇头选举以及数据传输四个步骤，在数据传输过程中，簇头节点根据网关节点是否存在于自己的“邻居节点记录表”中选择以一跳或多跳中继方式将有效监测数据发送回网关节点，在多跳中继方式中，当前节点根据自身的剩余能量状况选择不同的算法来寻找下一跳路由节点。其显著效果是：簇头节点与网关节点之间采用单跳或多跳中继方式通信，避免了长距离传输造成的能量过度耗损，通过簇头节点和中继节点选举方法、自适应功率调整、控制消息延迟转发等机制，节省和均衡了网络能量消耗，从而推迟首个死亡节点的时间，提高网络性能。
-
公开(公告)号：CN102238128A
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201110217819.X
申请日：2011-08-01
Applicant: 重庆大学
Abstract: 一种用于差分OFDM系统自消除子载波间干扰的方法，相对原有差分OFDM系统增加了插零算法和移位抵消算法，插零算法使承载信息的子载波受的相邻载波均为零，有效降低了承载信息载波受到相邻载波的干扰。信息通过无线信道发送至接收端的过程中，受到载波同步误差和运动引起的多普勒频移的影响，无法完全形成正交，子载波之间相互发生干扰通过移位抵消算法，将承载了信息的子载波进行放大，减加该子载波与相邻子载波的信噪比，再减去相邻子载波，有效的消除了子载波之间的干扰。
-
公开(公告)号：CN119975018A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510086628.6
申请日：2025-01-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于析取图的大规模充电场站深度强化学习有序充电方法，包括以下步骤：1)将电动汽车的充电任务离散化，得到离散充电任务数量、预计停车时间需求；3)为电动汽车打上电价标识符；4)基于离散充电任务数量和电价标识符，构建充电调度析取图；5)采用图注意力机制对析取图进行特征提取，得到全局特征；6)构建值网络和策略网络；7)将全局特征输入至值网络和策略网络，利用多层感知机预测每个动作的得分，得到每个充电动作的概率；8)选取概率最大的充电动作作为电动汽车充电策略。本发明提出了基于充电优先级模型与图神经网络强化学习方法的电动汽车有序充电调度策略，显著优化了充电站的运行效率和资源分配。
-
公开(公告)号：CN119154329A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411568308.6
申请日：2024-11-05
Applicant: 国家电网有限公司西南分部 , 重庆大学
IPC: H02J3/24 , H02J3/38 , G06F30/18 , G06F30/28 , G06F18/27 , G06F18/2321 , G06F18/2415 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 逆变器配电网稳定的嵌入式线性约束生成方法及系统，确定逆变器稳定性指标和系统稳定性指标；基于双层的机器学习方法框架，建立逆变器配电网稳定约束拟合模型，包括：外层模型和内层模型；利用训练好的逆变器配电网稳定约束拟合模型根据输入数据，得到系统稳定性指标和逆变器稳定性指标；采用大M法，分别生成系统稳定性指标和逆变器稳定性指标的索引编码，将索引编码嵌入式到目标函数中。实现了在满足预测误差容忍精度的同时，保证了约束的可嵌入性，在预测准确性与嵌入复杂度上取得了理想的权衡，有助于逆变器配电网系统操作人员在逆变器下垂参数调整中考虑小干扰稳定与频率稳定指标，降低了稳定风险。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.029 seconds)
