一种适用于直流配电网线路的能效分析方法

    公开(公告)号:CN103715686B

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201410009148.1

    申请日:2014-01-08

    Abstract: 本发明涉及电气工程中的输配电系统领域的分析方法,具体涉及一种适用于直流配电网线路的能效分析方法。该方法适用于中压配电网,以线路分析为主导;在线路部分以电缆线为主体研究对象,分析交流线路、单极直流线路、双极直流线路三种线路方式的能效指标,再进行比较,做出判断哪种方式的能效更高。针对交流线路、单极直流线路、双极直流线路三种不同的线路,给出了有功功率损耗、供电效率、电能损耗、线损率四个指标的具体计算模型,该方法可广泛应用于不同电压等级的配电网计算和比较,不同电压等级得到的结果和结论会有不同,通过此方法可以得到配电网交、直流不同方案的能效分析比较结论。

    一种基于综合成本最低的配电线路选型方法

    公开(公告)号:CN102904247B

    公开(公告)日:2015-04-29

    申请号:CN201210370694.9

    申请日:2012-09-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于综合成本最低的配电线路选型方法,包括步骤有:(1)给定负荷的峰值Pmax;(2)根据配电网相关技术导则确定电压等级U;(3)根据所述配电网相关技术导则,选取该电压等级的线路系列,即:S1、S2…Sn;(4)逐个计算所选线路系列的成本,即:CS1、CS2…CSn;(5)选取综合成本最低的线路类型,即:(6)对所选线路进行容许电压损耗校验,若满足要求,则该线路为最优。本发明综合考虑了线路设备的投资成本、运行维护成本、电能损耗成本、停电损失成本、退役处置成本和环境成本,解决了现有线路选型方法不能反映线路设备的全寿命周期成本以及用户和环境成本的问题,能够实现线路寿命周期内全社会综合成本最低。

    一种基于云架构的机器学习算法全过程训练方法及系统

    公开(公告)号:CN108665072A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201810498265.7

    申请日:2018-05-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于云架构的机器学习算法全过程训练方法及系统,所述方法包括:通过web应用程序上传训练数据集和待求解问题数据集至云数据服务器,并选择预先建立的机器学习算法;云计算服务器通过云数据服务器获取训练数据集,利用训练数据集进行模型训练,获取训练模型;云计算服务器通过云数据服务器获取待求解问题数据集,根据待求解问题数据集利用训练模型获取求解结果,并将该求解结果返回至云数据服务器;云数据服务器将求解结果返回至web应用程序;本发明提供的技术方案将计算环境和计算资源部署在云端,帮助技术研究及开发人员高效快速地搭建机器学习算法模型并高效训练模型,减少时间成本和软硬件购置成本。

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