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公开(公告)号：CN117933597A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311720474.9
申请日：2023-12-13
Applicant: 华南理工大学 , 云南电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑电碳交易的工业园区低碳经济可信调度方法及装置。所述方法获取园区内的相关数据信息；构建负荷、企业和电碳市场的数据耦合模型；构建可平移柔性负荷需求响应模型及企业运营数学模型，企业运营数学模型包括水泥厂运营模型、新能源发电企业运行模型；构建园区的阶梯式碳交易成本模型；预设功率平衡约束条件和预设成本约束条件，根据以上模型构建园区低碳经济调度模型，求解出调度方案，并根据调度方案进行工业园区低碳经济可信调度。本发明能解决工业园区调度问题中现有技术忽略电碳交易机制、企业运行和市场交易数据难以有效测算存储和追踪溯源难度大的技术问题。
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公开(公告)号：CN118281873B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410694230.6
申请日：2024-05-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于贝叶斯和个性化联邦学习的海上风电概率预测方法，解决分布式风电在小样本和异质数据上预测性能差的问题，属于电力系统技术领域。本发明以多个分布式海上风电站的气象和功率数据作为样本集，训练随机配置网络预测器，并利用贝叶斯推断评估网络的输出权值参数，获得参数后验分布和概率输出。为了缓解小样本和异质数据引发的性能劣化，设计了一种个性化联邦学习框架；服务器端在分布之间的Wasserstein距离引导下以个性化的方式聚合客户端的后验分布；各客户端以个性化后验作为先验，调整自身参数分布以平衡本地个性化和全局信息融合。公开数据集下的测试结果表明本发明可显著提高小样本和异质风电数据下的预测性能。
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公开(公告)号：CN118864100A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410961062.2
申请日：2024-07-17
Applicant: 华南理工大学 , 云南电网有限责任公司
IPC: G06Q40/04 , G06Q30/018 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于碳排放流的多工业园区电碳交易方法，其包括：获取各工业园区的历史购电量、光伏出力预测、化石能源碳排放等数据；基于碳排放流理论，根据各工业园区的购电量，配电网运营商优化调度得到潮流分布，结合潮流计算碳排放流得到多工业园区对应的动态碳排放因子，以准确计量各工业园区购电所产生的实际碳排放；在工业园区运行约束的基础上加入分时电价和阶梯式碳交易机制，确定电碳交易模型，充分考虑碳排放权配额和碳排放量，尤其是通过碳排放流准确计量各工业园区的购电碳排放；通过迭代的方法交替更新购电量和动态碳排放因子，在多次迭代互动中协同求解基于碳排放流的多工业园区电碳交易模型，根据最优解确定电碳交易量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118281873A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410694230.6
申请日：2024-05-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于贝叶斯和个性化联邦学习的海上风电概率预测方法，解决分布式风电在小样本和异质数据上预测性能差的问题，属于电力系统技术领域。本发明以多个分布式海上风电站的气象和功率数据作为样本集，训练随机配置网络预测器，并利用贝叶斯推断评估网络的输出权值参数，获得参数后验分布和概率输出。为了缓解小样本和异质数据引发的性能劣化，设计了一种个性化联邦学习框架；服务器端在分布之间的Wasserstein距离引导下以个性化的方式聚合客户端的后验分布；各客户端以个性化后验作为先验，调整自身参数分布以平衡本地个性化和全局信息融合。公开数据集下的测试结果表明本发明可显著提高小样本和异质风电数据下的预测性能。
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公开(公告)号：CN102299332B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110208467.1
申请日：2011-07-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: H01M4/583
Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池正极材料多孔磷酸钒锂/碳的制备方法，包括以下步骤：将锂源、钒源和磷源溶于去离子水中得到前驱体溶液，在搅拌条件下向其中络合剂、氧化剂和助燃剂，加热，恒温搅拌得到前驱体凝胶；将前驱体凝胶点燃，充分燃烧得到前驱体粉体；将前驱体粉体与碳源混合均匀，在惰性气体中煅烧、冷却、研磨、过筛，得到本发明的磷酸钒锂/碳。通过本发明制备的磷酸钒锂/碳正极材料，以金属锂为负极制备成电池，电化学性能优越，循环性能良好。本发明成本低廉，工序简单，易于产业化发展，得到的高性能产品可广泛应用于电子产品及动力电池领域。
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公开(公告)号：CN102024945A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN201010534478.4
申请日：2010-11-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: H01M4/1397 , H01M4/58
Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池正极材料碳包覆磷酸亚铁锂的制备方法，其特点是含锂、铁和磷三种元素的若干种化合物和络合剂柠檬酸在水中形成溶胶，加入助燃剂乙二醇和氧化剂硝酸铵溶解，加热蒸干得到凝胶后，在空气中点燃凝胶，燃烧得到的中间体与碳源湿磨混合，最后在惰性气氛或者还原性气氛中煅烧得到磷酸亚铁锂，此磷酸亚铁锂外层包覆一层碳，为碳包覆磷酸亚铁锂。本方法既利用了溶胶凝胶法分子水平均匀混合原料的优点，又克服了溶胶凝胶法干燥时凝胶各部分失水不均匀、煅烧时膨胀严重和产物碳含量难以控制的问题。本方法制备出的碳包覆磷酸亚铁锂，大小倍率性能优异，特别是超大倍率性能非常优异，循环性能优异。
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公开(公告)号：CN117592578A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311488165.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提出了一种考虑概念漂移和隐私保护的增量式光伏功率预测方法，包括以下步骤：以能量距离作为虚拟漂移判据来度量数据分布变化，以预测误差变化作为真实漂移判据来判定漂移时间，为了融合更丰富的数据特征，通过区域数据共享联合训练了一个基于宽度学习系统的光伏预测模型，此外，本发明设计了分布式联合学习框架下的增量式宽度学习系统模型，以保护数据隐私，最后，提出了增量式的在线更新策略，在概念漂移发生后持续不遗忘地学习新特征，公开数据集下的测试结果表明本发明可以有效检测流数据的概念漂移，实现模型的快速在线更新，并在保护隐私的前提下显著提高预测精度。
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公开(公告)号：CN102299332A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201110208467.1
申请日：2011-07-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: H01M4/583
Abstract: 本发明公开了一种锂离子电池正极材料多孔磷酸钒锂/碳的制备方法，包括以下步骤：将锂源、钒源和磷源溶于去离子水中得到前驱体溶液，在搅拌条件下向其中络合剂、氧化剂和助燃剂，加热，恒温搅拌得到前驱体凝胶；将前驱体凝胶点燃，充分燃烧得到前驱体粉体；将前驱体粉体与碳源混合均匀，在惰性气体中煅烧、冷却、研磨、过筛，得到本发明的磷酸钒锂/碳。通过本发明制备的磷酸钒锂/碳正极材料，以金属锂为负极制备成电池，电化学性能优越，循环性能良好。本发明成本低廉，工序简单，易于产业化发展，得到的高性能产品可广泛应用于电子产品及动力电池领域。
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