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公开(公告)号：CN116031920A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310109533.2
申请日：2023-02-14
Applicant: 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种多端口电力电子设备的分层能量协调控制策略，功能上可实现能量在多端口电力电子设备内太阳能、风能、储能电池、电网以及负载之间的流动，以及通过调度信息可实现能量在多个多端口电力电子设备之间协调流动。通过多端口电力电子设备的分层能量协调控制使得能量在设备内以及设备间的协调配合，实现分布式能源最大可能功率上网、储能电池的长寿命工作，也提高了多端口电力电子设备运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN116667332A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310655223.0
申请日：2023-06-02
Applicant: 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , H02J3/32 , H02J3/38 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应下垂控制的多端口能量互补设备群间协同控制方法，提出一种自适应下垂控制，可在单个设备内部功率平衡下各端口稳定运行，实现设备自治；又在有功率缺额或冗余时可使得能量在多设备之间、设备与电网之间的补偿与消纳，实现群间协同。本发明通过多端口能量互补设备群间协同控制可以使得各设备储能电池自适应均衡，保证系统稳定，同时自适应实现多端口能量互补设备群功率分配和母线电压控制。
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公开(公告)号：CN116109078A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211675410.7
申请日：2022-12-26
Applicant: 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种多端口电力电子设备的多模式能量协调控制策略及装置，以保证多端口电力电子设备内部功率平衡、维持母线稳定为目标，提出了多模式能量协调控制策略，划分了八种运行模式，实现了设备在并离网状态下的模式切换，保证设备在各种状态下的安全可靠用电，并详细给出各端口的运行状态、功率流向以及模式切换等，扩大了电力电子设备的运行场景，且提高了电力电子设备对于分布式发电的利用率以及运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN114414525A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111422576.3
申请日：2021-11-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供了基于半导体激光NO2柱浓度的探测装置及探测方法，通过设置激光光源、接收系统和信号处理模块；激光光源为连续光可调谐半导体激光发射光源；接收系统为接收连续光可调谐半导体激光发射光源的接收装置，用于实现对大气中NO2分子反射散射光的接收；信号处理模块与接收系统相连，用以放大和处理接收到的光信号。本发明通过设置激光光源和接收系统，来实现对大气中NO2分子进行光探测，并通过信号处理模块收到的两个波段的后向散射光信号使用激光雷达方程进行差分处理，即可得到NO2柱浓度；整个装置构造简单，使用更加方便，更加经济实用，且装置在使用时，稳定可靠，检测的准确率高，具有很好的应用前景，值得广泛推广。
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公开(公告)号：CN113689035B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110967743.6
申请日：2021-08-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的MAX‑DOAS光谱预测对流层NO2廓线的方法，所述方法通过卷积神经网络，将对齐的多仰角MAX‑DOAS光谱数据和PriAM算法反演的对流层NO2数据结合，建立可实现对流层NO2廓线预测的卷积神经网络模型；卷积神经网络模型(CNN)通过卷积层来提取数据特征，池化层用来降维和防止模型的过拟合，最后利用全连接层来输出结果。本发明解决了对流层NO2廓线在线实时预测问题，能够根据MAX‑DOAS光谱快速准确直观的得到对流层NO2廓线，减少了QDOAS拟合和廓线反演算法反演立体分布的进程，避免了在该过程中出现的误差；一方面对对流层NO2廓线进行预测有助于监测NO2在对流层上的浓度变化趋势，对于NO2污染的评估，分析造成污染的原因有着重大的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113689035A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110967743.6
申请日：2021-08-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的MAX‑DOAS光谱预测对流层NO2廓线的方法，所述方法通过卷积神经网络，将对齐的多仰角MAX‑DOAS光谱数据和PriAM算法反演的对流层NO2数据结合，建立可实现对流层NO2廓线预测的卷积神经网络模型；卷积神经网络模型(CNN)通过卷积层来提取数据特征，池化层用来降维和防止模型的过拟合，最后利用全连接层来输出结果。本发明解决了对流层NO2廓线在线实时预测问题，能够根据MAX‑DOAS光谱快速准确直观的得到对流层NO2廓线，减少了QDOAS拟合和廓线反演算法反演立体分布的进程，避免了在该过程中出现的误差；一方面对对流层NO2廓线进行预测有助于监测NO2在对流层上的浓度变化趋势，对于NO2污染的评估，分析造成污染的原因有着重大的意义。
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公开(公告)号：CN114414525B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111422576.3
申请日：2021-11-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供了基于半导体激光NO2柱浓度的探测装置及探测方法，通过设置激光光源、接收系统和信号处理模块；激光光源为连续光可调谐半导体激光发射光源；接收系统为接收连续光可调谐半导体激光发射光源的接收装置，用于实现对大气中NO2分子反射散射光的接收；信号处理模块与接收系统相连，用以放大和处理接收到的光信号。本发明通过设置激光光源和接收系统，来实现对大气中NO2分子进行光探测，并通过信号处理模块收到的两个波段的后向散射光信号使用激光雷达方程进行差分处理，即可得到NO2柱浓度；整个装置构造简单，使用更加方便，更加经济实用，且装置在使用时，稳定可靠，检测的准确率高，具有很好的应用前景，值得广泛推广。
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公开(公告)号：CN117439372A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311387032.7
申请日：2023-10-25
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种DAB变换器多目标优化调制方法，本方法包括以下步骤：首先计算DAB变换器在扩展移相控制下，两种模态分别对应的传输功率平均值与电流应力的标幺值,再通过拉格朗日乘子法寻找电流应力最小的最优移相比组合,然后在电流应力优化的基础上建立状态空间平均方程，获取DAB变换器的输入电压、输出电流、输出电压和最终目标输出电压，通过模型预测优化算法得到当前的移相控制量，将所得到的优化移相比组合通过扩展移相调制器转换到驱动脉冲中。从而减小DAB变换器的导通损耗，解决动态响应问题，极大地提高变换器的效率。
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公开(公告)号：CN119574501A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411762701.9
申请日：2024-12-03
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于半导体激光的NO2收发一体遥测装置及方法，所述装置包括收发一体激光发射系统、望远镜系统以及数据接收系统；所述激光发射系统包括半导体激光器，所述半导体激光器与激光驱动模块相连，所述半导体激光器发射的激光光束依次经过准直透镜、分光棱镜以及光谱仪；所述望远镜系统包括直角反射棱镜、副镜以及主镜，所述直角反射棱镜安放于上述的反射光方向且与所述副镜固定在同一安装架上；所述数据接收系统包括光电探测器，所述光电探测器与数据处理模块相连；本发明激光发射系统、望远镜系统采用收发一体设计，发射光路与接收光路同心，具有结构紧凑、稳定性高、易维护的特点，更适用于夜间大气NO2浓度的遥测。
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公开(公告)号：CN117763962A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311791757.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F30/27 , G01N21/25 , G01N33/00 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明的一种基于MAX‑DOAS技术的CNN反演对流层O3垂直分布方法、设备及介质，包括获取MAX‑DOAS光谱数据、辅助数据以及对应的对流层O3垂直分布数据；对得到的光谱数据、辅助数据以及廓线数据进行预处理；利用预处理后的光谱数据和辅助数据以及廓线数据构建数据集，基于预处理后的数据集训练基于卷积神经网络模型的对流层O3垂直分布反演模型；将需要进行预测的MAX‑DOAS光谱数据和辅助数据进行预处理，将处理后的数据输入已经完成训练的基于卷积神经网络模型的对流层O3垂直分布反演模型进行数据反演，最终得到对流层O3垂直分布的反演结果。本发明方法的建立将可用于监测对流层O3在空间尺度上的浓度变化趋势，对目前亟待研究的对流层O3污染问题有重要意义。
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