一种OPGW融冰系统
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112054465B

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202010708794.2

    申请日:2020-07-22

    Abstract: 本发明涉及一种OPGW融冰系统,包括环境监测模块、裕度确定模块和电流确定模块;环境监测模块用于监测环境条件;裕度确定模块用于根据环境监测模块所监测的环境条件确定融冰电流裕度计算措施;电流确定模块用于根据环境监测模块所监测的环境条件以及裕度确定模块所确定的融冰电流裕度计算措施,确定融冰电流。本发明可以合理地确定OPGW融冰电流,让OPGW上的覆冰更加高效地、可靠地融化掉,不仅避免了覆冰对OPGW及与其连接的相关电力设施造成破坏,还减少了在对OPGW施加融冰电流而进行融冰时对OPGW的使用寿命折损。

    一种OPGW融冰系统
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112054465A

    公开(公告)日:2020-12-08

    申请号:CN202010708794.2

    申请日:2020-07-22

    Abstract: 本发明涉及一种OPGW融冰系统,包括环境监测模块、裕度确定模块和电流确定模块;环境监测模块用于监测环境条件;裕度确定模块用于根据环境监测模块所监测的环境条件确定融冰电流裕度计算措施;电流确定模块用于根据环境监测模块所监测的环境条件以及裕度确定模块所确定的融冰电流裕度计算措施,确定融冰电流。本发明可以合理地确定OPGW融冰电流,让OPGW上的覆冰更加高效地、可靠地融化掉,不仅避免了覆冰对OPGW及与其连接的相关电力设施造成破坏,还减少了在对OPGW施加融冰电流而进行融冰时对OPGW的使用寿命折损。

    基于边缘计算的储能集群动态优化控制系统

    公开(公告)号:CN119209648A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411707256.6

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本发明公开了基于边缘计算的储能集群动态优化控制系统,涉及储能集群技术领域,包括采集储能集群历史数据和边缘节点的本地数据;使用ARIMA模型进行时间序列的预测,使用BP神经网络进行非线性误差的识别和修正,输出最终功率预测值。本发明所述方法通过ARIMA的短期趋势预测和BP神经网络的误差修正,能够更迅速地响应功率波动,优化功率分配,确保储能系统在电网中的稳定运行,通过在每个边缘节点上进行本地BP神经网络模型训练,能够充分利用分布式计算资源,通过双层优化模型的协同作用下,将输出最终的功率分配方案和传输路径优化结果,确保在负载需求和电力供给的波动下,能够高效运行,减少能耗并最大化可再生能源的利用。

    基于边缘计算的储能集群动态优化控制系统

    公开(公告)号:CN119209648B

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202411707256.6

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本发明公开了基于边缘计算的储能集群动态优化控制系统,涉及储能集群技术领域,包括采集储能集群历史数据和边缘节点的本地数据;使用ARIMA模型进行时间序列的预测,使用BP神经网络进行非线性误差的识别和修正,输出最终功率预测值。本发明所述方法通过ARIMA的短期趋势预测和BP神经网络的误差修正,能够更迅速地响应功率波动,优化功率分配,确保储能系统在电网中的稳定运行,通过在每个边缘节点上进行本地BP神经网络模型训练,能够充分利用分布式计算资源,通过双层优化模型的协同作用下,将输出最终的功率分配方案和传输路径优化结果,确保在负载需求和电力供给的波动下,能够高效运行,减少能耗并最大化可再生能源的利用。

    一种电力巡航子母无人机

    公开(公告)号:CN213354838U

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202022069669.X

    申请日:2020-09-18

    Abstract: 本实用新型涉及无人机领域,具体涉及一种电力巡航子母无人机,包括:母无人机和子无人机,所述子无人机,子母无人机通过相互配合组件的设计,使得子无人机能稳固地停放在母无人机上,并通过两者的连接部件形成连接,母无人机能对子无人机进行充电,实现子无人机的电量补充,减少了子无人机往返进行电力补充造成的耗时和耗能,使其一直能在巡航的范围内进行巡查,既解决母无人机承载子无人机并对子无人机进行充电问题,又实现子无人机在不需要远离移动即可进行电量补充的技术效果。

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