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公开(公告)号：CN119089119B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411578968.2
申请日：2024-11-07
Applicant: 浙江大学海南研究院 , 海南同凌科技有限公司
IPC: G06F18/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/17 , G06V20/40 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本公开的实施例公开了无人机自动识别方法、装置、电子设备和计算机介质。该方法的一具体实施方式包括：响应于确定无线电侦测设备侦测到无线电信号，对无线电信号进行预处理，以生成预处理无线电频谱数据；提取预处理无线电频谱数据中的无线电信号特征；将无线电信号特征输入至预先训练的无人机信号识别模型中，得到无人机信号识别结果；响应于确定无人机信号识别结果表征无人机信号，控制无线电侦测设备相关联的高清摄像装置实时拍摄周围环境在第一时间下的环境视频；根据三维特征信息组，生成第一时间对应的无人机检测信息。该实施方式提升了对于无人机识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119063582A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411564175.5
申请日：2024-11-05
Applicant: 浙江大学海南研究院 , 海南同凌科技有限公司
IPC: F41H13/00 , G05D1/43 , G05D1/249 , G05D1/622 , G06V20/56 , G06V10/12 , G06V10/20 , G06V10/25 , G06V20/58
Abstract: 本公开的实施例公开了移动式激光拒止防御系统。该移动式激光拒止防御系统的一具体实施方式包括：摄像头与图像处理设备、控制设备通信连接，用于实时监控和目标识别；激光器固定在云台上，通过可伸缩光纤与激光器主机连接，激光器与控制设备通信连接；冷却系统与激光器连接，用于对激光器进行冷却散热；控制设备连接摄像头和激光器，识别目标，并控制激光器进行激光打击，控制设备还与冷却系统连接，实时监控冷却系统的温度状态；自动巡航与避障系统集成在移动底座中，通过传感器检测周围环境，将数据传输到控制设备以调整行进路线。该实施方式激光拒止系统能够在短时间内对目标进行有效干扰拒止。
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公开(公告)号：CN119051051A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411112250.4
申请日：2024-08-14
Abstract: 本发明公开了一种网络攻击下温控负荷功率韧性分布式控制方法及系统，应用于负荷控制技术领域。方法包括以下步骤：建立温控负荷功率分布式控制系统，包括温控负荷单体模型和基于领导跟随一致性理论的分布式控制器；基于温控负荷功率分布式控制系统受DoS与FDI攻击的情况，建立对应的网络攻击模型，基于网络攻击模型分析在网络攻击下温控负荷的功率跟踪误差；根据温控负荷功率分布式控制系统和网络攻击模型实现基于虚拟控制层的温控负荷功率韧性分布式控制。本发明能够有效抵御Dos与FDI攻击，保障温控负荷功率调节过程顺利进行。
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公开(公告)号：CN118611059B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411078044.6
申请日：2024-08-07
Applicant: 浙江大学海南研究院
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06F18/25 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种注意力机制双通道神经网络的海上风电功率预测方法。本发明通过使用ConvLSTM‑ConvGRU双通道神经网络，以提高预测的准确性和可靠性。具体技术方案包括数据收集与预处理、双通道神经网络模型设计、注意力机制特征融合、预测模型设计、性能评估与优化等关键步骤；首先收集风速、风向、温度等环境参数的历史数据，通过特征筛选后，进行清洗、填补、归一化，以提高模型的收敛速度和预测性能；双通道神经网络模型通过并行处理不同长度时间序列下的特征数据，利用注意力机制动态调整不同特征的权重，实现特征融合。本发明主要用于风电场的运行管理，具有强适应性和实时性，满足海上风电场实时监控和调度需求。
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公开(公告)号：CN118508569B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410910253.6
申请日：2024-07-09
Applicant: 浙江大学海南研究院
Abstract: 本公开的实施例公开了水下无线充电系统软启动方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取水下无线充电系统的系统参数值集；确定系统稳态启动时间段；生成系统启动时间段；对系统启动时间段进行阶段划分处理，得到系统启动阶段划分时间段集；对于系统启动阶段划分时间段集中的每个系统启动阶段划分时间段，执行以下阶段输入电压确定步骤：确定线圈互感辨识数值；确定阶段输入电压数值；根据系统启动阶段划分时间段集和所得到的阶段输入电压数值集，对水下无线充电系统进行软启动。该实施方式可以实现水下无线充电系统的快速启动和磁耦合器发生偏移情况下的快速启动，减短系统启动时间和减少电力资源的浪费和提高系统安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118295852B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410463246.6
申请日：2024-04-17
Abstract: 本发明公开了一种基于SDC算子的有源配电网瞬时监测数据恢复方法及系统，应用于智能电网领域，包括：对瞬时监测变量对应的累积型变量时间序列进行缺测值以及单调递增检测，并基于SDC算子对检测通过的累积型变量时间序列进行数据初步恢复；基于SDC算子中的参数预设取值范围及精度，计算不同参数组合下的能量损失，并以能力损失最小时对应的参数组合作为最优参数组合；对最优参数组合下输出的经过数据初步恢复的累积型变量时间序列进行负值检测，并基于预设的采用间隔以及有效位数对检测通过的累积型变量时间序列进行重新采样，保留相应小数位数，得到恢复后的瞬时监测数据。本发明可为有源配电网提供更多、更可靠的高精度数据。
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公开(公告)号：CN117404257A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311556372.8
申请日：2023-11-21
Abstract: 本发明公开了一种风电机组远程监测方法及系统，涉及风电机组的健康状态监测技术领域。包括以下步骤：对待测风电叶片进行噪声和图像数据监测；采集待测风电叶片噪声信号；将采集的风电叶片噪声信号进行预处理，输入训练完成的Bi‑LSTM故障识别模型中对叶片故障类型初步判别；采集待测风电叶片图像数据；将风电叶片图像进行预处理，输入训练完成的CNN故障识别模型确认叶片故障类型；远程监测设备接收噪声信号、图像数据和故障类型信息并显示。本发明有助于解决当前风电机组运行过程中叶片健康监测问题，降低运行风险和检修成本，有利于保障风电设备的稳定运行。
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公开(公告)号：CN117117900A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311101885.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 浙江大学海南研究院
Abstract: 本发明公开了一种抵御FDI攻击的微电网自触发控制方法及系统，涉及微电网控制技术领域，其中方法包括以下步骤：S1：针对微电网采用基于下垂控制的一次控制；S2：设计微电网的二次控制策略，包括频率恢复和有功功率公平分配；S3：考虑FDI攻击注入二次控制通信链路的情况，设计哈希加密方法的微电网分布式自触发控制方法，抵御微电网中的虚假恶意数据，实现二次控制；本发明即使在FDI攻击下仍能实现微电网分布式二次控制目标，快速检测和消除注入的恶意数据，保护微电网分布式二次控制通信网络的同时，显著减少了控制器的计算和通信负担，有效确保微电网的稳定运行。
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公开(公告)号：CN116886360A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310844590.5
申请日：2023-07-10
Abstract: 本发明公开了一种完全分布式的孤岛微电网攻击弹性控制系统及方法，涉及微电网二次控制技术领域，具体步骤为：采集分布式发电单元本地交流微电网母线的基本信息以及通过有向通信拓扑相连的邻居分布式发电单元的基本信息；基于分布式发电单元的动力学方程预测设定时间段内自身的状态序列，即预测状态序列；根据预测状态序列与微电网实时状态采样值的对比结果，判断系统是否受到攻击，从而获取最优辅助控制输入序列#imgabs0#根据最优辅助控制输入序列#imgabs1#计算下一时刻的最优角频率参考值#imgabs2#从而实现对下垂控制器一次控制的修正。本发明大大减少控制器在实时处理过程中的计算负担，能够完全分布式地实现对恶意攻击的本地实时防御。
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公开(公告)号：CN119625635A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411694622.9
申请日：2024-11-25
Applicant: 浙江大学海南研究院 , 海南同凌科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/50 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本公开的实施例公开了电力设备异常识别方法、装置、电子设备与介质。该方法的一具体实施方式包括：对于电力设备采集信息集中的每个电力设备采集信息，执行以下异常识别步骤：对电力设备采集信息包括的电力设备图像组中的每个电力设备图像进行特征提取，以生成电力设备图像特征；将电力设备图像特征组输入至预先训练的电力设备外观异常检测模型中，得到电力设备外观异常检测结果；对电力设备采集信息包括的电力设备运行数据集进行异常检测，以生成运行数据异常检测结果；响应于确定电力设备外观异常检测结果符合外观异常告警条件，向相关联的电力设备维修终端发送设备异常告警信息。该实施方式提升了对于电力设备运行数据检测的效率与准确性。
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