一种基于改进行列生成算法的城市电网两阶段韧性提升优化方法

    公开(公告)号:CN118763643A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410761169.2

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进行列生成算法的城市电网两阶段韧性提升优化方法,包括如下步骤:步骤1、采集城市电网的网络拓扑信息,可实施的抗灾措施以及灾后的用户电力需求信息;步骤2、收集输电线路历史损伤数据,分析输电线路的失效概率,建立输电线路损伤模糊集;步骤3、建立灾前城市电网线性潮流模型,获得灾前城市电网可满足的最大用户电力功率需求,建立韧性评估指标;步骤4、建立考虑灾前防御和灾后快速恢复的两阶段韧性提升优化模型,并将两阶段分布鲁棒优化模型重构为两阶段鲁棒优化模型;步骤5、运用改进行列生成算法求解两阶段鲁棒优化模型;步骤6、输出两阶段韧性提升决策:第一阶段线路加固策略、分布电源布置策略和联络线及开关安装策略,并通过图像的方式展示。本发明能够帮助决策者制定城市电网最优的灾前和灾后部署策略,从而最大限度提高城市电网的整体韧性和最大化满足灾后的供电需求,降低各种灾害事件的影响。

    一种基于变分自编码器的零样本跨模态检索方法

    公开(公告)号:CN114791958B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202210463114.4

    申请日:2022-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码器的零样本跨模态检索方法,该方法通过基于变分自编码器的零样本跨模态检索模型实现,模型包括特征提取器,分类器,混合变分自编码器及损失函数、多模态解耦变分自编码器及损失函数,特征对齐损失函数和反直觉交叉重构损失函数,本发明通过数据预处理、提取原始特征、对原始特征进行处理、模型参数更新以及模型预测得到不可见类的检索结果。本发明将变分自编码器模型适应性地应用在零样本跨模态检索任务中,引导模型在训练过程中自行学习更加细化的语义嵌入以进行跨模态语义特征对齐,以学习到适合多模态语义特征的子空间分布。同时利用全新的反直觉重构策略加强语义信息保存的效果,实现更好的检索性能。

    一种基于光信号定位的无源标签
    130.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115640821A

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202211296475.0

    申请日:2022-10-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于光信号定位的无源标签,包括接收天线、模拟前端、数字基带以及调制反射天线。接收天线连接模拟前端,用于将交流电压和射频信号输入到模拟前端中;模拟前端分别连接接收天线、数字基带和调制反射天线,为数字基带提供电源、复位信号、时钟信号、使能信号和第一数据,接收数字基带返回的数据,将数字基带返回的数据调制后输出至调制反射天线;数字基带将模拟前端输出的第一数据进行转化并输出至模拟前端,调制反射天线将模拟前端调制后的数据携带在发射端设备发射的射频信号中并反射给接收端设备实现标签定位。本发明的无源标签,提高了节点定位过程中节点的硬件集成度和定位精确度,降低了节点定位的功耗和成本。

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