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公开(公告)号：CN106682282B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201611125212.8
申请日：2016-12-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法嵌套粒子群算法的风电场多型号风力发电机排布优化方法。使用遗传算法选取风机位置，使用粒子群算法得出该风机位置时选型的最优解，作为该代风机位置的适应度。遗传算法的使用保证了针对非线性强耦合优化问题可求出可行解，粒子群算法的使用既保证了针对多种型号风力发电机参数较多的情况下快速寻得选型解，又能保证快速两种算法嵌套使用，迭代次数过多的情况下，计算时间不会过长。对风机位置坐标直接编码，而不是对风电场区域划分棋盘格后对棋盘格进行选择，可在风电场范围内进行连续搜索。本发明方法无须将风电场划分成正方形网格，与现有技术相比，性能指标更好，位置方案更加精确，实用性更强。
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公开(公告)号：CN118314289B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410732968.7
申请日：2024-06-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目红外图像的高炉料面三维重建方法及装置，包括：通过两台红外成像仪采集高炉料面红外图像并预处理；通过相机标定获得两台红外成像仪的内外参数以及畸变系数，对预处理后的高炉料面红外图像进行立体校正；使用改进后的AD‑Census算法对立体校正后的高炉料面红外图像进行立体匹配，根据匹配点横坐标差值计算左右两幅高炉料面红外图像中的一幅图像上每个像素点的视差；根据视差和相机内外参数并结合三角测量原理计算每个像素点的深度；根据深度绘制三维曲线，得到高炉料面的三维重建结果。克服炉内高温高压高粉尘的恶劣环境，不易受粉尘等杂质干扰，同时保持较高精度，具有一定适用性与可靠性。
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公开(公告)号：CN118484926A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410555808.X
申请日：2024-05-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种电磁流量计及其测量系统的数字孪生模型的获取方法，包括以下步骤：对电磁流量计的磁路系统进行参数化建模并进行电磁学数值模拟；对电磁流量计的流场系统进行参数化建模并进行磁流体数值模拟；实现励磁电路系统仿真模型与磁路系统仿真模型的双向耦合；实现磁路系统仿真模型与流场系统仿真模型的双向耦合；实现流场系统仿真模型与接收电路仿真模型的单相耦合，最终得到完整的电磁流量计及其测量系统的数字孪生模型。该方法能够快速建立电磁流量计及其测量系统的数字孪生模型，准确还原电磁流量计在各种流速分布及干扰条件下的工作状态，可以用于指导电磁流量计励磁系统、流场系统与信号处理电路的联合优化设计，显著降低开发成本。
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公开(公告)号：CN118447936A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410218662.X
申请日：2024-02-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G16C20/10 , G16C20/70 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多时间尺度融合的高炉炉喉温度估计方法及装置，包括：获取高炉设备参数、炉料参数、布料矩阵、高炉主参数和炉喉测温点数据；将高炉设备参数、炉料参数和布料矩阵作为输入，计算高炉内各层料面形状及各层矿焦比参数；根据高炉内部反应的多时间尺度特性，将高炉主参数、炉喉测温点数据和矿焦比参数划分得到高、低频数据集，并分别进行特征重要性筛选；通过特征筛选后的低频数据集训练支持向量回归器，对低频炉喉温度进行估计，对低频炉喉温度估计值进行扩充，融合至筛选后的高频数据集中；基于融合后的高频数据集，利用门控循环单元网络的集成方法，训练得到高炉炉喉温度估计模型，并用于对炉喉相应位置温度进行高频实时估计。
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公开(公告)号：CN116703834B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310577405.0
申请日：2023-05-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/30 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 及分级具有较好的效果和实用价值。本发明公开了一种基于机器视觉的烧结点火强度过高判断、分级方法及装置，该方法包括：获取烧结料面图像数据集，所述烧结料面图像数据集包括训练数据、验证数据和测试数据，并对所述训练数据和验证数据标注裂纹区域；搭建改进DeepLabV3+语义分割网络模型，所述改进DeepLabV3+语义分割网络模型为在DeepLabV3+语义分割网络中用MobileNetV2替换原主干网络，并增加并行卷积和串行卷积结构；利用所述训练数据和验证数据对所述改进DeepLabV3+语义分割网络模型进行训练；将所述测试数据输入到训练后的改进DeepLabV3+语义分割网络模型(56)对比文件Xin Wang 等.Real-time Blast FurnaceMonitoring based on Temporal Sub-modeRecognition《.2022 IEEE InternationalInstrumentation and MeasurementTechnology Conference (I2MTC)》.2022,全文.敖焕轩;李煊鹏;张为公.高效率图片语义分割网络的研究与设计.测控技术.2018,(第11期),全文.高建瓴;韩毓璐;孙健;冯娇娇.基于DRN和空洞卷积的图像语义分割算法改进.软件.2020,(第09期),全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116662766B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310952080.X
申请日：2023-08-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据二维重构的风速预测方法及装置、电子设备，包括：获取待测的风速数据；对所述风速数据进行预处理；将预处理后的风速数据进行二维重构，得到二维数据，所述二维数据由一组矩阵构成，每个矩阵中相邻的行和列的时间步长为1，相邻两个矩阵之间的时间步长为1；将所述二维数据输入到训练好的CNN‑LSTM模型中，输出风速预测值。该方法能较为准确地预测未来风速，为风力发电机的提前控制调度提供有效参考。
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公开(公告)号：CN116667344A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310943558.2
申请日：2023-07-31
Applicant: 浙江大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种海上风电场自适应局域疲劳载荷均衡调度方法及装置，本发明引入每台风电机的局域规模半径，来设定针对每台风电机需要进行载荷均衡的局域范围；引入自适应性权重，设定每台风电机形成的局域特征的相对重要程度；将每台风电机的桨距角可行取值范围及其局域规模半径的可行取值范围作为搜索域，利用粒子群算法进行内层优化，内层优化目标为自适应局域疲劳载荷均衡和风电场产能最大；根据内层优化输出的初步风电场调度方案，通过动态更新每台风电机的自适应性权重进行外层优化，进一步优化疲劳载荷分布。在提高产能的同时，降低需要单独维护的疲劳载荷离群风电机数目、降低海上风电场维护频率，更符合实际运维需求。
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公开(公告)号：CN106895890B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201710276907.4
申请日：2017-04-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G01F1/66
Abstract: 本发明公开了一种多声道超声波气体流量计声道权系数计算方法。在流量计标定过程中，获取超声波气体流量计各个声道的顺、逆流渡越时间，通过温度和压力测量装置读取流量计工作温度和压力，结合标准表测量结果，使用粒子群算法优化参数的支持向量机算法，得出多声道超声波气体流量计声道权系数。支持向量机算法的使用能够有效降低流量计系统误差。使用粒子群算法优化支持向量机算法的参数，能够有效降低人为设定参数带来的支持向量机算法计算结果的偏差。该方法可以统一应用于低速区和非低速区的测量，不必按照雷诺数大小划分流速区来分别进行流速校正和拟合。该方法可适应不同声道布置方式和位置，有效降低计量误差，实用性更强。
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公开(公告)号：CN106897793A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710021309.2
申请日：2017-01-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种可保证安全距离的基于遗传算法的风电场风力发电机排布优化方法。对风力发电机进行选型；把风电场区域作为搜索域，在搜索域内随机生成风机的初始位置矩阵，作为算法的初始解，矩阵的每一行代表一种风机位置排布方案，矩阵的行数代表遗传算法每代的种群的个体数，对矩阵进行二进制编码；计算当前代每个个体的适应度，适应度函数设定为保持风机间安全距离且度电成本最低；根据每个个体的适应度值，求出当代最优，结合历史最优值记录，求出全局最优值及其对应的个体；本发明方法无须将风电场划分成正方形网格并进行选择，可以更有效的利用风电场范围内的土地资源和风资源，位置方案更加精确，实用性更强。
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公开(公告)号：CN106895890A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710276907.4
申请日：2017-04-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G01F1/66
CPC classification number: G01F1/668
Abstract: 本发明公开了一种多声道超声波气体流量计声道权系数计算方法。在流量计标定过程中，获取超声波气体流量计各个声道的顺、逆流渡越时间，通过温度和压力测量装置读取流量计工作温度和压力，结合标准表测量结果，使用粒子群算法优化参数的支持向量机算法，得出多声道超声波气体流量计声道权系数。支持向量机算法的使用能够有效降低流量计系统误差。使用粒子群算法优化支持向量机算法的参数，能够有效降低人为设定参数带来的支持向量机算法计算结果的偏差。该方法可以统一应用于低速区和非低速区的测量，不必按照雷诺数大小划分流速区来分别进行流速校正和拟合。该方法可适应不同声道布置方式和位置，有效降低计量误差，实用性更强。
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