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公开(公告)号：CN106886833A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710021306.9
申请日：2017-01-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于复杂约束条件的风力发电机选址选型优化方法。针对风力发电机选址选型的优化问题，当存在全场最小年发电量和风机间最短距离等非线性约束条件时，使用遗传算法选取风机位置，使用粒子群算法求出该风机位置时选型的最优方案。本发明方法有效设定粒子群算法的目标函数，加入罚函数将最小发电量限制条件加入其中，作为风力发电机选型优化算法，与遗传算法嵌套使用。在遗传算法中，有效设定遗传算法的目标函数，加入罚函数将最短风机距离，即安全距离限制条件加入其中，进行风力发电厂发电机多型号混装的位置型号优化。该方法能够解决存在复杂非线性约束条件的优化问题，性能指标更好，选型方案更加精确，实用性更强。
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公开(公告)号：CN119309520A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411271267.4
申请日：2024-09-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种天然气流量计量管壁粗糙度变化判断方法及装置，包括：获取超声波流量计类型、声道布局结构以及各声道流速；基于超声波流量计类型及其声道布局结构和充分发展的湍流流场分布特性将各声道流速折算成管道直径声道流速；根据天然气流量计量管壁粗糙度变化出现的情况，利用各声道流速，构建新的管壁粗糙度变化特征和声道流速特征；根据折算后的管道直径流速，对构建的管壁粗糙度变化特征和声道流速特征归一化处理；基于归一化处理后的管壁粗糙度变化特征和声道流速特征，利用孤立森林方法，训练得到天然气流量计量管壁粗糙度变化判断模型；利用天然气流量计量管壁粗糙度变化判断模型对天然气计量管壁是否出现粗糙度变化进行判断。
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公开(公告)号：CN118586306A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410620589.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种孔板流量计数字孪生模型的搭建方法及装置、电子设备，包括以下步骤：对孔板流量计流道进行参数化建模并进行流场数值模拟；根据导压管中介质的物理特性及其分布情况进行集中参数系统建模；对差压变送器的结构与综合性能进行集中参数系统建模；实现流场数值模拟与导压管模型的单向耦合；实现导压管模型与差压变送器模型的双向耦合；实现差压变送器与转换电路仿真模型的单向耦合，最终得到完整的孔板流量计数字孪生模型。该方法能够快速搭建孔板流量计的数字孪生模型，准确还原孔板流量计在各种流速入口条件及干扰条件下的工作状态，可以用于指导孔板流量计中差压变送器、导压管和流道结构的联合优化设计，显著降低开发成本。
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公开(公告)号：CN118398124A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410561531.1
申请日：2024-05-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G16C20/70 , G16C20/10 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/25 , G06F18/211 , G06N3/0442 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于在线融合的高炉炉喉温度估计方法及装置、电子设备，包括：将高炉设备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，得到低频炉喉温度估计模型，通过特征筛选后的高频数据集训练集成门控循环单元网络，得到高频炉喉温度估计模型；将待测低频数据集和高频数据集分别作为不同炉喉温度估计模型的输入，得到低频炉喉温度估计值和高频炉喉温度估计值，通过在线融合网络，得到最终的高频温度估计值，实现了高频实时估计。
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公开(公告)号：CN113869771B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111188074.9
申请日：2021-10-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于局域疲劳载荷均衡的海上风电场功率调度方法。本发明引入局域疲劳载荷均衡性指标对全场疲劳载荷均衡方法进行改进；引入局域规模参数，来设定需要进行载荷均衡的局域范围。引入局域风电机密度权重，来表征每台风电机形成的局域特征的重要程度。将风电场中所有风电机的桨距角可行取值范围作为搜索域，利用快速非支配排序遗传算法进行优化，其中优化目标的适应度由风电场产能指标和局域疲劳载荷均衡性指标两部分组成。本发明提出局域疲劳载荷均衡性指标，在提高海上风电场总产能的同时，有效减少疲劳载荷离群风电机(简称离群风电机)的数目，降低海上风电场维护频率，更符合海上风电场实际运维需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116702030B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310627456.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于传感器可靠性分析的高炉状态监测方法及装置，涉及高炉冶炼过程监测技术领域。由于目前高炉状态监测方法很少关注作为状态监测方法数据来源的传感器本身，此时若传感器发生故障导致数据异常，正常运行的高炉可能被误判为故障状态。针对上述问题，本发明提出了一种基于传感器可靠性分析的高炉状态监测方法。包括基于高炉历史参数数据集的特征变量挑选；基于特征变量数据集，应用反向传播神经网络建立初始高炉故障状态监测模型与传感器故障状态监测模型，应用支持向量机建立故障传感器定位模型，针对传感器精度下降故障，建立精度下降故障状态监测模型；联合分(56)对比文件KR 20080097911 A,2008.11.06US 2008276155 A1,2008.11.06US 8706357 B1,2014.04.22陈强.提高煤矿安全监控系统智能化水平技术探讨《.煤矿机械》.2023,全文.Yayu Peng.Sensor fault detection andisolation for a wireless sensor network-based remote wind turbine conditionmonitoring system《.IEEE Access》.2017,全文.
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公开(公告)号：CN116703834A
公开(公告)日：2023-09-05
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: 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+语义分割网络模型中，得到分割结果，根据所述分割结果判断烧结点火强度过高情况的存在与否及其分级。本发明通过有效检测裂纹对烧结点火强度过高的判断及分级具有较好的效果和实用价值。
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公开(公告)号：CN116662766A
公开(公告)日：2023-08-29
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：CN115578612B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202211241185.6
申请日：2022-10-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/30 , G06V10/28 , C21B5/00 , C21B7/24
Abstract: 本发明公开了一种基于标志物目标检测的高炉炉顶布料阶段识别方法及装置。该方法利用炉顶红外热像仪，根据不同布料阶段下高炉炉顶红外图像的特征选择标志物，建立炉顶标志物目标检测模型，结合目标检测结果和高炉布料规律提出高炉炉顶布料阶段判定条件，实现对高炉布料阶段的识别。本发明将炉顶布料阶段识别问题转换为标志物目标检测问题，实现对高炉布料阶段的自动识别。在高炉生产运行过程中，本发明提供的方法能够实现对布料阶段的高精度有效动态识别，为确保高炉的正常运行提供了重要的炉顶布料信息。
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公开(公告)号：CN115578612A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211241185.6
申请日：2022-10-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/30 , G06V10/28 , C21B5/00 , C21B7/24
Abstract: 本发明公开了一种基于标志物目标检测的高炉炉顶布料阶段识别方法及装置。该方法利用炉顶红外热像仪，根据不同布料阶段下高炉炉顶红外图像的特征选择标志物，建立炉顶标志物目标检测模型，结合目标检测结果和高炉布料规律提出高炉炉顶布料阶段判定条件，实现对高炉布料阶段的识别。本发明将炉顶布料阶段识别问题转换为标志物目标检测问题，实现对高炉布料阶段的自动识别。在高炉生产运行过程中，本发明提供的方法能够实现对布料阶段的高精度有效动态识别，为确保高炉的正常运行提供了重要的炉顶布料信息。
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