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公开(公告)号：CN118276552A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410362955.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 浙江大学 , 运达能源科技集团股份有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开一种离散时间异构多智能体系统的分布式协同被动容错控制方法，包括以下步骤：对离散时间多智能体系统进行建模；设计分布式估计器；定义一致误差；设计切换函数；设计分布式理想控制器；调参，确定最佳参数。本申请设计分布式估计器，使得每个跟随者智能体能够只利用自身信息和相邻节点的信息对领导者的状态信息进行估计，并且估计值能够随时间增加收敛于领导者的真实状态；在定义一致误差的基础上，引入切换函数机制，使得在发生执行器故障时，不需要故障检测和隔离机制，系统就能够自动选择合适的工作模式，降低故障造成的影响；采用权重更新律对控制器中的参数进行调节，减少了更新参数的数量，降低计算负担，提高计算速度。
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公开(公告)号：CN118228445A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410187084.8
申请日：2024-02-20
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种面向风场的分布式数据驱动场级优化方法，包括以下步骤：基于发电效率对所有风向划分子区间；基于动态风况下对子区间发电效率进行优化；采用分布式数据驱动对子区间在线并行优化。本发明分布式数据驱动的场级优化方法，随着变化的风况实时变化，实现复杂风况下大规模风场的并行优化，能够极大得减少尾流效应对风场发电的影响，解决了传统贪婪控制策略仅考虑每台风机最大发电，忽略风场尾流的问题；对划分机群的风场进行并行优化，提高了大规模风场的发电效率，并通过基于发电效率的优化子区间划分方法，将动态优化转化为多个静态子进行迭代优化，解决了数据驱动针对大规模风场以及复杂风况下所存在的优化效率低的问题。
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公开(公告)号：CN118211094A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410187089.0
申请日：2024-02-20
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G01M13/021
Abstract: 本发明公开一种风电机组齿轮箱故障检测的方法，包括离线模型训练和在线故障检测两个阶段，离线模型训练阶段包括运行状态分类和分类‑回归模型训练，运行状态分类采用基于动态时间规整DTW的运行状态无监督分类方法，分类‑回归模型训练采用结合采样权重分配策略的分类—回归算法；在线故障检测阶段采用基于残差超限百分比预警机制的故障检测置信度计算策略。本发明在检测过程中，故障检测方法基于数据驱动，能够充分考虑到齿轮箱的不同运行状态；通过对不同运行状态的独立检测，实现齿轮箱复杂运行条件下的故障检测。另外，采用采样权重分配策略，能够克服数据不平衡问题带来的影响，使分类模型表现更佳，达到更好的在线故障检测效果。
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公开(公告)号：CN118136148A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410149458.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G16C20/30 , G01D21/02 , G16C20/70 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种装载机机油酸值测量方法，具体流程包括：收集发动机的机油温度、发动机转速、发动机实际输出扭矩、燃油量、机油压力、发动机累计运行时间的数据，根据训练好的机油酸值时序特征提取模型和机油酸值空间特征提取模型分别计算得到机油时序特征和机油空间特征，再通过数据融合算法将时序特征数据与空间特征数据进行数据融合，得到最终预测机油酸值。本发明机油酸值预测网络模型提取了机油酸值时序特征和空间特征，既考虑到机油酸值变化的动态性也考虑了输入变量之间的空间自相关性，该网络架构适用于软测量之间的建模，预测准确度高。
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公开(公告)号：CN117749195A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311772757.8
申请日：2023-12-21
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司 , 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
IPC: H03M7/30 , G06F18/2321 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开一种基于管道传感数据特性的远程高效传输方法，涉及远程传输检测技术领域，旨在解决现有的管道感知数据压缩方法无法充分利用感知数据的特性来进行高效传输的问题；包括以下步骤：获取得到管道感知数据，并采用密度峰值聚类算法得到关于管道感知数据的聚类结果；根据聚类结果，结合决策树算法得到关于管道感知数据的分类结果；对处于不同分类结果的管道感知数据分别采用BZIP2压缩算法和Zstandard压缩算法进行无损压缩；采用并行压缩的处理方式将管道感知数据传输至远程控制中心。本发明采用密度峰值聚类和决策树分类方法对管道感知数据进行处理，并结合BZIP2和Zstandard两种压缩算法进行无损压缩，提高整体传输效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117365869A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311527917.2
申请日：2023-11-16
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种风电机组桨叶扫塔故障的自适应预警策略设计方法，包括步骤：基于SCADA系统的海上风电机组数据采样，获取SCADA正常行为数据集；对数据集的数据进行预处理，构建训练样本；对训练样本权重重分配；提取训练样本振动频域特征；正常行为建模，计算残差序列；训练残差分布，统计训练残差序列中连续大于阈值上限或小于阈值下限的最大个数，记为连续最大超限次数，并作为训练流程中的最终输出结果；进行在线应用阶段。本发明通过设计训练样本权重自适应分配策略，考虑不同风况下样本不均衡易导致建模精确性不均衡，对训练样本中占比较小的恶劣风况赋予更高的训练权重，保证了面向极端风况所引发的故障时结果的准确性和全面性。
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公开(公告)号：CN117148717A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310969617.3
申请日：2023-08-03
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于智能切换机制的异构多智能体系统容错控制方法，包括以下步骤：对于含有未知非线性动态、未知外部扰动及多种执行器故障的领导者‑跟随者模式的异构多智能体系统，定义一致误差，根据一致误差设计切换性能指标，进而设计切换函数，通过反步算法设计分布式自适应容错控制律，使跟随者智能体的输出能跟踪上领导者智能体的输出，并且系统中所有信号保持有界。同时，本控制方法考虑了存在未知非线性动态、多种执行器故障以及有界扰动的情况。本控制方法能克服模型中的不确定性，增强控制系统的鲁棒性，具有容错和抗干扰的能力。
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公开(公告)号：CN116839642A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310816874.3
申请日：2023-07-05
Applicant: 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江省白马湖实验室有限公司
Abstract: 本发明属于光纤传感领域，具体涉及一种分布式光纤系统及其脉宽自适应调节方法，包括分布式光纤激光器、上位机、第一光纤通道、光隔离器、时域反射仪、掺饵放大器、第二光纤通道、数据采集卡和光载波；所述分布式光纤系统配置为：分布式光纤激光器发射两束激光，一束作为参照光，一束作为探测光，两束激光先后经过第一光纤通道、光隔离器、掺饵放大器，参照光经掺饵放大器直接由数据采集卡采集，探测光经掺饵放大器打至被测光纤再反射经过光载波和第二光纤通道，最后同样由数据采集卡采集。本发明通过改变脉宽实现空间分辨率的调整，获得更多层次细节，可以降低高速公路汽车对分布式光纤造成的干扰影响，降低移动虚警事件。
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公开(公告)号：CN116821851A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310787626.0
申请日：2023-06-30
Applicant: 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC: G06F18/25 , F17D5/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于自然灾害预警领域，具体涉及一种山区管道揭底冲刷安全预警方法，包括以下步骤：采用空天地数据建立数据集，数据集包括时序数据、图像数据及地质水文数据；通过特征提取器分别从时序数据、图像数据和地质水文数据提取深层特征，得到时序数据深层特征、图像数据深层特征和地质水文数据深层特征；通过多模态融合模块将得到的时序数据深层特征、图像数据深层特征和地质水文数据深层特征融合在一起，得到深度融合特征；预警检测器使用得到的深度融合特征确定当前管网的预警情况。本发明融合了空天地多模态特征，在多模态异构数据充分利用的前提下，不仅能够满足实时性的需求，并且预警准确性更强。
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公开(公告)号：CN116467635A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310227491.2
申请日：2023-03-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/048 , G16H50/80
Abstract: 本发明公开一种基于动态图辅助的神经微分模型的人群活动预测方法，所述方法包括：读取清洗历史人群活动数据，并收集整理相应事件的指标数据；将历史人群活动数据和相应事件的指标数据归一化，得到标准数据集，并将标准数据集划分为训练集与验证集，分别用于模型训练和参数选择；根据训练集训练模型，以得到初始预测模型；根据验证集对初始预测模型进行调参，通过多次验证从而确定模型的网络权重参数，选择在验证集上表现最好的模型作为最终预测模型；通过最终预测模型输出未来人群活动轨迹。本方法通过控制模块生成动态图结构从而将事件对人群活动的扰动引入到模型中，使得模型具有更强的鲁棒性，在有重大事件影响的场景下，仍具有较好预测效果。
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