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公开(公告)号：CN116340879A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310221863.0
申请日：2023-03-09
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源群智感知数据的城市交通速度估计方法，该方法基于智能手机收集的路侧行人数据和路上导航数据，经过缺失数据填充、自视图速度聚合和多视图速度同和等步骤得到最终的估计速度。本细粒度大规模城市交通速度估计方法能够实现所有类型的道路速度估计，包含了郊区路段与小路，而不是只关注市中心主路。本发明基于数据驱动，无需在道路上安装额外装置，成本低，普适性较强，与现有技术相比，具有更强的实用性、理论性与应用性，对改善交通管理和规划具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116307089A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310082479.7
申请日：2023-02-08
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于ARMA和SVR的风速预测方法。该方法利用历史数据建立ARMA模型，再利用ARMA模型定得的阶数划分数据集，最后利用划分好的数据训练SVR模型并进行预测。在划分数据集之前，利用ARMA建模方法对原始数据集进行定阶，利用得到的偏自相关系数p的值，对数据集进行划分，得到多段相关性较强的时间序列，将划分好的数据再分为训练集和测试集，训练集供SVR模型进行训练，然后利用测试集对训练好的模型的预测效果进行检验，并改变划分数据的p值建立新的模型，通过使用均方根误差比较这些模型的预测效果，证明了利用本方法取得的p值划分数据集效果更好，数据利用效率最大，预测效果更精确。
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公开(公告)号：CN110889780B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201911224361.3
申请日：2019-12-04
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , F03D7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于BLS和双层SMC的风电机组保性能最大风能捕获方法。求取风电机组实现最大功率跟踪的控制目标，根据基于BLS的风速估计模型给出的有效风速估计值计算最大功率跟踪误差，设计最大功率跟踪误差的上下界，将有约束的最大功率跟踪误差转化为无约束变量，求取无约束变量的动态特性，根据双层SMC原理设计控制信号表达式及控制增益的更新率。该方法实施成本低，能够减小系统超调和跟踪误差，同时保证系统的瞬态和稳态性能，能够减小机组传动链系统的机械载荷，降低故障率，从而延长机组的服役寿命，实施过程简单，实用性良好，与传统的最优转矩控制算法相比，能够提高机组产能，增加风电场的经济效益。
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公开(公告)号：CN115655706A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211258650.7
申请日：2022-10-14
Applicant: 山东临工工程机械有限公司 , 浙江大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G06F17/11 , G06F17/15 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于最小熵解卷积和随机共振的机械故障诊断系统，包括：采集机械旋转部件的振动数据，作为原始信号；将原始信号经过频率缩放后输入双稳态随机共振系统，以相关峭度作为指标函数，自适应调节系统参数，使系统输出想要的信号，利用4阶龙格库塔算法求得非线性系统输出的数值解，利用随机共振现象放大原信号中的冲击成分，得到降噪后的信号；将降噪后的信号再进行最小熵解卷积滤波，得到最小熵解卷积滤波信号；对经过最小熵解卷积滤波后的信号进行希尔伯特包络谱分析，对机械旋转部件进行故障诊断。本发明可以在未知信号故障频率的条件下通过设计相应指标自主提取出故障信号的频率，实现准确的故障诊断与定位。
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公开(公告)号：CN115600722A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211069976.5
申请日：2022-09-02
Applicant: 浙江大学(CN)
Abstract: 本发明涉及一种企业电碳因子长期预测方法，属于时间序列长期预测领域。本发明主要包括企业动态电碳因子计算和企业动态电碳因子长期预测两部分。企业动态电碳因子计算的过程为：通过实时多层级潮流追踪框架首先计算分时刻的220KV层级电碳因子，其次计算110KV层级电碳因子，最后计算企业层级的电碳因子。企业动态电碳因子长期预测的过程为：计算所有数据特征与电碳因子的斯皮尔曼相关系数，设定相关性阈值并筛选相关性大于阈值的特征加入到电碳因子预测数据集中，基于自相关机制和经验模态分解设计电碳因子长期预测模型，进行电碳因子96个步长的多变量预测，最后可视化预测结果。本发明精准计算并预测企业电碳因子序列，为企业低碳用电提供有效指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115587905A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211182216.5
申请日：2022-09-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q50/08 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N20/00 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的楼宇低碳能量管理的方法，方法的设计步骤如下：将楼宇综合能源系统作为强化学习中的智能体，建立楼宇能量管理的模拟环境，并确定环境中的系统运行约束，包括楼宇能量平衡方程，以及能量器件的运行约束方程；在考虑新能源消纳和楼宇碳排放的情况下将最小化楼宇低碳运行成本这一能量管理问题建模为部分可观察马尔可夫决策过程并设计相应的环境状态、动作、奖励函数；利用近端策略优化算法训练出多种能量转化器件和储能系统的最优动作，进而最大化奖励函数。本发明提出的方法，无需知晓任何不确定性系统参数和建筑热动力学模型，在提高楼宇能源利用率和调度灵活性的同时，能有效降低楼宇的运行成本和碳排放。
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公开(公告)号：CN115577365A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211275095.9
申请日：2022-10-18
Applicant: 浙江大学 , 山东临工工程机械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于状态转换的工业控制系统协议模糊测试方法，具体而言通过分析上位机与PLC的通信流量，构建通信交互过程的协议有限状态机，并在测试过程中使用违反有限状态机的测试用例对PLC进行模糊测试，最终实现触发PLC未知漏洞的目的。本发明利用协议的有限状态机指导模糊测试过程的状态转换路径。本发明所使用的违背原有协议有限状态机得到测试用例，进而对设备进行模糊测试的方法能够高效发现漏洞。本发明所提出的对于状态转换导致漏洞的确认方法，能够得到导致漏洞的最短状态转换路径。
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公开(公告)号：CN115563572A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210823987.1
申请日：2022-07-12
Applicant: 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/096 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态的管网地质滑坡灾害预警方法。为了克服现有技术管网滑坡预警不准确，实时性欠佳的问题；本发明包括以下步骤：S1：采集空天地数据建立数据集；S2：针对数据集中不同数据类型的空天地数据，分别采用对应的算法进行特征的提取；各类数据特征之间通过注意力机制融合交互；S3：将融合的数据特征进行分类，确定当前管网的预警情况。引入了注意力机制，考虑到模态之间的更有效的融合，实时性准确性强，准确率高。
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公开(公告)号：CN114033631A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111314387.4
申请日：2021-11-08
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种风电机组风能利用系数在线辨识方法。该方法基于风电机组数据采集与监视控制系统记录数据集，选取相关变量进行风能利用系数的计算，结合不同变量相关关系进行异常数据剔除，并设计利用滑窗的离群点检测方法量化离群程度，对风能利用系数进行数据清洗，进而选取变量估计模型拟合风能利用系数与相关变量等效模型，从而实现风能利用系数在线辨识。在本发明风能利用系数在线辨识方法中，结合不同变量相关关系可以以更精确的规则进行异常运行数据剔除，利用滑窗的离群点检测方法能以不同辨识精度需求进行离群点剔除，使数据清洗具有灵活性；通过风能利用系数的在线辨识输出风电机组实时运行状态，具有较强的理论性与实用性。
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公开(公告)号：CN110985288B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201911224519.7
申请日：2019-12-04
Applicant: 浙江大学
IPC: F03D7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于UDE原理的风电机组保性能控制方法。求取风电机组实现最大功率跟踪的控制目标，并计算最大功率跟踪误差，设计最大功率跟踪误差的上下界，将有约束的最大功率跟踪误差转化为无约束变量，求取无约束变量的动态特性，设计理想控制信号表达式，使用UDE原理对理想控制信号中的未知函数进行估计，求得最终的控制信号表达式。该方法能够减小系统超调和跟踪误差，同时保证系统的瞬态和稳态性能，设计过程简单，能够减小大湍流所带来的超调对系统的冲击，从而延长机组的服役寿命，降低故障率，需要调试的控制参数少，实施过程简单，实用性良好，与传统的最优转矩控制算法相比，能够提高机组产能，增加风电场的经济效益。
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