科技情报的智能分类分析方法、系统、存储介质及服务器

    公开(公告)号:CN114265937A

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202111603443.6

    申请日:2021-12-24

    Abstract: 一种科技情报的智能分类分析方法、系统、存储介质及服务器,方法包括:进行数据收集并对收集到的数据通过预处理构建文本主题信息词向量矩阵;利用卷积神经网络模型从文本主题信息词向量矩阵提取词汇特征和上下文特征;获取上下文特征的池化特征,并采用全连接对池化特征进行非线性处理获得整合特征;对整合特征通过softmax分类学习得到分类标签。本发明使卷积神经网络模型在文本特征提取方面兼具细颗粒度的词向量特征和粗颗粒度的上下文特征,相比于传统卷积网络分类模型,能够捕获更为丰富的语义特征,解决了文本信息中蕴含的上下文复杂语义关系特征抽取问题。相比图像分类卷积模型,本发明模型结构具有轻量化特点,降低网络复杂度。

    一种氢能并网变流器谐波振荡抑制方法及系统

    公开(公告)号:CN119518927A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411593141.9

    申请日:2024-11-08

    Abstract: 本发明公开了一种氢能并网变流器谐波振荡抑制方法及系统,在d轴电流控制器的前向通道中增加相应的重塑传递函数Gig(s);基于氢能逆变器直流侧小信号模型和交流侧功率的小信号模型构建交流系统与直流系统的功率传输关系;将控制氢能并网逆变器得到的电压外环与电流内环的小信号传递函数模型输入交流系统与直流系统的功率传输关系中,得到氢能并网逆变器在dq坐标系下的小信号控制模型;基于重塑传递函数Gig(s)和小信号控制模型确定氢能逆变器的等效输出导纳模型,通过电网阻抗与氢能逆变器输出导纳得到表征氢能并网逆变器稳定性的最小回率矩阵,基于最小回率矩阵的特征值确定并网变流器系统的稳定性,实现谐波振荡的抑制。

    风光氢蓄系统的多目标优化配置方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN114243791A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202210062746.X

    申请日:2022-01-19

    Abstract: 一种风光氢蓄系统的多目标优化配置方法、系统及存储介质,方法包括以总成本最低、系统负荷缺电率最小构建目标函数,以系统自身功率及容量限制作为约束条件,以系统内各设备的投运个数为决策变量,对风光氢储系统模型进行种群初始化;通过带精英策略的非支配遗传算法对初始种群进行非支配排序,通过选择、交叉、变异操作获得第一代子代种群;从第二代开始,将父代种群与子代种群合并,对合并后的种群进行非支配排序,对每个非支配层中的个体进行拥挤度计算,根据非支配关系及个体的拥挤度选取个体组成新的父代种群;对新的父代种群进行选择、交叉、变异操作;达到最大迭代次数时输出容量优化配置方案。本发明能够解决复杂场景下优化配置问题。

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