一种风向聚类方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN113052256A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110389384.0

    申请日:2021-04-12

    Abstract: 本发明提供了一种风向聚类方法、装置及电子设备,其中,该方法包括:获取风电场各风机的周期性风向数据;根据周期性风向数据确定适用于周期性风向数据的相似性度量指标;基于相似性度量指标,选出k个聚类中心,并将周期性风向数据划为k个簇;基于周期性风向数据确定误差平方和准则函数;基于误差平方和准则函数对k个簇的聚类效果进行评价,确定最终聚类效果。其中,通过周期性风向数据确定适用于周期性风向数据的相似性度量指标与误差平方和准则函数,解决了传统K‑means算法不适用于周期性风向数据聚类的缺点,保证了聚类结果的可靠性和真实性,并且根据聚类结果可以获得可靠合理的风扇划分,避免了人为划分扇区的主观性。

    天冬氨酸-赖氨酸共聚物及其合成方法

    公开(公告)号:CN104387585B

    公开(公告)日:2018-02-13

    申请号:CN201410570807.9

    申请日:2014-10-23

    Abstract: 天冬氨酸‑赖氨酸共聚物及其合成方法,它涉及一种改性聚天冬氨酸及其合成方法,本发明的目的是解决现有聚天冬氨酸改性产物合成工艺复杂、反应速度慢,产品性能不稳定、对CaCO3阻垢率偏低等缺点。天冬氨酸‑赖氨酸共聚物的结构式为合成过程为:以天冬氨酸和赖氨酸为原料,在915±50MHz或2450±50MHz、400~10000W的微波条件下,加入少量催化剂和适量有机溶剂,辐射1~30min,合成中间体,此时有机溶剂全部以气体形式回收,中间体经纯水淋洗分离催化剂后进一步碱性水解得到天冬氨酸‑赖氨酸共聚物。本发明具有工艺简单、反应速度快、产率高、节能、污染少、产品性能明显提高的优点。

    一种基于主线方向特征的深度信念网络图像分类方法

    公开(公告)号:CN104657751B

    公开(公告)日:2017-10-20

    申请号:CN201510108808.6

    申请日:2015-03-12

    Inventor: 高强 李倩 余萍

    Abstract: 本发明公开了属于图像处理技术领域的一种基于主线方向特征的深度信念网络图像分类方法。通过对训练样本进行主线方向信息特征提取;构造训练样本矩阵,将主线方向信息附加到训练样本矩阵中;将附加主线方向信息的训练样本矩阵输入DBN模块;采用无监督训练、有监督微调方法,对输入DBN模块的训练样本矩阵进行分类训练,当网络收敛后,用于图像分类。本发明通过增加图像的空间特征信息,提高了多种图像的分类效果,能够显著提高图像分类的正确率和识别率。

    一种超短期风电场功率多步区间预测模块化方法及其设备

    公开(公告)号:CN116070769A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202310130220.5

    申请日:2023-02-17

    Abstract: 超短期风电场功率多步区间预测模块化方法及其设备,包括如下步骤:获取风电场地理位置信息,并以一定采样间隔完成对风电场历史运行数据的采集与存储;基于风电场地理信息和历史运行数据,综合地实现风电场特征风机选择,并在此基础上获得风电场多元特征风况;基于风电场特征风况选择结果,通过不同的时间有限差分直接时间序列建模策略,实现特征风电机组风况的超短期多步预测,建立多步区间预测模型;定义有限差分运行域,并实现有限差分运算空间的凸划分;实现全局时间有限差分‑机器学习风电场集总发电特性建模;基于所建立的特征风况预测模型和风电场集总发电特性模型,基于滚动预测机制,实现风电场超短期多步区间预测。

    天冬氨酸-赖氨酸共聚物及其合成方法

    公开(公告)号:CN104387585A

    公开(公告)日:2015-03-04

    申请号:CN201410570807.9

    申请日:2014-10-23

    Abstract: 天冬氨酸-赖氨酸共聚物及其合成方法,它涉及一种改性聚天冬氨酸及其合成方法,本发明的目的是解决现有聚天冬氨酸改性产物合成工艺复杂、反应速度慢,产品性能不稳定、对CaCO3阻垢率偏低等缺点。天冬氨酸-赖氨酸共聚物的结构式为合成过程为:以天冬氨酸和赖氨酸为原料,在915±50MHz或2450±50MHz、400~10000W的微波条件下,加入少量催化剂和适量有机溶剂,辐射1~30min,合成中间体,此时有机溶剂全部以气体形式回收,中间体经纯水淋洗分离催化剂后进一步碱性水解得到天冬氨酸-赖氨酸共聚物。本发明具有工艺简单、反应速度快、产率高、节能、污染少、产品性能明显提高的优点。

    分布式光伏电站发电特性的评估方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN115456440A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211158901.4

    申请日:2022-09-22

    Abstract: 本发明提供了一种分布式光伏电站发电特性的评估方法、装置及系统,涉及光伏发电技术领域,本发明提供的方法,能够对预设区域内所有的分布式光伏电站的历史数据进行聚合处理,并提取气象特征因子,基于气象特征因子划分历史时间段内每天的天气类型,根据天气类型将聚合历史数据划分为每个天气类型对应的数据组,以便预设区域内的分布式光伏电站在时域和频域下的出力特性进行评估,在评估过程中联合了功率概率密度分布和功率谱密度图的情况,实现了对分布式光伏电站的出力特性进行评估,有效填补了对分布式光伏电站的出力特性的研究和分析领域的空白,对支撑光伏资源的开发和电网优化调度均具有重要意义。

    一种风向聚类方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN113052256B

    公开(公告)日:2022-07-19

    申请号:CN202110389384.0

    申请日:2021-04-12

    Abstract: 本发明提供了一种风向聚类方法、装置及电子设备,其中,该方法包括:获取风电场各风机的周期性风向数据;根据周期性风向数据确定适用于周期性风向数据的相似性度量指标;基于相似性度量指标,选出k个聚类中心,并将周期性风向数据划为k个簇;基于周期性风向数据确定误差平方和准则函数;基于误差平方和准则函数对k个簇的聚类效果进行评价,确定最终聚类效果。其中,通过周期性风向数据确定适用于周期性风向数据的相似性度量指标与误差平方和准则函数,解决了传统K‑means算法不适用于周期性风向数据聚类的缺点,保证了聚类结果的可靠性和真实性,并且根据聚类结果可以获得可靠合理的风扇划分,避免了人为划分扇区的主观性。

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