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公开(公告)号:CN116928021A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310804938.8
申请日:2023-07-03
申请人: 南京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: F03D7/04 , H02J3/48 , H02J3/06 , G06F30/20 , F03D17/00 , G06F113/08 , G06F113/06
摘要: 本发明公开了一种基于尾流解析灵敏度模型的风电场有功出力提升方法。针对传统优化方法忽视对风电场尾流影响机理探索的问题,本方法首先刻画风电场中不同位置风机的尾流影响集合,构建风机有功出力关于工程可调节参数—桨距角的解析灵敏度模型。在此基础上,建立描述风电场所有风机的灵敏度矩阵,并计算各台风机桨距角调节对风电场整体出力的解析灵敏度。当其高于所设阈值时,根据灵敏度计算各台风机的桨距角调节量,据此调节风机桨距角以提高风电场整体出力。本发明所构建的尾流解析灵敏度模型,能够更加快速准确地确定搜索方向、指导优化进程。在保证优化精度的同时,能够大幅提高优化速度,且具有较强的场景适应性。
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公开(公告)号:CN115313527A
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202211113511.5
申请日:2022-09-14
申请人: 南京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号: H02J3/48 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要: 本发明公开了一种考虑湍流风速波动的风电场有功功率分配方法,针对现有分配方式因忽视实际湍流风速的波动特性从而导致部分时段风机出力难以维持功率指令而出现跌落的问题,该方法首先刻画湍流风速下风机能够持续响应的功率指令变化范围,并采用卷积神经网络构建湍流风速特征和功率指令变化范围的映射关系;在此基础上,以风电场出力偏差最小和指令变化幅度最小为优化目标,功率指令变化范围为约束,设计风电场有功功率分配策略。本发明在分配过程中充分考虑并量化湍流风速波动的影响,使得风电场能够准确响应电网的调度指令。
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公开(公告)号:CN118500254A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410566393.6
申请日:2024-05-09
申请人: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司双创中心 , 国网江苏省电力有限公司
摘要: 本发明提供了一种变电站隐患目标尺寸测量方法和系统,该测量方法包括:对激光雷达和左目相机进行外参标定以获取相应的第一外参矩阵,以及对左目相机和右目相机进行外参标定以获取相应的第二外参矩阵;获取实例分割模型,并通过实例分割模型对左目图像进行实例分割,以及根据实例分割结果获取变电站的隐患目标图像;采用双目视觉测量原理根据隐患目标图像和第二外参矩阵计算隐患目标图像中的隐患目标到左目相机和右目相机之间的平均距离;根据隐患目标对应的激光雷达点云信息获取隐患目标相对激光雷达的第一深度信息;根据第一深度信息和第一外参矩阵对平均距离进行优化以获取隐患目标的优化深度信息;根据优化深度信息获取隐患目标的尺寸信息。
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公开(公告)号:CN118333857A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410481424.8
申请日:2024-04-22
IPC分类号: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/52
摘要: 本发明涉及电力图像处理技术领域,具体涉及一种轻量级多尺度图像超分辨率重建方法。其包括如下步骤:S1、采集到的图像进行预处理,将其分别划分为训练集、验证集与测试集;S2、将经过预处理的低分辨率图像输入网络中,进行浅层特征信息提取,得到浅层信息,在初始阶段获取图像的基础特征;S3、引入多尺度特征信息提取方法优化网络的效率和性能;S4、基于全局语义信息捕捉模块,获取全局语义信息;S5、将采集到的图像浅层特征信息与多尺度特征信息进行融合,实现超分辨率重建。其成功缓解传统图像超分辨率重建方法计算复杂度高,参数量大的问题,引入综合多尺度模块,在降低计算复杂度和参数量的同时,实现对图像超分辨率的高效重建。
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公开(公告)号:CN116863160A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310843813.6
申请日:2023-07-11
申请人: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要: 本发明提供一种显著性目标检测方法,包括以下步骤:获取目标场景的多模态图像,其中,多模态图像包括主模态图像和辅助模态图像,主模态图像为可见光图像;逐步提取可见光图像的可见光特征和辅助模态图像的辅助模态特征,并利用非对称特征融合模块将辅助模态特征逐步融合到可见光特征中;利用跨模态交互引导激活模块增强可见光特征中的高级可见光特征和辅助模态特征中的高级辅助模态特征;利用多任务解码器,整合可见光特征中的低级可见光特征和高级可见光特征生成高质量的显著性目标检测图,并基于增强的热特征重建辅助模态图像对显著性目标检测图进行补充优化,生成最终显著性目标检测图。本发明能够大大提高显著性目标检测效果。
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公开(公告)号:CN117911686B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202311760679.X
申请日:2023-12-19
申请人: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学
IPC分类号: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/70
摘要: 本发明公开了一种红外与可见光图像协同的弱配准实例分割方法,首先将可见光‑红外图像对分别送入可见光与红外图像特征提取模块,提取纹理细节清晰的多尺度可见光图像特征与温度信息显著的多层次红外图像特征;接着将多模态图像特征送入多模态特征对齐模块中修正可能造成偏差的红外图像特征;然后将可见光图像特征与修正后的红外图像特征送入多模态自适应融合模块进行充分融合;最终将融合结果送入区域候选模块与特征筛选模块中生成最终的高精度实例分割结果。本发明可精准实现多模态实例分割功能,具有较高的工程价值、应用价值。
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公开(公告)号:CN117911686A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202311760679.X
申请日:2023-12-19
申请人: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 河海大学
IPC分类号: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/70
摘要: 本发明公开了一种红外与可见光图像协同的弱配准实例分割方法,首先将可见光‑红外图像对分别送入可见光与红外图像特征提取模块,提取纹理细节清晰的多尺度可见光图像特征与温度信息显著的多层次红外图像特征;接着将多模态图像特征送入多模态特征对齐模块中修正可能造成偏差的红外图像特征;然后将可见光图像特征与修正后的红外图像特征送入多模态自适应融合模块进行充分融合;最终将融合结果送入区域候选模块与特征筛选模块中生成最终的高精度实例分割结果。本发明可精准实现多模态实例分割功能,具有较高的工程价值、应用价值。
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公开(公告)号:CN113843802B
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202111211310.4
申请日:2021-10-18
申请人: 南京理工大学
IPC分类号: B25J9/16
摘要: 本发明公开一种基于深度强化学习的机械臂运动控制方法。包括如下步骤:(1):建立机械臂的三维仿真环境;包括初始化机械臂环境,重置机械臂环境,设定机械臂更新步骤,设定奖励函数,渲染机械臂环境,对实验进行随机种子的设置和关闭机械臂环境;(2):在采用添加目标动作噪声衰减的深度强化学习算法TD3来对机械臂运动控制进行训练,TD3使用两个独立的评论家网络,使用值函数剪裁以及延迟策略更新,训练得到控制策略模型;(3):评估模型的效果。本发明通过加入动作探索噪声和目标网络噪声,平滑动作,有效缩短训练时间,收敛速度大幅度的增强;通过双评论家网络降低过高的估计值,降低误差积累,降低收敛失败的几率。
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公开(公告)号:CN116264333A
公开(公告)日:2023-06-16
申请号:CN202111535552.9
申请日:2021-12-15
申请人: 南京理工大学
IPC分类号: H01M50/40 , H01M50/403 , H01M50/431 , H01M50/449
摘要: 本发明公开了一种氮掺杂碳负载氮掺杂二硫化钼纳米晶/隔膜的制备方法。该隔膜采用一步煅烧法制备了氮掺杂碳负载氮掺杂二硫化钼纳米晶,并通过真空抽滤使其覆盖在锂硫电池隔膜上制成。其中,氮掺杂碳能够在提升材料整体导电性的同时对多硫化物进行物理阻隔和化学吸附;此外,氮掺杂二硫化钼纳米晶不仅拥有超小的尺度,氮掺杂的引入还能够提供丰富的边缘活性位点,催化多硫化物的转化并诱导最终产物硫化锂的生成,从而显著优化了电池反应动力学过程。本发明制备的氮掺杂碳负载氮掺杂二硫化钼纳米晶/隔膜方法简便,利用氮掺杂二硫化钼纳米晶的高催化活性有效抑制了多硫化物的穿梭效应,提升了锂硫电池的循环稳定性、库伦效率和倍率性能。
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公开(公告)号:CN111209638B
公开(公告)日:2022-09-20
申请号:CN202010055001.1
申请日:2020-01-17
申请人: 南京理工大学
IPC分类号: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F111/06
摘要: 本发明公开了一种基于运行攻角偏差修正的低风速风力机叶片气动设计方法,该方法首先推导叶片上叶素运行攻角相对最佳攻角的偏移量,建立运行攻角偏移量与设计叶尖速比、叶素径向位置间的函数关系;然后构建基于四分法的设计叶尖速比搜索方法和基于偏差量分布规律的设计攻角修正方法;最后利用基于PROPID程序的逆设计方法设计出对应的叶片弦长、扭角分布。本发明从协调气动性能和跟踪控制效果对低风速风力机叶片的几何外形进行优化,在保证叶片外形满足加工和结构性能要求的前提下,有效提高了低风速风力机的平均风能捕获效率和动态年发电量。
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