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公开(公告)号：CN117713218B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311847004.9
申请日：2023-12-29
申请人： 浙江大学 , 东方电气股份有限公司 , 东方电气长三角(杭州)创新研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/38 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于知识与数据融合驱动的光伏出力预测方法，涉及电力系统技术领域，包括采集光伏历史数据、地理位置数据及NWP天气数据，进行数据预处理，分析光伏板吸收辐照度的机理建立有效辐照度机理模型，依据发电数据和天气数据，将数据聚类为晴天、阴天、雨天三个场景，结合天气数据和机理模型得到的特征序列，在不同天气场景下利用CNN‑LSTM神经网络建模得到不同场景下的光伏出力预测模型，判断未来一段时间内的天气类别，输入对应算法模型得到光伏出力预测数据，在晴天场景下，知识与数据融合驱动的光伏出力预测模型的预测结果相较于传统的BP神经网络模型、单一的LSTM数据模型、CNN‑LSTM混合数据模型，RMSE分别降低了32％、37％、26％，预测精度得到较大提升。
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公开(公告)号：CN117713218A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311847004.9
申请日：2023-12-29
申请人： 浙江大学 , 东方电气股份有限公司 , 东方电气长三角(杭州)创新研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/38 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于知识与数据融合驱动的光伏出力预测方法，涉及电力系统技术领域，包括采集光伏历史数据、地理位置数据及NWP天气数据，进行数据预处理，分析光伏板吸收辐照度的机理建立有效辐照度机理模型，依据发电数据和天气数据，将数据聚类为晴天、阴天、雨天三个场景，结合天气数据和机理模型得到的特征序列，在不同天气场景下利用CNN‑LSTM神经网络建模得到不同场景下的光伏出力预测模型，判断未来一段时间内的天气类别，输入对应算法模型得到光伏出力预测数据，在晴天场景下，知识与数据融合驱动的光伏出力预测模型的预测结果相较于传统的BP神经网络模型、单一的LSTM数据模型、CNN‑LSTM混合数据模型，RMSE分别降低了32％、37％、26％，预测精度得到较大提升。
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公开(公告)号：CN117761332A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311790830.4
申请日：2023-12-25
申请人： 浙江大学 , 浙江大学嘉兴研究院 , 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC分类号： G01N35/02 , G01N35/04 , G01N35/00 , G01N33/00 , G01N25/00 , G01N21/65 , G01N21/3504 , G01N30/02 , G01N27/62 , G01N11/00 , G01N9/00 , G16C60/00
摘要： 本发明公开了污染物与CO2协同吸收材料高通量设计系统、装置及方法，涉及智能制造装备产业领域，包括吸收剂全自动高通量制备模块、吸收剂全自动动力学/热力学实验模块、气/液相表征模块、计算机集成控制系统，主要装置包括高精度六维中控机械臂、取料转运装置、加热搅拌制液装置、基础参数表征装置、吸收性能测试装置、解吸性能测试装置、稳定性能测试装置、废液收集装置。本发明通过数据驱动机器人科学家高通量合成吸收剂方法，实现材料理性设计和快速开发，可减小人力成本，提高实验效率，大大缩短吸收材料研发周期。
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公开(公告)号：CN117759411A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311707344.1
申请日：2023-12-13
摘要： 本发明公开了适应复杂航域受限空间的CO2解吸系统及灵活调控方法，涉及能源与环境技术领域，包括废气锅炉、紧凑型CO2吸收塔、紧凑型CO2贫富液换热器、紧凑型CO2解吸塔、紧凑型CO2富液预热装置、紧凑型CO2富液再沸预解吸装置和智能调控平台。进一步通过基于适应不同航段运行工况的知识与数据驱动CO2富液预热装置热源尾气抽取流量精准预测模型，及CO2富液再沸预解吸装置上段热源蒸汽抽取流量精准预测模型，建立适应复杂航域受限空间CO2解吸系统全局优化调控方法，实现不同发动机运行工况下解吸系统运行参数灵活调控，解决了复杂航行环境下不同发动机船舶碳解吸系统高能耗难题。
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公开(公告)号：CN117759411B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311707344.1
申请日：2023-12-13
摘要： 本发明公开了适应复杂航域受限空间的CO2解吸系统及灵活调控方法，涉及能源与环境技术领域，包括废气锅炉、紧凑型CO2吸收塔、紧凑型CO2贫富液换热器、紧凑型CO2解吸塔、紧凑型CO2富液预热装置、紧凑型CO2富液再沸预解吸装置和智能调控平台。进一步通过基于适应不同航段运行工况的知识与数据驱动CO2富液预热装置热源尾气抽取流量精准预测模型，及CO2富液再沸预解吸装置上段热源蒸汽抽取流量精准预测模型，建立适应复杂航域受限空间CO2解吸系统全局优化调控方法，实现不同发动机运行工况下解吸系统运行参数灵活调控，解决了复杂航行环境下不同发动机船舶碳解吸系统高能耗难题。
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公开(公告)号：CN118685803A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411174629.8
申请日：2024-08-26
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明涉及一种碱性电解槽的流道结构及碱性电解槽，该流道结构包括极板主体，所述极板主体设有入口端与出口端；所述极板主体上分布有点状扰流结构单元，所述点状扰流结构单元在极板主体上形成流体流道，所述点状扰流结构单元包括第一级扰流结构单元、第二级扰流结构单元、第三级扰流结构单元，第一级扰流结构单元、第二级扰流结构单元和第三级扰流结构单元在极板主体上形成分流流道。本发明促进了电解质横向流动能力和传质速率，有效提高了电解质的流动均匀性，使电解液在电解的过程中得到充分的利用，有效提高电解效率。并且能有效排出电解反应产生的气体，降低局部热点的生成，有效提高碱性电解槽的使用寿命。
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公开(公告)号：CN118535405A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410792791.X
申请日：2024-06-19
IPC分类号： G06F11/263 , G06F11/22
摘要： 本发明提出了一种基于指令机器码的动态指令测试序列生成方法，包括如下步骤：根据指令集体系架构规范构建多个指令机器码模型；基于测试场景构建测试模板，所述测试模板包括指令类别的定义和指令的生成需求；基于测试模板定义的指令类别和指令生成需求，通过指令机器码模型生成指令机器码；将生成的指令机器码送入指令模拟器进行检测，保存通过检测的指令机器码，直至指令机器码生成数量满足测试模板中的生成需求；将所有生成的指令机器码分别送入待验证处理器和指令模拟器中进行执行，对比每条指令的执行日志并进行分析。本发明通过直接生成语义有效的指令机器码测试序列，对处理器进行了更高效、更全面的验证，解决了处理器硅前阶段指令集架构功能验证的测试序列生成问题。
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公开(公告)号：CN117809236A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311578678.3
申请日：2023-11-24
申请人： 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 浙江大学滨江研究院
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/30
摘要： 本发明公开了一种新颖的基于多任务学习的变电站违规行为适配方法。它通过在多模态预训练检测大模型的基础上引入多任务学习技术，同时对多个不同的违规行为任务进行同步训练。这种方法的优势在于能够快速适应新的识别任务，而无需重新标注全部数据。传统的巡检方法存在限制，需要针对每个新的违规行为重新标注数据，耗费大量的人力和数据资源。而基于多任务学习的方法可以利用已有的标注数据，同时训练多个违规行为识别任务，从而节省了标注数据的成本。
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公开(公告)号：CN117236369A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311115115.0
申请日：2023-08-31
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进CHIO的排程方法，特点是使用浮点编码方式对所需求解的排程问题进行编码，随机生成原始种群，对原始种群中的所有个体进行标记得到标记后的原始种群；初始化标记后的原始种群并作为当前种群；根据预设的总迭代次数，使用改进CHIO对当前种群进行迭代更新，得到更新后的当前种群；对更新后的当前种群进行解码得到最优解；优点是使用简单通用的浮点编码方式进行编码；当前个体需依次进行漫反射变异感染和邻居感染，增加了种群多样性，使得排程问题的解更加丰富，模拟退火处理可以改善陷入局部问题，增强了全局优化能力；无需人为设置初始参数，降低了对参数精确设定的依赖性，从而扩大了本发明的适用范围和可靠性，通用性强。
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公开(公告)号：CN115686631B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202211382800.5
申请日：2022-11-07
IPC分类号： G06F9/30
摘要： 本发明公开了一种基于知识基的随机指令生成方法、装置及存储介质，方法包括：知识基包括架构测试知识、指令的操作码、寄存器和立即数的先验规则；根据知识基对输入参数进行解析，获取目标指令的指令操作名称；根据知识基调用指令操作码生成函数，随机生成指令操作码；根据知识基调用指令参数模型，获取目标指令的指令参数数据；调用对应的参数生成函数，随机生成对应的指令参数值；根据指令操作码对应的指令汇编格式，对指令参数值进行排列，生成一条具体指令；将具体指令写入指令模拟器中进行实时仿真，生成输出指令和指令执行轨迹；在知识基的指导下生成随机指令的方法可以作用于不同处理器指令集架构一致性检测。
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