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基于時空多尺度聯合學習模型的能源需求預測技術
本項目提出了將時間維度與空間維度相結合的多尺度綜合能源 需求分析與預測模型，設計并實現了一種面向智慧城市的綜合能源需 求分析與預測的方法，提升能源供應規劃和營銷策略的優化與決策支 持。 項目特色： ? 面向綜合能源時空數據的需求分析和預測可以根據歷史數據， 結合地理區域的相互關系來預測給定時間范圍和空間位置的 能源需求。 ? 針對綜合能源的特性，項目提出了聯合學習和遷移學習的思想 對模型進行訓練。同時優化不同區域中多種類型能源的聯合預 測模型，將已有模型的結果遷移到訓練集數據不足的模型中， 提高能源用量預測的準確率。 ? 面向智慧城市的綜合能源信息應用服務場景，并利用 GIS 技術 實現配電網分析和用戶用電特性分析的可視化。
南開大學
2021-04-13
火電機組深度調峰多模型智能預測控制系統
火電機組深度調峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調峰就是在自動控制的情況下將機組的負荷調節下限從原來的50%Pe下調至30%Pe，甚至更低。控制難點在于：當機組處在低負荷工況時，機組被控過程的動態特性具有快速變化的特征，常規控制策略難于有效控制。 本項成果采用多模型智能預測控制技術，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機組深度調峰的多模型智能預測控制系統，實現了在低負荷或超低負荷工況下的平穩控制。 本項成果已成功應用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機組的深度調峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機組的負荷深調到15%Pe，并實現了機組”干態/濕態”的一鍵轉換控制，達到了國內外最先進的深調水平。目前，在國內已完成的機組深度調峰改造中，大部分均采用了本深調優化控制技術，得到了廣大用戶的一致好評。
東南大學
2021-04-13
基于Kriging模型的風力機齒輪箱故障診斷方法
成果簡介：本發明公開了一種基于Kriging模型的風力機齒輪箱故障診斷方法。本發明具有診斷結果快速準確、非線性擬合效果好、使用靈活、計算量小的優點，能夠為實現風力機齒輪箱故障在線診斷奠定基礎。市場預測：2015年全國（除臺灣地區外）新增安裝風電機組16740臺，新增裝機容量30753MW，同比增長32.6%；累計安裝風電機組92981臺，累計裝機容量145362MW，同比增長26.8%。同時，隨著風電機組運營時間累積，
長沙理工大學
2021-01-12
多模態多特征融合的腦電信號分類與定位模型
北京工業大學
2021-04-14
一種基于離散廣義 Nash 匯流模型的河道洪水預報方法
本發明公開了一種基于離散廣義 Nash 匯流模型的河道洪水預報方法，通過引入滯蓄曲線，簡化廣義 Nash 匯流模型，并建立離散的廣義 Nash 匯流模型，基于該模型提出一種河道洪水預報方法，將河道下斷面出流過程表述為時段初、時段末入流量與當前時刻及之前若干時刻出流量的線性組合，根據滯蓄曲線得出權重系數；本發明提供的這種基于離散廣義 Nash 匯流模型的河道洪水預報方法，由于融入了部分歷史有效信息，可提高預報精度，且簡單直觀，便于在工程實踐中推廣應用。
華中科技大學
2021-04-14
一種直線感應電機多步長模型預測控制方法
本發明公開了一種直線感應電機多步長模型預測控制方法，包 括如下步驟：(1)采集直線感應電機的狀態變量及角速度；(2)求解無約 束條件下的電機輸入電壓矢量最優值；(3)判定最優值是否滿足電壓約 束條件，若滿足，則進入步驟(5)，否則進入步驟(4)；(4)以滿足電壓約 束條件為目標更新最優值；(5)判定最優值是否滿足電流約束條件，若 滿足，則進入步驟(7)，否則進入步驟(6)；(6)以滿足電流約束條件為目標更新最優值；(7)根據電機輸入電壓矢量最優值計算三相橋臂的占空 比，將其送給逆變器調制電機工作狀態
華中科技大學
2021-04-14
基于模型預測的污水處理節能減排智能優化系統
該技術通過自適應模型參數校準的方法，克服此項技術應用的瓶頸。用戶的投資可以通過節省能源費用的方式迅速得到回收。節省 20-30%的供氣能源；總氮去除率增加 30%，減少剩余污泥排放 10%，出水水質更加穩定，減少溫室氣體排放 10%，減少操作員工工作負荷 40%。
揚州大學
2021-04-14
基于投影數字高程模型的正射影像鑲嵌線自動提取方法
本發明公開了一種基于投影數字高程模型的正射影像鑲嵌線自動提取方法，包括步驟：步驟 1，獲 取單片正射影像的投影數字高程模型；步驟 2，確定待鑲嵌正射影像對；步驟 3，將待鑲嵌正射影像對 的投影數字高程模型按地理坐標疊加獲得疊加圖像，將疊加圖像二值化得到二值疊加圖像；步驟 4，采 用圖像形態學方法提取二值疊加圖像的骨架線獲得骨架線網絡，采用 Dijkstra 算法在骨架線網絡中搜尋 最短路徑，即待鑲嵌影像對的鑲嵌線。本發明方法能自動獲取高質量的正
武漢大學
2021-04-14
一種基于靜態紋理模型聚集的動態紋理識別方法
本發明公開了一種基于靜態紋理模型聚集的動態紋理識別方法，提出了識別動態紋理并不需要對整 個復雜的運動過程建模，可以繞開對運動模式進行數學建模這一瓶頸，直接將動態紋理視為若干幀靜態 紋理圖像的聚集，從而將其轉化為靜態紋理分類問題，最后通過聚集靜態紋理模型識別動態紋理。而關 于靜態紋理識別目前有很多成熟有效的算法。本發明利用現有的靜態紋理模型算法，將其拓展至動態紋 理識別的應用，建立基于靜態紋理模型聚集的動態紋理識別框架，推動了動態紋理識別技術發展，實現 了高效快速識別動態紋理。
武漢大學
2021-04-14
基于遙感影像的特征函數空間濾值回歸模型并行化方法
本發明公開了一種基于遙感影像的特征函數空間濾值回歸模型并行化方法，本發明針對遙感影像數 據回歸建模過程中變量空間自相關性對模型的影響，提出采用特征函數空間濾值方法，通過將影像進行 分塊，利用搭建的并行計算集群進行分布式計算，最后將分塊計算的結果返回給主節點匯總，通過對比 串行和并行分別得到的回歸模型擬合評價參數 MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，驗證基于 遙感影像的特征函數空間濾值并行方法在空間統計回歸建模中能夠消除空間
武漢大學
2021-04-14