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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種配電網(wǎng)臺(tái)區(qū)柔性負(fù)荷調(diào)控方法,包括以下步驟:S1、數(shù)據(jù)收集與分析:從多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù),并建立負(fù)荷預(yù)測(cè)模型;S2、負(fù)荷分類:根據(jù)負(fù)荷特性將其分為快速響應(yīng)負(fù)荷、慢速響應(yīng)負(fù)荷和不可調(diào)節(jié)負(fù)荷;S3、柔性負(fù)荷潛力模型:基于不同類型負(fù)荷...
          • 一種考慮電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)發(fā)展的新能源消納能力評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取電力系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù),建立考慮風(fēng)電裝機(jī)容量發(fā)展的風(fēng)電功率模型,建立考慮光伏發(fā)電裝機(jī)容量發(fā)展的光伏發(fā)電功率模型,建立考慮負(fù)荷需求發(fā)展的負(fù)荷功率模型,建立考慮電網(wǎng)結(jié)...
          • 一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力網(wǎng)絡(luò)電量平衡推演方法,包括:將清潔能源發(fā)電設(shè)備建模為發(fā)電節(jié)點(diǎn)、用戶建模為用電節(jié)點(diǎn)、變電站建模為傳輸節(jié)點(diǎn),構(gòu)建包含節(jié)點(diǎn)集以及邊集的拓?fù)鋱D結(jié)構(gòu);基于拓?fù)鋱D結(jié)構(gòu)訓(xùn)練清潔能源發(fā)電量預(yù)測(cè)模型和用戶用電量預(yù)測(cè)模型,生成發(fā)電節(jié)點(diǎn)的...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種開(kāi)關(guān)管短路故障的保護(hù)方法及變流器,所述方法包括:確定豎橋中的開(kāi)關(guān)管是否存在短路故障;在豎橋中的開(kāi)關(guān)管存在短路故障的情形下,先將豎橋中開(kāi)通的開(kāi)關(guān)管關(guān)斷,再將橫橋中關(guān)斷的開(kāi)關(guān)管開(kāi)通,最后在設(shè)定的延時(shí)時(shí)間之后將橫橋中的所有開(kāi)關(guān)管關(guān)斷...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于智能低壓開(kāi)關(guān)柜的防干擾裝置及使用方法,包括開(kāi)關(guān)柜體和防干擾機(jī)盒,開(kāi)關(guān)柜體的外側(cè)通過(guò)鉸鏈活動(dòng)連接有柜門(mén),開(kāi)關(guān)柜體的內(nèi)部底端固定連接有一組左右對(duì)稱滑軌;本發(fā)明通過(guò)設(shè)置的高度控制機(jī)構(gòu),利用向內(nèi)側(cè)扳動(dòng)控制桿,此時(shí)驅(qū)動(dòng)盤(pán)從橫向轉(zhuǎn)換...
          • 本發(fā)明涉及薄膜電容器卷芯壓扁技術(shù)領(lǐng)域,具體的說(shuō)是金屬化薄膜電容器卷芯壓扁裝置及壓扁方法,包括支撐框;外壓扁機(jī)構(gòu),安裝于所述支撐框上,用于對(duì)卷芯進(jìn)行雙向擠壓;內(nèi)支撐機(jī)構(gòu),設(shè)置于卷芯內(nèi)部,包括中心軸及繞所述中心軸周向均勻分布的多個(gè)獨(dú)立的支撐組件...
          • 本發(fā)明屬于核級(jí)鑄造主管道技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種核級(jí)鑄造主管道服役后U型和V型沖擊能轉(zhuǎn)換方法。包括以下步驟:步驟11:建立核級(jí)鑄造主管道服役后U型和V型沖擊能的關(guān)聯(lián)關(guān)系式;步驟12:獲得待評(píng)估核級(jí)鑄造主管道完工報(bào)告或試驗(yàn)報(bào)告中的U型沖擊能C<...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)音交互方法、電子設(shè)備與計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),語(yǔ)音交互方法包括:接收語(yǔ)音指令,并對(duì)語(yǔ)音指令進(jìn)行識(shí)別;基于語(yǔ)音指令對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果,從終端中存儲(chǔ)的多種振動(dòng)模式中確定對(duì)應(yīng)的振動(dòng)模式;根據(jù)振動(dòng)模式進(jìn)行振動(dòng)。本申請(qǐng)能夠基于不同的語(yǔ)音...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向離場(chǎng)高峰時(shí)段的航班開(kāi)車(chē)與起飛協(xié)同優(yōu)化方法,該方法首先基于歷史航班數(shù)據(jù),精準(zhǔn)識(shí)別最優(yōu)放行控制率,其次利用集成學(xué)習(xí)提高滑行時(shí)間預(yù)測(cè)精度,然后根據(jù)實(shí)際運(yùn)行規(guī)則,建立離場(chǎng)航班協(xié)同調(diào)度模型,并設(shè)立沖突機(jī)制以設(shè)置航班優(yōu)先級(jí)。求解算法...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向交通事故分析的無(wú)人群體感知方法,對(duì)異構(gòu)交互圖卷積網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同觀測(cè)表示器、狀態(tài)價(jià)值函數(shù)及掩碼策略生成器的參數(shù)進(jìn)行初始化,設(shè)置異構(gòu)無(wú)人群體的決策順序超參數(shù);在服務(wù)器上部署異構(gòu)交互圖卷積特征提取器和次序優(yōu)化的自回歸順序決策框架,...
          • 本發(fā)明提供了一種基于弱監(jiān)督的氣體泄漏監(jiān)測(cè)及定量分析方法和系統(tǒng),包括以下步驟:獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域的紅外圖像,并基于背景差分法從紅外圖像中識(shí)別出前景圖像;使用CNN分類模型對(duì)紅外圖像進(jìn)行特征提取并獲取類激活熱圖;將上述獲得的類激活熱圖作為偽標(biāo)簽,同時(shí)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種分類模型訓(xùn)練方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備。其中,該方法包括:根據(jù)圖像和文本匹配程度從圖文對(duì)樣本集合中的樣本中選擇多個(gè)目標(biāo)樣本;基于目標(biāo)樣本的多維度信息將目標(biāo)樣本轉(zhuǎn)化為目標(biāo)格式的訓(xùn)練數(shù)據(jù);基于目標(biāo)格式的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和分類模型的損失函數(shù)訓(xùn)...
          • 本發(fā)明提供一種基于物質(zhì)點(diǎn)法的邊界自適應(yīng)及表面重建方法及裝置,涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:根據(jù)用戶控制參數(shù)對(duì)原始粒子進(jìn)行分裂得到細(xì)分粒子,對(duì)細(xì)分粒子進(jìn)行位置重建;將原始粒子及細(xì)分粒子上攜帶的信息傳遞到網(wǎng)格上;根據(jù)信息計(jì)算網(wǎng)格上的受力...
          • 本發(fā)明涉及一種基于模糊提示和大模型的光伏組件缺陷高質(zhì)量分割方法,具體如下:基于同態(tài)濾波方法,利用傅里葉變換將電致發(fā)光圖像的高頻部分和低頻部分分離,并對(duì)這兩者進(jìn)行獨(dú)立處理,使用DBSCAN對(duì)增強(qiáng)后的EL圖像進(jìn)行聚類,通過(guò)確定領(lǐng)域半徑Eps和在...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于人工智能的森林資源量的估算方法和裝置。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取待估算的目標(biāo)森林區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù),并依據(jù)在所述目標(biāo)森林區(qū)域的樹(shù)種組分布,確定對(duì)所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)的目標(biāo)分割方式;依據(jù)所述目標(biāo)分割方式對(duì)所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分...
          • 本申請(qǐng)屬于無(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決傳統(tǒng)圖像序列處理技術(shù)中由于對(duì)時(shí)間相關(guān)性利用不充分、多維信息融合不足、噪聲敏感等原因而導(dǎo)致缺陷識(shí)別精度不高的問(wèn)題,公開(kāi)了一種用于紅外無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)的溫度圖像序列缺陷識(shí)別方法,采集熱激勵(lì)后被檢測(cè)材料表面的溫度圖...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多倉(cāng)庫(kù)物流路徑優(yōu)化方法及相關(guān)設(shè)備,其中方法包括:獲取倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù);根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)構(gòu)建配送圖模型,以及定義馬爾可夫決策過(guò)程;提取配送圖模型中節(jié)點(diǎn)的同質(zhì)特征與異質(zhì)特征,將提取的特征與節(jié)點(diǎn)的初始特征融合構(gòu)成超關(guān)系特征;將超關(guān)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于新型計(jì)量設(shè)備的客戶側(cè)電能質(zhì)量綜合評(píng)估與反饋系統(tǒng),包括獲取模塊I、計(jì)算模塊I、獲取模塊II、計(jì)算模塊II、判斷模塊、記錄模塊、反饋模塊I、計(jì)算模塊III、特征錄制模塊、自診斷模塊、反饋模塊II、客戶側(cè)用電模塊和系統(tǒng)管理模塊。本...
          • 本發(fā)明為一種基于含水率的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法,涉及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S01、將獲取目標(biāo)區(qū)域未來(lái)24h預(yù)報(bào)降雨量數(shù)據(jù)生成預(yù)報(bào)雨量等值面圖;S02、獲取目標(biāo)區(qū)域的土壤含水率監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),并通過(guò)插值法生成不同深度的土壤含水率等值面;S...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種大模型恢復(fù)訓(xùn)練的方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子裝置,包括:確定在大模型更新權(quán)重參數(shù)時(shí)發(fā)生故障的第一故障節(jié)點(diǎn);從第一故障節(jié)點(diǎn)所屬的數(shù)據(jù)并行組內(nèi)確定第一故障節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第一非故障節(jié)點(diǎn),其中,數(shù)據(jù)并行組是基于數(shù)據(jù)并行策略對(duì)大模型的訓(xùn)練數(shù)...
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