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								      本發(fā)明提供風電場無功協(xié)調(diào)方法、裝置及存儲介質(zhì)，涉及電力系統(tǒng)及其自動化技術領域，本發(fā)明首先實時監(jiān)測每臺風機的無功輸出及最大無功輸出能力，同步獲取當前電壓跌落量和靜止無功補償裝置SVC的實際無功輸出功率；接著計算每臺風機的無功裕度，并根據(jù)電壓跌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種分級調(diào)控分布式光伏群的方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取臺區(qū)電氣參數(shù)，將光伏群劃分為光伏集群和光伏臺區(qū)群；確定感知節(jié)點和變壓器節(jié)點；基于感知節(jié)點和光伏集群建立優(yōu)化目標函數(shù)并求解，獲取臺區(qū)群層級調(diào)控出力結(jié)果；分配結(jié)果獲取光伏臺區(qū)初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種虛擬電廠自適應負載調(diào)度方法、裝置、終端設備和存儲介質(zhì)，屬于電力系統(tǒng)領域，所述方法為：獲取虛擬電廠的歷史風速數(shù)據(jù)、歷史氣溫數(shù)據(jù)和歷史太陽輻射數(shù)據(jù)；將所述獲取到的數(shù)據(jù)輸入至訓練好的模型，得到未來風電出力數(shù)據(jù)、未來氣溫時間序列和未...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種液氫超導共融儲能參與電網(wǎng)頻率控制的方法及系統(tǒng)，屬于電氣工程領域。方法包括：發(fā)生電網(wǎng)頻率事件時，根據(jù)電網(wǎng)的瞬時頻率變化率獲取系統(tǒng)頻率變化率最值，根據(jù)系統(tǒng)頻率變化率最值和功率響應系數(shù)確定液氫超導共融儲能系統(tǒng)的有功出力控制量。以液...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種臺區(qū)短期負荷預測方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及電力系統(tǒng)負荷預測技術領域。所述方法包括：獲取目標臺區(qū)的歷史數(shù)據(jù)并進行預處理，從臺區(qū)總負荷功率數(shù)據(jù)中分解出儲能的功率，得到臺區(qū)低壓側(cè)不含儲能的負荷功率數(shù)據(jù)；對臺區(qū)低壓側(cè)不含儲能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電解質(zhì)隔膜制備技術領域，尤其涉及一種復合電解質(zhì)隔膜及其制備方法，一種復合電解質(zhì)隔膜，包括：聚合物、鋰鹽、氧化物陶瓷電解質(zhì)、石墨烯納米片以及氟化鋰。其制作方法為：按照質(zhì)量百分比將所述聚合物、鋰鹽、氧化物陶瓷電解質(zhì)、石墨烯納米片以及氟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于電磁斥力機構的雙相同步快速機械開關，包括電磁斥力機構、儲能機構以及兩個真空滅弧室；兩個真空滅弧室均設置于電磁斥力機構上，兩個真空滅弧室間隔設置，儲能機構與電磁斥力機構連接；儲能機構放電使得電磁斥力機構產(chǎn)生電磁斥力，以帶動兩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種LTCC填孔用導電銀漿，包括以下重量百分比原料：82~92%的導電相銀粉，5~9%的有機溶劑，0.5~4%的有機微粒，0.5~3%的有機樹脂，0.3~2%的有機添加劑，0.01~1%的無機添加劑。本發(fā)明一種LTCC填孔用導電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于動態(tài)加權遷移學習的磷石膏混凝土強度預測方法，步驟如下：收集源域常規(guī)混凝土數(shù)據(jù)與目標域磷石膏混凝土數(shù)據(jù)，通過特征擴展與刪除實現(xiàn)跨域特征對齊；利用自助重采樣技術生成符合真實配合比約束的增強樣本以擴充目標域樣本量；構建誤差驅(qū)動的動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種存儲器的外圍電路和存儲器，存儲器包括多個存儲單元。外圍電路包括位線解碼器，位線解碼器包括多個選通單元。各選通單元包括與任一存儲單元的位線耦接的第一端、用于輸出選中的存儲單元的讀取信號的第二端、耦接于第一端和第二端之間且與存儲器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于路口交通管控的智能診斷系統(tǒng)，通過實時采集天氣、路面及交通流量數(shù)據(jù)，結(jié)合動態(tài)權重分配和閉環(huán)反饋機制，實現(xiàn)信號燈周期、綠波時間及限速值的智能調(diào)整。該系統(tǒng)顯著提升了交通管控的靈活性和適應性，有效應對復雜環(huán)境變化，減少擁堵和事...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種冷藏型智能售貨柜，屬于冷藏設備的技術領域，其包括柜體和柜門，所述柜體的內(nèi)底面穿設固定有排水管，所述柜體的內(nèi)底面開設有與所述排水管相連通的排水槽，所述柜體的底部安裝有集水盤，所述排水管位于所述集水盤的上方，所述集水盤的一側(cè)開設...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)大模型的無人車語義定位方法及系統(tǒng)，涉及自動駕駛技術領域，包括模型訓練過程和定位應用過程；在模型訓練過程中，通過多種車載傳感器獲取外界環(huán)境信息，車載計算機基于外界環(huán)境信息生成語義信息，構建語義信息與位置信息一一對應的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像配準技術領域，具體提供一種多模態(tài)的醫(yī)學圖像空間對齊方法、電子設備及存儲介質(zhì)，獲取原始CT圖像和原始MR圖像，利用結(jié)構元素的目標區(qū)域提取算法對原始CT圖像進行多次形態(tài)學運算，精確提取目標區(qū)域；基于骨骼分割模型對原始MR圖像進...
								
            
							
            
							
						
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								      一種耦合Logistic生長曲線與氣象數(shù)據(jù)的森林碳儲量預測方法，包括以下步驟：1)森林動態(tài)Logistic生長曲線的關系構建；2)基于Logistic生長曲線擬合理論碳儲量值；3)生長期月度氣象數(shù)據(jù)計算模型；4)構建耦合氣象數(shù)據(jù)與理論碳儲量...
								
            
							
            
							
						
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								      一種不等漸變螺旋銑刀“幾何?工況”精準匹配的設計方法，涉及立銑刀技術領域。為解決當前在加工鈦合金弱剛性零件某些特定區(qū)域，切削力分布不均且易誘發(fā)顫振的問題。對銑刀的設計包括：將弱剛性薄壁零件任意平行刀軸截面切削過程受力情況簡化為懸臂梁模型，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于工件彈性變形規(guī)律的等漸變螺旋銑刀設計，涉及立銑刀技術領域；包括如下步驟：獲取弱剛性零件任意平行軸截面切削過程受力情況，將該受力情況簡化為懸臂梁模型，以獲得工件彈性變形量；根據(jù)所述簡化的懸臂梁模型，獲取弱剛性工件加工過程中切...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于作物品種改良特征線的土壤產(chǎn)量估算方法，包括以下步驟：1)基于像元點的長時序產(chǎn)量數(shù)據(jù)預處理；2)去除氣象條件影響的時序產(chǎn)量數(shù)據(jù)濾波；3)基于相同趨勢特征的區(qū)域作物品種改良特征線構建；4)基于作物品種改良特征線的土壤產(chǎn)量估算；5)土壤產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡與多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的橋面冰雪預警方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：基于待評估橋面的圖像、氣象參數(shù)和橋面摩擦系數(shù)形成多模態(tài)特征表示；所述多模態(tài)特征表示包括溫度?視覺特征和冰雪紋理特征；通過可學習的動態(tài)加權機制融合所述多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)人工智能算法計算方法及系統(tǒng)。所述方法包括：獲取需求輸入數(shù)據(jù)與目標輸出數(shù)據(jù)，構建并訓練算法模型；評估訓練結(jié)果，輸出訓練狀態(tài)信息；監(jiān)測初始狀態(tài)下的異常輸出數(shù)據(jù)，并修正模型；提取優(yōu)化參數(shù)，測算分類偏離度；判斷偏離度是否超出容許范...
								
            
							
            
							
						
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