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公开(公告)号：CN105069236B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510496989.4
申请日：2015-08-13
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了考虑风电场节点空间相关性的广义负荷联合概率建模方法，包括：步骤一：将与各风电场相连的根母线节点据其各自的功率流向，分为电源特性与负荷特性；步骤二：对各根母线节点分别依照有功功率进行区间细化，统计其概率信息；步骤三：针对节点地域相关性，采用空间相关性法计算相邻节点功率区间之间相关特征参数并纳入节点的特性学习；采用RBF神经网络学习训练并提取区间集的节点特性，建立联合概率模型结构。将相关参数矩阵融入RBF神经网络建模中，并将相邻节点电压计入本节点特性学习中，所建模型更为全面。仿真表明各段拟合误差较小，拟合效果好。
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公开(公告)号：CN104200106B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410453542.4
申请日：2014-09-05
Applicant: 山东大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了广义负荷建模中基于季节性的纵向时间轴聚类方法，获取全年风电与负荷组成的根母线数据；横向时间轴预聚类，单日间再聚类，纵向时间单元聚类，输出全年纵向时间轴聚类结果，利用纵向时间轴聚类方法分析全年数据，获得考虑季节性的分类数据用以精确建模。利用AP算法和考虑季节性的纵向时间轴聚类策略，可将大样本实测数据进行合理划分，仿真结果表明与传统建模方法相比，经过聚类分析后的广义负荷建模，可在满足精确性的基础上便于模型走向实用化，有利于提高电力系统仿真的精确性与实效性。
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公开(公告)号：CN103632314B
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201310694224.2
申请日：2013-12-17
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率统计的风电场广义节点特征建模方法，包括：对与风机直接相连的根母线处的电压、有功功率的全年数据进行等间隔采样；对全年根母线有功功率数据进行折中分段；统计风电场全年根母线有功功率数据的概率分布；利用神经网络算法提取各功率分段下的概率特征关系表达式；建立最终的风电场节点特征模型；分别对各功率分段的拟合效果和总体样本的拟合效果进行评定。本发明由于涵盖全年样本规律而不必频繁修正模型，在自描述能力与泛化能力方面均优于传统方法，也可以根据该分段概率模型求解风电波动下各种功率场景的潮流结果，为概率稳定性计算、风险评估、经济调度、风电消纳能力等研究提供理论指导。
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公开(公告)号：CN103915851B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410142960.1
申请日：2014-04-10
Applicant: 山东大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明公开了一种递进步长和期望输出均可变的储能系统优化控制方法，包括以下步骤：以单次充放电区间作为递进控制步长，建立控制步长和期望输出均可变的SOC临界限值循环充放电模型；构建以递进控制步长最大和整体期望输出波动率最小为目标的多目标优化函数；在SOC临界限值循环充放电模型的前提下，选用NSGA-Ⅱ算法对储能系统多目标优化函数进行求解计算，分别确定风电场储能系统多目标函数的最优解。本发明SOC临界限值循环充放电模式可保证ESS最大利用率，同时严格的充放电状态转换可避免频繁充放电，从而有力保障ESS性能的连续性；该控制策略下的平抑效果可有效衔接超短期预测与风电经济调度水平。
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公开(公告)号：CN105069236A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510496989.4
申请日：2015-08-13
Applicant: 山东大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了考虑风电场节点空间相关性的广义负荷联合概率建模方法，包括：步骤一：将与各风电场相连的根母线节点据其各自的功率流向，分为电源特性与负荷特性；步骤二：对各根母线节点分别依照有功功率进行区间细化，统计其概率信息；步骤三：针对节点地域相关性，采用空间相关性法计算相邻节点功率区间之间相关特征参数并纳入节点的特性学习；采用RBF神经网络学习训练并提取区间集的节点特性，建立联合概率模型结构。将相关参数矩阵融入RBF神经网络建模中，并将相邻节点电压计入本节点特性学习中，所建模型更为全面。仿真表明各段拟合误差较小，拟合效果好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104200106A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410453542.4
申请日：2014-09-05
Applicant: 山东大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了广义负荷建模中基于季节性的纵向时间轴聚类方法，获取全年风电与负荷组成的根母线数据；横向时间轴预聚类，单日间再聚类，纵向时间单元聚类，输出全年纵向时间轴聚类结果，利用纵向时间轴聚类方法分析全年数据，获得考虑季节性的分类数据用以精确建模。利用AP算法和考虑季节性的纵向时间轴聚类策略，可将大样本实测数据进行合理划分，仿真结果表明与传统建模方法相比，经过聚类分析后的广义负荷建模，可在满足精确性的基础上便于模型走向实用化，有利于提高电力系统仿真的精确性与实效性。
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公开(公告)号：CN103632314A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310694224.2
申请日：2013-12-17
Applicant: 山东大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于概率统计的广义节点特征建模方法，包括：对与风机直接相连的根母线处的电压、有功功率的全年数据进行等间隔采样；对全年根母线有功功率数据进行折中分段；统计风电场全年根母线有功功率数据的概率分布；利用神经网络算法提取各功率分段下的概率特征关系表达式；建立最终的风电场节点特征模型；分别对各功率分段的拟合效果和总体样本的拟合效果进行评定。本发明由于涵盖全年样本规律而不必频繁修正模型，在自描述能力与泛化能力方面均优于传统方法，也可以根据该分段概率模型求解风电波动下各种功率场景的潮流结果，为概率稳定性计算、风险评估、经济调度、风电消纳能力等研究提供理论指导。
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公开(公告)号：CN120028397A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510211971.9
申请日：2025-02-25
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开提供了基于无人机投放的土质边坡姿态与含水率检测装置及方法，涉及土质边坡特征参数智能检测相关技术领域，包括若干个土体特征参数检测器：所述土体特征参数检测器，从上到下依次包括太阳能供电单元、尾翼、边坡姿态检测单元、配重块、含水率检测单元、探针；所述无人机飞行到指定位置后，对土体特征参数检测器进行批量的高空投放，使其以自由落体方式坠落，并通过探针插入待检测的边坡土体中；通过不同位置的土体特征参数检测器，进行边坡姿态与含水率的检测，得到不同位置的土体特征参数，组成土体特征参数点云图。本发明对大落差、高坡脚等复杂环境下的土质边坡全方位的土体姿态与含水率等特征参数进行快速、高效检测。
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公开(公告)号：CN119047466B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411515776.7
申请日：2024-10-29
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及智能司法辅助技术领域，尤其是提供了基于文本掩码与对比策略的多角色识别方法。该方法包括根据姓名数据库构建主从犯成对的训练数据集；将训练数据集中的掩码后的犯罪事实文本和罪责标签，得到基于犯罪事实的被告责任推理模型；将标签广播向量和文本嵌入向量进行嵌入相加增强，得到基于法院陈述的被告角色识别模型；通过调用基于犯罪事实的被告责任推理模型或基于法院陈述的被告角色识别模型，获得罪责推理结果或罪责识别结果，该方法在复杂的多角色案件中，可以结合语义信息和上下文分析从犯罪事实描述中推理出主犯与从犯罪责，并从法院陈述中识别出主犯与从犯角色，为司法决策提供了可靠的参考依据，提升了司法效率和司法公正性。
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公开(公告)号：CN115194669B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210899588.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种交叉滚子导轨夹持预紧装置及方法，涉及导轨副预紧力调节领域，包括底座、夹持装置和可控预紧装置，底座用于放置导轨安装座，底座一端安装高度可调节的第一挡板；夹持装置与底座滑动连接，其具有与第一挡板相对设置的夹持面；可控预紧装置安装于夹持装置上侧，包括预紧板、安装于预紧板的精密位移平台，精密位移平台连接位移调节旋杆；预紧板朝向第一挡板一侧安装第二挡板。本发明能够实现安装件位置的夹持固定，无侧板时交叉滚子导轨副的精确预紧力调节。
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