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公开(公告)号：CN116706922A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211719678.6
申请日：2022-12-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 北京理工大学 , 清华大学 , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于确定电网扰动传播特性的方法及系统，属于电力系统动态分析技术领域。本发明方法包括：对目标电网进行实时监测，以获取所述目标电网的实测数据，基于所述实测数据确定目标电网的电压相轨迹及所述电压相轨迹的动态观测数据集；根据所述电压相轨迹及动态观测数据集，确定所述目标电网的电压相对变化量、突变距离和扰动相关指数；对所述电压相对变化量、突变距离和扰动相关指数进行聚类处理，以得到聚类结果，通过所述聚类结果确定目标电网的扰动传播特性。本发明解决了电网动态安全分析和控制变得困难的问题，为理解和揭示扰动冲击对大电网安全稳定运行的影响提供了辅助决策，为电网的安全运行提供了保障。
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公开(公告)号：CN116014742A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210583679.6
申请日：2022-05-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 北京理工大学 , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/12 , G06F18/2321 , G06F18/24
Abstract: 一种用于获取电压动态时空分布特性的方法及装置，该方法包括：获取在若干个采样时刻下，若干个节点的电压幅值和电压相角；基于所述电压幅值和电压相角，得到电压相轨迹动态观测数据集；基于所述电压相轨迹动态观测数据集，得到电压相对变化量和扰动贡献指数，以用于描述电压动态时空分布特性。通过本发明实施例提供的方法及装置，从数值上揭示了扰动对不同节点的影响差异以及扰动传播的特性，解决了针对大电网动态安全分析随着电网复杂程度加深变得困难的问题，为构建稳定态势智能评估器、实现电网安全调度和预防控制提供辅助决策，为电网的安全运行提供了保障。
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公开(公告)号：CN112069723A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010695559.6
申请日：2020-07-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于评估电力系统暂态稳定的方法及系统，属于电力系统安全稳定运行技术领域。本发明方法，包括获取目标电力系统的样本数据；将所述样本数据作为采用Z‑Score标准化建立的电力系统暂态稳定评估模型的输入数据，输入至电力系统暂态稳定评估模型；根据所述电力系统暂态稳定评估模型，获取目标电力系统暂态稳定的评估结果。本发明解决了分类样本在训练过程中对样本较多的稳定样本的倾向性问题，提高了暂态稳定评估的全局准确率和泛化能力，且具有更好的泛化能力和更高的准确率，为电力系统在线稳定分析和控制提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN112017070A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010694048.2
申请日：2020-07-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强评估电力系统暂态稳定的方法及系统，属于电力系统运行安全技术领域。本发明的方法，包括：获取目标电力系统的样本数据；将所述样本数据作为基于深度卷积建立的电力系统暂态稳定评估模型的输入数据，输入至电力系统暂态稳定评估模型；根据所述电力系统暂态稳定评估模型，获取目标电力系统暂态稳定的评估结果。本发明解决了电力系统实际应用中缺少失稳场景的问题，从而解决了类别不平衡现象，提高了暂态稳定评估的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117911496A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410069396.9
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于点云变形与优化的六自由度物体位姿估计方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，通过实例分割网络对RGB图像和深度图像进行分割进而生成物体实例点云；根据实例分割网络确定物体类别，并选择对应的先验点云；基于RGB特征和物体点云特征，使用特征变形网络，生成实例几何特征，并完成物体点云的补全；进一步，基于实例几何特征和先验点云特征，再次应用特征变形网络完成特征的融合与先验点云的变形；对变形后的先验点云进行循环优化并预测物体的NOCS模型；通过NOCS模型与实际物体实例点云进行相似性计算，计算物体6D位姿。本发明能够更加准确地预测物体6D位姿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972426B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210547650.2
申请日：2022-05-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉方面单目标在线跟踪技术领域，涉及一种基于注意力和卷积的单目标跟踪方法，本发明采用一种多尺度解码策略，使用多尺度模板特征在解码器中逐层解码搜索帧特征，基于不同尺度特征下的语义线索和细节信息逐渐做出更精确的预测。能够有效解决跟踪中出现的大部分调整问题，如小目标，相似目标以及目标尺度变化等，具有很好的抗噪、抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN117369261A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311329588.0
申请日：2023-10-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶电动汽车的经济型模型预测控制方法，在每个采样时刻，根据车辆的跟踪误差判断车辆是否满足控制优化触发条件；如果是，则根据当前采样数据更新控制轨迹；确定长于设定等时间间隔的控制序列间隔，以所述控制序列间隔将更新的控制轨迹输出至车辆；否，则不更新控制轨迹，并以设定等时间间隔将控制轨迹输出至车辆；使用本发明能够在保证车辆控制过程中的跟踪性能的同时，减少系统的计算和通信负担。
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公开(公告)号：CN111880489B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202010647895.3
申请日：2020-07-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种复杂制造系统回归调度方法，通过构建基于极限学习机的复杂制造系统回归调度模型，实现了获取实时生成与生产状态相适应的调度规则权重组合，达到了制造系统的多目标优化的目的，同时，利用基于比例‑积分‑微分(PID)梯度下降算法求取隐含层节点的输出权值矩阵完成对极限学习机模型的训练，能够在降低计算负担过重和提高计算效率的情况下提高算法的泛化性能。
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公开(公告)号：CN112948115B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110232396.2
申请日：2021-03-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机的云工作流调度器压力预测方法，通过将调度器CPU时间片占有率、内存占用率作为调度器压力参数，以调度器压力参数作为输入，以对应的调度器在达到满载前还能接收工作流的数量作为标签，建立训练样本集；采用该训练样本集完成对云工作流调度器压力预测模型的训练，以调度器压力预测模型预测调度器在达到满载状态之前预计还可接收工作流的数量，在一定程度上能够满足云工作流在调度问题上调度器压力预测的需要，为相关调度问题中压力评估和可接受工作流数量提供了新的方法。
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公开(公告)号：CN115310507A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210533333.5
申请日：2022-05-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于非对称alpha散度异步非均匀分布式多目标跟踪方法，用于异步非均匀分布式传感器网络下的多目标跟踪。通过设定时间变量作为时间触发融合结构的触发条件，并基于时间判断程序获得当前系统状态，再结合贝叶斯估计过程构建适用于异步非均匀传感器网络的时间触发融合TTF结构。其次，基于连续离散多目标动态CD模型和带势估计的概率假设密度CPHD算法，结合时间触发融合结构，构建适用于异步非均匀传感器网络的具有多步新生过程的多目标跟踪TCD‑CPHD结构。再者，考虑到非对称alpha散度AAD对噪声数据的敏感性，为融合过程构建基于AAD的融合规则，称为AAD一致性。结合TCD‑CPHD结构和AAD一致性，构建完整的针对异步非均匀传感器网络的分布式多目标跟踪算法。
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