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公开(公告)号：CN111931982B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202010642481.1
申请日：2020-07-06
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑径流不确定性的水电站水调电调协调优化方法及系统，所述方法包括：S1：构建以发电量最大为目标的水库优化调度模型；S2：分析径流时段间波动特性，生成径流不确定性场景；S3：分别在径流上边界场景、下边界场景与期望场景下运用动态规划法对所述水库优化调度模型进行寻优，得到上边界场景、下边界场景与期望场景下的最优发电量，并基于所述最优发电量，确定目标松弛阈值；S4：基于所述目标松弛阈值，在所述期望场景下进行回溯，生成较优方案集；S5：计算所述较优方案集中各方案的水调指标和电调指标，从而确定最优方案。如此，本发明能够在保证电站经济效益的同时兼顾水调电调指标选择最适应电网需求的调度方案。
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公开(公告)号：CN112199758A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011195476.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于传统土木工程仿真数值模拟和BIM数字化设计、施工风险管理的交叉技术领域，公开了一种基于BIM技术的基坑工程设计与动态风险分析方法及系统，基坑工程设计与动态风险分析方法包括：构建BIM模型；获取IFC文件中的几何信息；将几何信息分类为实体单元或结构单元；提取IFC文件中的参数属性；对OBJ文件中实体单元进行网格划分；构建完整的数值模拟模型；将数值模拟模型导入自动模拟程序，生成确定性分析所需的全套代码并自动执行；由自动模拟程序生成后续随机场计算代码并自动计算，并将计算结果中有关变形的指标和相关规范要求对比，主动发出工程预警信息。本发明可对基坑变形指标进行风险评价，实现安全生产的目标。
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公开(公告)号：CN110134774A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910355026.0
申请日：2019-04-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/583 , G06N5/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力决策的图像视觉问答模型、方法和系统，属于开放式图像视觉问答领域。包括：信息融合模块，用于在k＝1时，融合全局图像特征g和问题特征向量q，得到融合特征向量uk；在k＝2,…,K时，融合特征向量uk-1和图像特征向量 得到融合特征向量uk；注意力决策模块，用于接收融合特征向量uk，决策出注意力框Lk，并发送给特征抽取池化模块；特征抽取池化模块，用于接收空间图像特征v和注意力框Lk-1，得到图像特征向量 答案推理模块，用于接收融合特征向量uK，推理出问题答案。本发明利用强化学习，学习特征选择的决策过程，可以自适应的选择与问题相关的视觉特征。可以端到端的训练，让学习到的特征更加具有问题针对性。
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公开(公告)号：CN103902705B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410127016.9
申请日：2014-03-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于元数据的跨机构云端数字内容集成系统和方法，系统包括元数据提取模块、元数据公有云存储模块、检索排序模块、数字内容访问模块和质量评估模块；元数据提取模块扫描原始数字内容生成元数据；元数据公有云存储模块接收并存储非重复元数据；检索排序模块根据关键字和/或查询字段进行元数据查询，依据相关性程度和质量评估结果将元数据排序；数字内容访问模块对元数据进行地址解析生成数字内容地址，具有访问权限的用户根据地址查看或下载原始数字内容；质量评估模块对质量评估结果进行更新。实施本发明可将各机构的数字内容以元数据作为纽带有效整合到一起集中管理，并提供基于元数据的跨机构检索服务，安全性好，可扩展性强。
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公开(公告)号：CN104701888A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510091890.6
申请日：2015-02-28
IPC: H02J3/46
CPC classification number: H02J3/46
Abstract: 一种电网水、火电工况自匹配模式调整实时负荷的方法，该法先计算电网的实时下达负荷与前一日计划负荷的差值ΔP,并根据梯级水电站当前所处的调度期确定水、火电负荷调整原则，再以中期调度制定的水位运行控制范围以及火电出力带宽限制为约束，依据确定的水、火电负荷调整原则、ΔP的大小及各水电站时段末水位进行水、火电出力实时调整，并制定水、火电出力计划，最后根据制定的水、火电出力计划，以运行水位、下泄流量、时段水位/流量变幅为约束，按传统蓄能最大目标进行梯级各水电站之间的负荷优化分配。本设计不仅满足了梯级水电站不同时期的工况要求，而且能兼顾电网的稳定性与经济性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112199758B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202011195476.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于传统土木工程仿真数值模拟和BIM数字化设计、施工风险管理的交叉技术领域，公开了一种基于BIM技术的基坑工程设计与动态风险分析方法及系统，基坑工程设计与动态风险分析方法包括：构建BIM模型；获取IFC文件中的几何信息；将几何信息分类为实体单元或结构单元；提取IFC文件中的参数属性；对OBJ文件中实体单元进行网格划分；构建完整的数值模拟模型；将数值模拟模型导入自动模拟程序，生成确定性分析所需的全套代码并自动执行；由自动模拟程序生成后续随机场计算代码并自动计算，并将计算结果中有关变形的指标和相关规范要求对比，主动发出工程预警信息。本发明可对基坑变形指标进行风险评价，实现安全生产的目标。
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公开(公告)号：CN111931982A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010642481.1
申请日：2020-07-06
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑径流不确定性的水电站水调电调协调优化方法及系统，所述方法包括：S1：构建以发电量最大为目标的水库优化调度模型；S2：分析径流时段间波动特性，生成径流不确定性场景；S3：分别在径流上边界场景、下边界场景与期望场景下运用动态规划法对所述水库优化调度模型进行寻优，得到上边界场景、下边界场景与期望场景下的最优发电量，并基于所述最优发电量，确定目标松弛阈值；S4：基于所述目标松弛阈值，在所述期望场景下进行回溯，生成较优方案集；S5：计算所述较优方案集中各方案的水调指标和电调指标，从而确定最优方案。如此，本发明能够在保证电站经济效益的同时兼顾水调电调指标选择最适应电网需求的调度方案。
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公开(公告)号：CN107609716B
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201710947594.0
申请日：2017-10-12
Applicant: 华中科技大学 , 国家电网公司华中分部
Abstract: 本发明公开了一种水电站负荷区间预测方法，充分利用历史负荷数据，通过计算待预测日已知时刻负荷序列与各历史日实际负荷序列的线形差异度获得待预测日的相似日集合，根据待预测日的相似日进行待预测日点预测，再通过对大量历史负荷预测误差样本进行分析，得出未来负荷可能取值的概率性区间结果。根据区间预测结果，水电站决策人员在进行生产计划、实时调度等工作时能够更好地认识到未来负荷可能存在的不确定性和面临的风险因素，从而及时作出更为合理的决策，并为水电站实时负荷分配提供依据。
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公开(公告)号：CN104701888B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510091890.6
申请日：2015-02-28
IPC: H02J3/46
Abstract: 一种电网水、火电工况自匹配模式调整实时负荷的方法，该法先计算电网的实时下达负荷与前一日计划负荷的差值，并根据梯级水电站当前所处的调度期确定水、火电负荷调整原则，再以中期调度制定的水位运行控制范围以及火电出力带宽限制为约束，依据确定的水、火电负荷调整原则、的大小及各水电站时段末水位进行水、火电出力实时调整，并制定水、火电出力计划，最后根据制定的水、火电出力计划，以运行水位、下泄流量、时段水位/流量变幅为约束，按传统蓄能最大目标进行梯级各水电站之间的负荷优化分配。本设计不仅满足了梯级水电站不同时期的工况要求，而且能兼顾电网的稳定性与经济性。
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公开(公告)号：CN110134774B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910355026.0
申请日：2019-04-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/583 , G06N5/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力决策的图像视觉问答模型、方法和系统，属于开放式图像视觉问答领域。包括：信息融合模块，用于在k＝1时，融合全局图像特征g和问题特征向量q，得到融合特征向量uk；在k＝2,…,K时，融合特征向量uk‑1和图像特征向量得到融合特征向量uk；注意力决策模块，用于接收融合特征向量uk，决策出注意力框Lk，并发送给特征抽取池化模块；特征抽取池化模块，用于接收空间图像特征v和注意力框Lk‑1，得到图像特征向量答案推理模块，用于接收融合特征向量uK，推理出问题答案。本发明利用强化学习，学习特征选择的决策过程，可以自适应的选择与问题相关的视觉特征。可以端到端的训练，让学习到的特征更加具有问题针对性。
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