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公开(公告)号：CN105406472B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201510976916.5
申请日：2015-12-22
申请人： 江苏省电力公司电力经济技术研究院 , 天津大学 , 国家电网公司 , 江苏省电力公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 一种基于安全工作区间的中压配电系统主变N‑1校验方法，包括：输入中压配电系统结构信息，用于对中压配电系统进行拓扑结构分析，梳理线路之间的联络关系；对中压配电系统进行接线模式分析；读入中压配电系统工作点信息；给出中压配电系统主变安全工作区间的安全边界；计算中压配电系统工作点到主变安全工作区间安全边界的安全距离；判断中压配电系统工作点的运行状态；给出研究区域电网主变N‑1校验结果。本发明能够从配电系统网架结构的角度出发，基于馈线互联关系，对已有配电系统工作点进行描述，进而描述中压配电系统主变安全工作区间边界，并计算系统工作点到主变安全工作区间边界的安全距离。能够提供更全面的安全信息，更适合在实时调度运行中应用。
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公开(公告)号：CN105406472A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510976916.5
申请日：2015-12-22
申请人： 江苏省电力公司电力经济技术研究院 , 天津大学 , 国家电网公司 , 江苏省电力公司
IPC分类号： H02J3/00
CPC分类号： H02J3/00 , H02J2003/007
摘要： 一种基于安全工作区间的中压配电系统主变N-1校验方法，包括：输入中压配电系统结构信息，用于对中压配电系统进行拓扑结构分析，梳理线路之间的联络关系；对中压配电系统进行接线模式分析；读入中压配电系统工作点信息；给出中压配电系统主变安全工作区间的安全边界；计算中压配电系统工作点到主变安全工作区间安全边界的安全距离；判断中压配电系统工作点的运行状态；给出研究区域电网主变N-1校验结果。本发明能够从配电系统网架结构的角度出发，基于馈线互联关系，对已有配电系统工作点进行描述，进而描述中压配电系统主变安全工作区间边界，并计算系统工作点到主变安全工作区间边界的安全距离。能够提供更全面的安全信息，更适合在实时调度运行中应用。
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公开(公告)号：CN110255303A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910511595.X
申请日：2019-06-13
申请人： 天津大学
摘要： 本发明公开一种电梯等待楼层优化方法，包括：调取电梯运行数据，对目标楼宇的乘梯人使用电梯习惯统计，获得统计数据；对统计数据处理，生成训练集和测试集；建立循环神经网络模型，在循环神经网络常用与训练集上预训练并获得初始化参数；为循环神经网络模型输入形成的训练集并自动进行参数的迭代训练；使用测试集测试，直到正确率达到预定值；将训练所得循环神经网络模型输入到电梯控制系统中：检测电梯运行时间，由所述循环神经网络模型根据检测的电梯运行时间，自动判断电梯在无人使用时应自动停靠的目标楼层，然后通过电梯控制系统将电梯轿厢运行至目标楼层。本发明克服了传统默认楼层等待方法所需等待时间过长的问题。
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公开(公告)号：CN110728179A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910830183.2
申请日：2019-09-04
申请人： 天津大学
摘要： 本发明涉及一种采用多路卷积神经网络的猪脸识别方法，其技术特点是：采集猪脸数据图像并构建用于多路卷积网络训练的猪脸数据集；构建多路卷积网络模型：使用两路浅层网络提取眼部特征并进行融合，再使用深层网络对猪脸整体图像特征提取，并将最后三路网络的融合结果输入标准支持向量机中；训练多路卷积网络模型及调参优化；测试网络模型的识别性能，得到训练好的网络模型；对脸部图像已存入数据库的猪个体进行拍摄并编号，将拍摄的图像数据输入到训练好的网络模型得到猪脸的识别结果。本发明在端对端的基础上加入个体相差较大的图像特征，具有较强的鲁棒性，实现非接触式猪脸的个体识别，减少猪只的应激反应，提高猪场的自动化管理水平。
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公开(公告)号：CN107301470A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710371769.8
申请日：2017-05-24
申请人： 天津大学
摘要： 一种配电网扩展规划与光储选址定容的双层优化方法：建立主动配电网扩展规划上层优化模型，包括：确立上层模型目标函数和确定上层模型约束条件；构建光储容量配置下层优化模型，包括：确定下层模型目标函数和下层的约束条件；双层模型的求解，包括：上层模型优化方法、下层模型优化方法和双层优化方法。本发明建立的以配网企业和用户为主体，以求取经济性成本最优为目标的双层优化模型，综合分析了光储系统接入和配电网的扩展规划对配网企业和用户的经济性影响，以年成本费用为目标函数的规划模型，可很好地评估配电网经济性。本发明的方法可以合理配置光储系统，从而有效降低用户的购电成本，增大光伏能源的就地消纳量，可有效降低配电系统网络损耗。
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公开(公告)号：CN110728698B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910941298.9
申请日：2019-09-30
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明公开基于复合循环神经网络系统的多目标跟踪系统，是基于RNN和GRU构成的复合循环神经网络系统的多目标跟踪网络模型，采用边界框标注被跟踪对象，所述复合循环神经网络系统包括基于RNN的目标检测单元、基于GRU的跟踪管理单元以及基于GRU的数据关联单元。本发明提出的基于RNN与GRU的多目标跟踪网络模型是一种端对端的多目标跟踪架构，相对于传统方法，简化了参数调整过程及要求，本发明在不同光照条件，频繁遮挡，目标间相互影响及表观相似等复杂环境条件下，均有较好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN110288573A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910512464.3
申请日：2019-06-13
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开一种哺乳类家畜患病自动检测方法，包括：采集患病哺乳类家畜和健康哺乳类家畜视频图像；对图像数据进行数据处理，生成训练集和测试集；建立卷积神经网络模型，在预定数据集上预训练并获得初始化参数；为卷积神经网络模型输入训练集，自动进行参数的迭代训练；用测试集测试,生成卷积神经网络检测器；选取待检测的哺乳类家畜图片，按预定方法扫描,形成待检测样本；将所有待检测样本输入训练完毕的卷积神经网络检测器中；卷积神经网络检测器工作，得出检测结果。本发明检测哺乳类家畜患病可以实现哺乳类家畜患病检测的自动化。
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公开(公告)号：CN110047075A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910197091.5
申请日：2019-03-15
申请人： 天津大学
摘要： 本发明公开一种基于对抗网络的CT图像分割方法，包括步骤：用全卷积神经网络对收集的医学CT图像中相邻CT切片分别进行图像特征提取，提取每一个切片的特征，然后按切片空间顺序将每一个切片先后输入到长短期记忆网络处理，学习相邻切片间的空间依赖性，输出CT图像初步分割结果；将初步分割结果作为生成式对抗网络中的生成器，利用参考标准图，由鉴别器对样本鉴别，实现图像分割矫正，得到最终图像分割结果。本发明大幅度减少计算量，最后用生成式对抗网络来矫正输出图像，使图像细节特征和分割效果更好。
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公开(公告)号：CN107301470B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201710371769.8
申请日：2017-05-24
申请人： 天津大学
摘要： 一种配电网扩展规划与光储选址定容的双层优化方法：建立主动配电网扩展规划上层优化模型，包括：确立上层模型目标函数和确定上层模型约束条件；构建光储容量配置下层优化模型，包括：确定下层模型目标函数和下层的约束条件；双层模型的求解，包括：上层模型优化方法、下层模型优化方法和双层优化方法。本发明建立的以配网企业和用户为主体，以求取经济性成本最优为目标的双层优化模型，综合分析了光储系统接入和配电网的扩展规划对配网企业和用户的经济性影响，以年成本费用为目标函数的规划模型，可很好地评估配电网经济性。本发明的方法可以合理配置光储系统，从而有效降低用户的购电成本，增大光伏能源的就地消纳量，可有效降低配电系统网络损耗。
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公开(公告)号：CN110728698A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910941298.9
申请日：2019-09-30
申请人： 天津大学
摘要： 本发明公开基于复合循环神经网络系统的多目标跟踪模型，是基于RNN和GRU构成的复合循环神经网络系统的多目标跟踪网络模型，采用边界框标注被跟踪对象，所述复合循环神经网络系统包括基于RNN的目标检测单元、基于GRU的跟踪管理单元以及基于GRU的数据关联单元。本发明提出的基于RNN与GRU的多目标跟踪网络模型是一种端对端的多目标跟踪架构，相对于传统方法，简化了参数调整过程及要求，本发明在不同光照条件，频繁遮挡，目标间相互影响及表观相似等复杂环境条件下，均有较好的跟踪效果。
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