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公开(公告)号：CN117134324A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310935922.0
申请日：2023-07-28
申请人： 浙江大学 , 国网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
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种网省地多级调度协同恢复方法，包括提出台风灾害下基于线路恢复可靠性的电网恢复安全风险评估指标；构建考虑恢复安全风险的网省地多级调度全阶段协同恢复优化模型；提出台风场景下全省大停电后的网省地多级调度协同恢复方法。本发明还公开了一种网省地多级调度协同恢复装置，用于实施上述恢复方法。本发明通过对电网恢复安全进行风险评估，有效避免因为恢复安全风险产生的额外控制代价；相比只考虑输配协同的电力系统恢复方法而言本发明中的方法还考虑了恢复安全风险，选择在后期进行恢复避免了台风过境时因二次停电造成额外的控制代价，本发明具有更快的黑启动和负荷恢复速度，从而可以得到更高的电力系统恢复净收益。
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公开(公告)号：CN111595834B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202010459650.8
申请日：2020-05-27
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明提供了一种桑叶中重金属元素铜的快速定量检测模型的构建方法，属于品质安全检测技术领域。本发明先构建重金属铜的定量检测模型，再根据定量检测模型进行桑叶盲样中重金属铜的定量检测。本发明在构建定量检测模型时，通过对激光诱导击穿光谱数据进行自组织神经网络的非监督聚类，再使用无信息变量消除法对聚类后的变量进行选择，避免了信息的冗余，得到了最相关的模型变量信息，之后建立偏最小二乘回归模型，挑选出准确性和稳定性高的偏最小二乘回归子模型，通过共识融合算法对偏最小二乘回归子模型融合，得到重金属铜的定量检测模型。
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公开(公告)号：CN108956584B
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201810767009.3
申请日：2018-07-13
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G01N21/71
摘要： 本发明涉及一种桑椹中重金属元素铬的快速准确检测方法，解决利用LIBS技术进行桑椹中重金属元素铬含量检测的过程中存在的未能充分利用LIBS数据中重要信息的问题。本发明对不同重金属元素铬含量的桑椹样本，分别采集LIBS光谱数据的所有光谱激发波段根据其变换后与实测重金属铬元素的相关性优选特征变量，而后又对优选的特征变量建立线性回归模型后根据相关系数进行末位淘汰，最终建立定标模型。本发明综合利用了全部LIBS光谱数据信息，并优中选优地挑选了最相关的特征变量，减少了模型中的变量数，提高了特征变量的质量，对桑椹中重金属铬元素的检测更为准确；另外，本发明还结合桑椹粉末粒度对LIBS光谱强度的影响，对定标模型进行修正，进一步提高了检测的准确性。
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公开(公告)号：CN108956584A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810767009.3
申请日：2018-07-13
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G01N21/71
摘要： 本发明涉及一种桑椹中重金属元素铬的快速准确检测方法，解决利用LIBS技术进行桑椹中重金属元素铬含量检测的过程中存在的未能充分利用LIBS数据中重要信息的问题。本发明对不同重金属元素铬含量的桑椹样本，分别采集LIBS光谱数据的所有光谱激发波段根据其变换后与实测重金属铬元素的相关性优选特征变量，而后又对优选的特征变量建立线性回归模型后根据相关系数进行末位淘汰，最终建立定标模型。本发明综合利用了全部LIBS光谱数据信息，并优中选优地挑选了最相关的特征变量，减少了模型中的变量数，提高了特征变量的质量，对桑椹中重金属铬元素的检测更为准确；另外，本发明还结合桑椹粉末粒度对LIBS光谱强度的影响，对定标模型进行修正，进一步提高了检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113973903A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010729706.7
申请日：2020-07-27
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明提供了一种对桑椹鲜果杀菌保鲜的方法，属于水果保鲜技术领域，所述方法包括以下步骤：1)将桑椹鲜果于密闭容器中单层平铺；2)向密闭容器内通入大气等离子体，进行灭菌，得到灭菌后的桑椹鲜果。本发明的方法能够显著灭活桑椹表面的细菌类、酵母和真菌，例如灰葡萄孢菌、沙门氏菌、大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和蜡状芽孢杆菌。本发明的方法对桑椹的品质如pH、TSS、硬度和色泽均没有产生显著性影响，而且能够显著地抑制桑椹的腐烂率和霉变率，最高能够降低30.00％的腐烂率和25.14％的霉变率。
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公开(公告)号：CN111595834A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010459650.8
申请日：2020-05-27
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明提供了一种桑叶中重金属元素铜的快速定量检测模型的构建方法，属于品质安全检测技术领域。本发明先构建重金属铜的定量检测模型，再根据定量检测模型进行桑叶盲样中重金属铜的定量检测。本发明在构建定量检测模型时，通过对激光诱导击穿光谱数据进行自组织神经网络的非监督聚类，再使用无信息变量消除法对聚类后的变量进行选择，避免了信息的冗余，得到了最相关的模型变量信息，之后建立偏最小二乘回归模型，挑选出准确性和稳定性高的偏最小二乘回归子模型，通过共识融合算法对偏最小二乘回归子模型融合，得到重金属铜的定量检测模型。
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