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公开(公告)号:CN107203827A
公开(公告)日:2017-09-26
申请号:CN201710473063.2
申请日:2017-06-21
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06F17/148 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度分析的风电机风速预测优化方法,其主要技术在于基于多尺度分析的原理,采用小波功率谱分析技术,提取风电机测量风速时间序列中隐含的显著周期序列并分离得到残差序列,采用基于粒子群算法优化的RBF神经网络对显著周期序列和残差序列分别进行预测,由显著周期序列和残差序列的预测结果可以获得最终风电机风速预测结果。本发明实现了对风电场内每台风电机的测量风速进行精细化预报,从而有效提高整个风电场的短期出力预报水平。
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公开(公告)号:CN104217260A
公开(公告)日:2014-12-17
申请号:CN201410484067.7
申请日:2014-09-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种风场邻近多台风电机测量风速缺损值的组合填充系统,包括风速数据相似性判定单元、模型参数识别单元、小波神经网络子模型填充单元、组合填充单元。本发明克服了现有方法针对风场邻近多台风电机测量风速同时发生缺损值时,对于缺损测量风速值填充的技术缺点,从二维时间域上采用动态时间规整法,结合相关系数法、空间近邻法共3种方法对风速数据的相似性进行分析;提取与缺损测量风速风电机在缺损采样点附近风速演化最相似的若干台风电机的测量风速,各自构建小波神经网络进行缺损风速填充;通过系统可调参数以适应不同风场的风速数据;采用基于熵权的组合填充方法,最终提出了一种风场邻近多台风电机测量风速缺损值的填充系统。
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公开(公告)号:CN107274024A
公开(公告)日:2017-10-20
申请号:CN201710473102.9
申请日:2017-06-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种气象台站测量日总辐射曝辐量预测优化方法,包括:提取测量日总辐射曝辐量时间序列中的显著周期序列并分离得到残差序列,采用基于粒子群算法优化的BP神经网络对显著周期序列进行预测;对残差序列先进行小波分解,之后对小波分解各分量序列采用基于粒子群算法优化的BP神经网络进行预测,各分量预测结果之和为残差序列的预测结果;由显著周期序列和残差序列的预测结果可以获得最终日总辐射曝辐量预测结果。本发明可以有效提高对于残差序列的预报精度,从而整体提高台站测量日总辐射曝辐量的预报精度。
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公开(公告)号:CN211582521U
公开(公告)日:2020-09-29
申请号:CN202020237299.3
申请日:2020-03-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A47G19/22
Abstract: 本实用新型提供了一种分区保温水杯及倒水方法,所述杯体内中部隔层,所述隔层将杯体内部分隔为保温区和饮水区,所述隔层上设有可启闭的注水口,所述杯体两端分别设有与保温区和饮水区相对应的热水口和饮水口,所述热水口和饮水口上分别设有保温盖和饮水盖,所述隔层、保温盖和杯体在保温区部分均包裹有保温层;本实用新型的水杯保温区内存放热水,需饮水前,将热水通过注水口注入一部分到饮水区进行冷却,避免热水全部冷却,同时可将需饮用的水量进行冷却,则实现在保持保温杯总体保温性的同时,能够分批多次喝上一小杯适宜温度的水。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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