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公开(公告)号：CN110766212A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910975574.3
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种用于历史数据缺失电场的超短期光伏功率预测方法。(1)选取具有充足历史数据的光伏电场A作为源域，构建源域训练集、验证集及测试集，在电场B的历史光伏功率数据上构建目标域训练集、验证集及测试集；(2)利用源域训练集及验证集数据分别对MLP预测神经网络进行初次训练和修正训练；(3)对步骤(2)得到的网络的结构进行改造；(4)利用源域训练集、目标域的训练集和验证集重新训练网络，得到服务于电场B光伏电场的功率预测网络；(5)将电场B的历史数据和实时监测数据输入步骤(4)得到的最终预测网络，预测网络输出电场B下一时刻的预测结果。本发明解决了新建光伏无法有效实施基于历史数据的功率预测问题。
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公开(公告)号：CN109785260A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910026679.4
申请日：2019-01-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于侧扫声呐图像处理技术领域，具体涉及一种针对侧扫声呐图像的非线性增强方法。本发明包括如下步骤：从原始侧扫声呐数据文件中获取原始图像，然后对原始图像依次进行灰度归一化、邻域极值抑制和高斯平滑，再针对平滑后的图像计算低灰度区最大值、高灰度区最小值和中间灰度区，最后对上述三个区域分别进行非线性校正，得到增强后的图像。通过上述步骤，本发明能够快速、有效、低成本地实现对原始侧扫声呐图像有效信号的增强和无效信号的抑制，增强图像局部特征的对比度，并且保持原始图像的边缘和灰度分布的单调性，不引伪边缘等。
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公开(公告)号：CN112578198B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202011282803.2
申请日：2020-11-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 检测算法复杂等缺点。本发明提供一种基于暂态电流特性的船舶MMC‑MVDC快速故障保护方法，船舶MMC‑MVDC故障特性分析，包括故障瞬间MMC故障电流特性分析和多区域配电拓扑结构下故障电流特性分析；建立故障电流信息的样本数据库；满足故障启动判据后，采样暂态电流信息，对采样的电流信息进行突变点检测，剔除异常值；采用改进的余弦相似性算法计算采样电流信息与样本数据库中故障电流信息的相关程度以完成故障检测，并根据样本数据库中最大相关程度故障电流信息推测大致故障过渡电阻范围；根据满足故障阈值的各(56)对比文件Yujun Li等.DC_Fault_Detection_in_MTDC_Systems_Based_on_transient_high_frequency_of_Current.IEEE Transactions onPower Delivery.2018,第34卷(第3期),第950-962页.廖鹏等.基于MMC的船舶中压直流电力系统控制策略的研究.船电技术.2019,第39卷(第7期),第54-61页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112990674A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110226023.4
申请日：2021-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明一种海上浮式风电场多目标运行调度方法，设定一个至少包含两个风机的海上浮式风电场，海上浮式风电场的单台风机模型相互独立，约束独立；建立基于CNN‑LSTM的海上浮式风电场预测模型；基于预测模型输出的预测步长内的风机预测功率，设定目标函数；对风机模型中的变量给定约束值；使用差分算法的方法进行求解。本发明综合考虑了风、浪、尾流效应和疲劳对海上浮式风电场发电量的影响，建立了具有深度学习结构的CNN‑LSTM混合模型来预测风电场出力；解决了海上浮式风电场的运行调度问题，减轻了风机系统的计算负担与通信负担，在保证风电场安全运行的前提下使风电场的输出可以达到最大的效益。
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公开(公告)号：CN111445395A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010140389.5
申请日：2020-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的侧扫声呐瀑布图像中间区域修复方法，制作样本时，对原始侧扫声呐瀑布图像进行斜距校正后，从瀑布图像的左右两侧不含模糊区域的图像中截取图像并进行缩放来作为真实图像，并制作相同大小的掩模图像，根据掩模图像可以确定待修复图像中需要修复的中间区域。通过深度学习训练得到了深度学习网络的模型参数，对于要修复的声呐瀑布图像，则可以直接输入到该网络模型中，即可得到修复后的声呐瀑布图像，修复后的图像能够消除斜距校正后中间区域的模糊，并实现图像中间不连续区域的平滑过渡，可以提升图像的整体视觉效果，还可以用于后续声呐瀑布图像的进一步处理，对于声呐瀑布图像的实际应用有着重要意义。
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公开(公告)号：CN110909919A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911079279.6
申请日：2019-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 融合注意力机制的深度神经网络模型的光伏功率预测方法，属于可再生能源光伏功率技术领域。该方法首先根据光伏数据特点选择了基于长短期记忆神经网络和卷积神经网络的混合神经网络作为预测模型，并考虑了最佳的连接方式；其次，为了降低模型的计算时间且更加准确地提取出可用于光伏预测的高质量特征信息，在模型特征提取方面，加入了注意力机制模型。通过不同的预测模型的比较，证明了所提出的混合深度学习模型的优势；通过注意力机制模型的应用对高质量特征的选取提供了可能。合理的混合模型方式可以实现预测精度高和计算成本低的双重追求。
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公开(公告)号：CN100492051C
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200610151010.0
申请日：2006-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: Y02A90/36
Abstract: 本发明提供了一种能够进行水下目标的跟踪、定位和导航的多功能水声测距仪，它是由水声信号处理电路板1、电源管理电路板2、液晶显示屏及键盘控制器3、外部接口4和声学换能器5组成，水声信号处理电路板1包括水声信号处理声学板6、电容板7、功放板8和底板9，液晶显示屏及键盘控制器3包括液晶显示屏13和键盘控制器14，外部接口4包括前面板15、后面板16和插座板17，前面板15和后面板16连接底板9，电源管理电路板2包括充电板10、备用电池组11和电源板12。本发明性能可靠、操作简单、维修方便，能够独立完成水声询问信号发射、水声遥控指令编码及发射控制、应答信号接收及处理、时延估计及数据传输控制等多项功能。
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公开(公告)号：CN201000483Y
公开(公告)日：2008-01-02
申请号：CN200620021973.4
申请日：2006-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本实用新型提供了一种能够进行水下目标的跟踪、定位和导航的多功能水声测距仪，它是由水声信号处理电路板1、电源管理电路板2、液晶显示屏及键盘控制器3、外部接口4和声学换能器5组成，水声信号处理电路板1包括水声信号处理声学板6、电容板7、功放板8和底板9，液晶显示屏及键盘控制器3包括液晶显示屏13和键盘控制器14，外部接口4包括前面板15、后面板16和插座板17，前面板15和后面板16连接底板9，电源管理电路板2包括充电板10、备用电池组11和电源板12。本实用新型性能可靠、操作简单、维修方便，能够独立完成水声询问信号发射、水声遥控指令编码及发射控制、应答信号接收及处理、时延估计及数据传输控制等多项功能。
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