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公开(公告)号：CN117543588A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311555822.1
申请日：2023-11-21
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 , 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨理工大学
Inventor： 孔繁荣 , 申昱博 , 刘洪臣 , 李超超 , 吕艳玲 , 邱月 , 孙巍 , 李萌 , 周萌 , 于博文 , 刘博 , 张航 , 周洪毅 , 刘妍均 , 王晓丹 , 王海姣 , 陈妍 , 刘丽娜 , 夏雪晶 , 周莉莉 , 王一 , 张文睿 , 张文博 , 朱博 , 高伟楠 , 于浩 , 卫兵 , 徐广野 , 王艳薇 , 陈培奇 , 郑树磊 , 王敏 , 钱亮 , 赵吉超 , 刘洋 , 王暖 , 李惠 , 刘凯 , 刘丽秋 , 关雨 , 谷海燕 , 孟璐 , 赵丽丽 , 杨芳 , 王芳 , 李芳
Abstract: 本发明资源聚合商模式下的配电网分布式储能调压控制方法，解决了配电网电压越限的问题，属于用户侧分布式储能领域。本发明方法包括：基于配电网系统的基础数据，在资源聚合商模式下对用户侧储能进行等效聚合，聚合成供资源聚合商调度的等效柔性分布式储能，并对配电网进行集群划分；根据不同集群，设置电压调节比例为初始值；选取电压越限最严重集群中的最严重节点作为优先调节对象，计算调节比例对应的电压调节上下限，利用所处集群内部储能充放电进行电压调节，循环检测并调节各越限集群节点电压，直至全网电压恢复至合理范围内；接着不断更新电压调节比例，输出不同调节比例下的有功网损；最后，确定最小有功网损所对应的储能时序出力。
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公开(公告)号：CN116343923B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310278479.4
申请日：2023-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基因组结构变异同源性识别方法，涉及生物信息处理技术领域，针对现有技术中不能对基因组结构变异同源性进行高效识别的问题，本申请建立了一套完整、标准化的基于第三代测序数据的结构变异同源性识别方法。本申请使用设计的结构实现对结构变异同源性的高效识别，并且在整体全面识别的基础上还实现了生物体不同功能区域上的同源性识别。多维度全面的同源性识别有效的促进发现多个体之间结构变异发生的规律与特点等科学问题，从而绘制高精度的人群基因组变异图谱，有助于发现人群基因组变异规律。
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公开(公告)号：CN115602246B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202211366121.9
申请日：2022-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于群体基因组的序列比对方法，具体涉及一种基于群体基因组的人体DNA序列比对方法，为了解决以单一参考基因组作为基准的序列比对方法存在精度偏差，导致测序数据变异检测失败或得到错误变异位点的问题，首先构建基于种子序列的群体基因组索引，提取测序序列的种子序列，利用索引获取种子序列在基因组的位置；其次，根据位置利用稀疏动态规划方法得到种子序列在基因组上最优和次优路径集合；最终，根据最优和次优路径集合得到测序序列在基因组上对应的序列，采用KSW2算法比对测序序列与对应的序列，得到比对得分，根据比对得分得到结果比对文件。属于序列比对领域。
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公开(公告)号：CN115662521B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211386630.8
申请日：2022-11-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于泛基因组的序列实时比对方法，具体涉及一种面向边合成边测序类测序技术的基于泛基因组的序列实时精确比对方法，为解决由于DNA序列比对是在序列测序之后，导致边合成边测序类测序技术在序列比对时会耗费大量的计算资源以及计算时间的问题，构建泛基因组；将泛基因组转换为线性序列与线性参考基因组合并；将合并序列的正反序列合并，并构建其BWT索引；删除BWT索引的SA列表上无效或者重复的信息；根据新BWT索引对待测序序列进行比对，得到比对结果并存储；获取待测序序列在泛基因组上的比对位置；选取待测序序列最优的比对位置作为最终比对结果；利用基数排序算法对最终比对结果进行排序，完成待测序序列的比对。
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公开(公告)号：CN115763845A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211456797.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H01M4/90 , H01M4/86 , C25B11/091 , C25B11/067 , C25B1/04 , B82Y40/00 , B82Y30/00 , B01J27/24
Abstract: 一种铬基无机物耦合过渡金属氮掺杂碳催化剂的制备方法，属于电催化领域。所述方法以配置金属M‑联吡啶溶液为起点，然后在上述溶液中依次加入氯化钠、铬盐和有机铵盐并搅拌使固体溶解后蒸干得到混合粉末；然后通过退火‑去模板‑酸洗‑抽滤‑干燥得到催化剂。具有以下优点：通过熔融盐模板法将铬盐无机物载体引入到M‑N‑C原子级分散催化剂中取代常规碳载体，该方法适用于多种金属‑氮共掺杂碳催化剂(如Fe、Cu、Ni等)；催化剂为相互连接纳米晶体组成的超薄的二维片状，可有效提升传质能力；铬基无机盐引入可提升法拉第效率、催化活性以及在高电流、长时间工作条件下的耐久性，明显优于商业铂碳催化剂以及过渡金属氮掺杂碳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115631849A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211291501.0
申请日：2022-10-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于深度神经网络的乳腺癌预后指示系统、存储介质及设备，属于癌症预后指示技术领域。本发明为了解决现有的乳腺癌预后预测准确率有待于提高的问题。本发明根据用户输入实例对应的组学特征在TCGA数据库中获取相同的全部乳腺癌实例的组学特征，然后针对每个组学数据分别计算特征的肯德尔相关系数矩阵，根据相关系数矩阵确定全局基因相似系数矩阵及最相近基因相似系数矩阵，并通过迭代计算多组学特征相似性融合矩阵进而获得多组学特征的全局相似性，之后根据非负矩阵分解的方式对其进行分解，根据分解结果对用户取户输入的组学特征进行加权，然后利用机器学习模型进行乳腺癌预后预测。本发明用于乳腺癌的预后指示。
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公开(公告)号：CN115602244A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211304319.4
申请日：2022-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(CN)
IPC: G16B20/20
Abstract: 一种基于序列比对骨架的基因组变异检测方法，涉及基因检测技术领域，针对现有技术中变异检测效率低的问题，本申请提出的基于比对骨架和共识序列重构的变异检测方法，通过稀疏动态规划构建测序片段比对骨架，采用Landau‑Vishkin和Smith‑Waterman算法对骨架GAP区域进行填充；据不同候选变异位点的序列和分布特征将其划分为高置信度候选变异位点和低置信度候选变异位点，并分别使用两种不同的策略进行变异检测和基因型推断。1)序列比对阶段，本申请较当前主流比对方法比对效率提升7倍以上；2)变异检测阶段，本申请较当前主流变异检测方法检测效率提升20‑70倍。
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公开(公告)号：CN113300565B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110656564.0
申请日：2021-06-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02K41/03
Abstract: 动子轻量化高推力密度横向磁通永磁同步直线电机，属于永磁电机领域，本发明为解决传统横向磁通永磁同步直线电机的功率因数低和动子质量大的问题。本发明包括外初级、内初级和次级，次级设置于外初级和内初级之间；外初级包括外初级电枢，外初级电枢为m相，每相包括k个外电枢单元，且k个外电枢单元在一相范围内沿圆周方向均布；k个外电枢单元中绕组可以通过串联或者并联构成一相绕组；每个外电枢单元由h个沿轴向方向均匀分布的外U型电枢模块构成，相邻外U型电枢模块3的绕组反向串联，中心轴向距离为τ，内初级包括内初级电枢，与外初级电枢结构相似，k个外电枢单元和k个内电枢单元径向位置分别一一对应。
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公开(公告)号：CN112468038B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011519810.X
申请日：2020-12-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02P6/34 , H02P21/14 , H02P21/20 , H02P21/22 , H02P25/022
Abstract: 永磁同步电机MTPA控制电流轨迹搜索方法及在线控制方法，属于电机控制领域，本发明为解决传统算法使用固定参数值计算MTPA控制下的电流轨迹存在偏差大，无法实现准确的最大转矩电流比控制的问题。本发明方法为：在给定的转矩指令、转速指令、电压极限、电流极限和电机充磁状态下，获取电流幅值最小的电流工作点作为MTPA电流轨迹；该方法包括电流角迭代和电流幅值迭代步骤，首先进行电流角迭代，电流角迭代方向为电流幅值减小方向；在电流角迭代过程中，嵌套电流幅值迭代，用以确定每个电流角对应电流幅值，电流幅值迭代方向为给定转矩与实际转矩误差减小方向，当电流角迭代区间小于给定电流角迭代精度，认为电流幅值已经收敛至最小值，输出MTPA电流轨迹。
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公开(公告)号：CN113611368A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110844660.8
申请日：2021-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于2D嵌入的半监督单细胞聚类方法、装置、计算机设备。其中，所述方法包括：对每个细胞进行数据预处理，和将该经对数据预处理后的每个细胞的基因表达数据都使用2D嵌入的方式，生成一张张合成图像形成图像集，和将该图像集输入到自编码器模型中进行预训练和聚类，和基于该将该图像集输入到自编码器模型中进行预训练和聚类后的聚类结果，构建网络，并运用社区发现算法对该构建网络中的图像集数据进行分类，以及采用将基于卷积神经网络模型来配置的半监督神经网络，对该经分类后的图像集中的所有细胞图像数据进行特征提取，并对该提取的特征进行聚类。通过上述方式，能够实现提高在单细胞数据上进行聚类时的聚类效果。
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