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公开(公告)号：CN111241731A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010014812.7
申请日：2020-01-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种依据水平张力的输电导线找形方法，该方法步骤如下：根据两座输电塔挂线点的位置，利用悬链线公式计算出两塔间输电导线节点的初始位置；利用只受拉的非线性单元模拟输电导线，设置初始应变；加载重力荷载，对在重力条件下输电导线有限元模型进行找形分析；依据年平均运行水平张力和导线中间节点水平张力的差值，调整导线初始应变；然后重复进行找形计算，直到导线中间节点水平张力与年平均运行水平张力差值小于阈值，停止计算，完成输电导线重力条件下位置找形分析。本发明以输电导线模型为基础进行导线找形计算，迭代计算难度大幅降低，并且使用年平均运行张力为收敛依据进行迭代计算，计算结果更加准确，更加符合实际情况。
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公开(公告)号：CN106014867A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610561543.X
申请日：2016-07-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种小型便携风力发电机，包括电机、高速齿轮、高速轴、低速轴、低速齿轮、叶片支架和叶片；所述的叶片通过叶片支架安装与低速轴上，低速轴和高速轴上分别键连接固定有低速齿轮和高速齿轮，低速齿轮和高速齿轮之间配合连接进行传动；高速齿轮驱动电机旋转发电。本发明使用了高速电机+两级变速的设计替代了原有小型风机的低速电机设计，使用了垂直轴设计代替小型风机一直以来的水平轴设计，大幅降低了成本，利于设备推广。同时，本发明采用了易于拆装的结构设计，加强了系统的便携性。
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公开(公告)号：CN119524589A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411474733.9
申请日：2024-10-22
Applicant: 浙江大学 , 华电电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种多维耦合的脱硝氨氮匹配方法及氨氮匹配脱硝系统，具体包括以下步骤：在脱硝入口处设置若干喷氨分区，并在脱硝出口处对应所述喷氨分区设置若干测量分区；根据系统参数计算基础喷氨量、提前响应喷氨量和反馈喷氨量，并求和以获取总喷氨量；所述系统参数包括烟气量、入口NOX浓度、出口NOX预设浓度、出口NOX测量浓度、预设时间内入口NOX浓度变化值、系统转换系数、系统响应系数和系统反馈系数；分区调平，包括计算各个所述测量分区的NOX浓度的比值，并根据所述比值将所述总喷氨量喷射至对应的所述喷氨分区，具有实现脱硝系统精准喷氨，降低NOX排放的同时避免能源浪费的优点。
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公开(公告)号：CN118626258A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410736301.4
申请日：2024-06-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种血流动力学参数快速获取方法及装置，对生物流体力学领域的仿真结果进行后处理，可以快速高效地获得预设的生物流体力学领域的感兴趣参数。与传统技术相比较，本发明方法将血流动力学计算方法模块化，可以最大限度减少研究人员在计算血流动力学参数的过程中花费的时间，将研究重点聚焦于对获取的血流动力学参数的结果讨论部分。
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公开(公告)号：CN118522378A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410995275.7
申请日：2024-07-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G16C20/70 , G16C20/10 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络耦合小火焰模型的燃烧模拟方法。本发明通过PINNs与小火焰/过程变量模型的耦合，能够充分考虑详细的化学反应机理；在此过程中，PINNs仅需学习基本的N‑S方程和小火焰库控制参数的方程，通过控制参数在小火焰库中检索，即可高效获取热化学状态量和热物性参数，如温度、组分和粘度/扩散率，无需求解温度/组分的输运方程和复杂的ODE计算，减少PINNs学习方程的数量，显著降低了模型训练的难度；另外，通过PINNs训练得到的小火焰库控制参数，后处理插值便可快速得到温度和不同组分的全场分布，可以准确有效的解决现如今PINNs在燃烧物理问题中无法考虑详细机理的不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116864115A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310982812.X
申请日：2023-08-04
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种胸主动脉腔内修复术后的疗效评估方法和系统，属于胸主动脉腔内修复术评估领域。根据患者TEVAR术后的主动脉CTA图像或核磁共振图像数据，重建血流、覆膜支架及主动脉壁面的三维几何模型，对模型中的流体域和固体域划分计算网格；根据患者的临床无创测量数据，确定三维几何模型中主动脉的进、出口边界条件；基于主动脉的进、出口边界条件，对血流、覆膜支架及主动脉壁面三者的流固耦合作用进行仿真，仿真时利用基本库仑力摩擦模型约束覆膜支架与主动脉壁面的接触界面；获取主动脉血流动力学参数，用于定量评估TEVAR术后疗效。本发明显著提升了获取血流动力学参数的精度，实现对TEVAR术后疗效的定量评估。
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公开(公告)号：CN116364198A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310363095.2
申请日：2023-04-06
Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司 , 浙江大学
IPC: G16C10/00 , G06F30/27 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种烟叶原料热解特性预测方法，主要设计构思在于，借助成熟的算法架构建立烟叶原料的化学信息数据以及反应条件，即热解升温速率与热失重曲线的非线性复杂关系，最终构建能够能体现烟叶种类以及升温速率变化对烟叶热解特性影响的通用性热解模型，以用来对实测烟草原料进行热解特性预测。即利用通用性热解模型，能够依据烟叶的化学特性，通过给定烟叶的化学组成信息及升温速率数值，对任一原料在不同升温速率下的热失重、热失重微分曲线以及热解动力学方程进行准确预测，大大降低热失重分析实验的工作量，并可作为有效的化学反应动力学模块，与卷烟抽吸过程涉及的质量、能量和动量传递方程相结合，辅助卷烟燃烧计算模型的构建。
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公开(公告)号：CN116246178A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211547455.6
申请日：2022-12-05
Applicant: 浙江浙能国电投嵊泗海上风力发电有限公司 , 杭州意能电力技术有限公司 , 浙江大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星图片识别技术生成区域高精度风向的方法。本发明采用的技术方案为：通过地球同步卫星的图片拍摄系统对目标区域进行拍照，得到目标区域的卫星图片；将卫星图片传输至地面计算机；所述的地面计算机基于机器学习算法，对卫星图片进行识别，识别出风力机所在位置以及叶轮平面；由于风力机具有自动对风的偏航系统，叶轮平面一直与来流风向垂直，即风力机在运行时总是正对来流方向，则综合所有风力机的来流风向，即可生成整个目标区域的风向流线图。本发明可准确地确定出目标区域陆面100m高度处的风向，明显降低了卫星测风的风向误差。
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公开(公告)号：CN116205123A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211108491.2
申请日：2022-09-13
Applicant: 浙江浙能国电投嵊泗海上风力发电有限公司 , 杭州意能电力技术有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F113/04 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种超短期风电场功率预测方法。本发明基于风电场功率输出历史数据，首先采用拉依达准则剔除不良数据，对数据归一化处理；对经过处理后的数据划分训练集和验证集，并采用长短期记忆神经网络LSTM模型开展预测，获得验证集的实测值和预测值的差值时间序列；基于上述误差时间序列建立差分整合移动平均自回归模型ARIMA误差修正模型，以对误差进行超短期预测；构建LSTM‑ARIMA组合模型，输入数据得到预测结果并对误差进行修正，将预测结果进行反归一化处理，最终获得组合模型的预测结果。本发明的功率预测数据拟合度较好，有效地控制了误差，提高了预测模型的精准度，充分发挥了两种模型的优势，为电力系统的调度和电网的安全运行提供重要基础。
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公开(公告)号：CN109615147A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811614329.1
申请日：2018-12-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种未来72小时大气污染预报预警方法。该方法步骤为：1)训练RNN神经网络对未来72小时大气污染物浓度进行预测；2)采用WRF模拟出未来72小时气象场的时均值；3)将步骤2)中得到的未来72小时气象场的时均值作为步骤1)中已训练完成的RNN神经网络的输入数据，并得到RNN神经网络输出的未来72小时的SO2、NOx、PM2.5和PM10浓度时均值；4)获取步骤2)中得到的未来72小时气象场的时均值以及步骤3)中由RNN神经网络输出的未来72小时的NOx、PM2.5浓度时均值，将两者一起作为步骤1)中已训练完成的RNN神经网络的输入数据，并得到RNN神经网络输出的未来72小时的O3浓度时均值。相比传统方法，本发明精度更高，所需运行时间更短，收敛更快。
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