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公开(公告)号：CN103278868A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310168701.1
申请日：2013-05-09
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: Y02A90/14
Abstract: 本发明公开了一种具有故障自诊断自恢复功能的自动化气象站系统，属于自动化气象站技术领域。包括n个气象站、一个远程控制端，n为正整数，所述每个气象站包括微控制器、采集器、通讯模块，其中采集器外部连接电源；远程控制端内部设有一个比较电路，当对n个气象站中的某一个气象站进行检测诊断时，将除了该被检测气象站以外的n-1个气象站的数据平均值作为参考值，当被检测气象站的气象数据与参考值出现超过预先设定的偏差范围时，诊断该被测气象站的采集器出现故障。本发明能够自行诊断出故障来源，减少故障时间，提高气象站的工作效率，减少数据误差，增强实时检测准确率及稳定性。
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公开(公告)号：CN101997471A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010554113.8
申请日：2010-11-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H02P9/14
Abstract: 本发明公开了一种基于PID预测函数的励磁控制方法，用于同步发电机励磁控制系统。本发明方法结合PID和预测函数控制的特点，提出了基于PID形式的预测函数控制目标函数，通过优化计算获得优化的控制量，把该控制量作为励磁控制系统中可控硅（或全控器件）的控制端输入信号，达到控制同步发电机励磁电流进而影响其端电压的目标。利用本发明的方法获得的励磁控制器具有广义上的比例、积分和微分的结构特性，具备PID和预测函数控制各自优势，实现方便。本发明方法克服了现有预测控制方法在线计算量大，PID控制方法调节范围有限的缺点，为电力系统稳定提供了一种新型有效的控制策略。
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公开(公告)号：CN119026731A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411036983.4
申请日：2024-07-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02S50/00 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于小尺度天气分类和自适应窗口的超短期光伏功率预测方法，包括步骤：预处理历史数据，并对气象因素与光伏发电功率进行相关性分析；通过DTW算法将历史数据划分出雨天、阴天、晴天的小尺度气象事件；根据数值天气预报数据和DTW算法进行自适应时间窗口匹配；对历史数据归一化处理；将匹配好的小尺度气象事件作为预测模型的训练集并通过预测模型挖掘光伏功率时序特征；最后反归一化处理得到光伏功率预测结果。本发明建立不同天气小尺度气象事件的训练模型来训练，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN118312740A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410489709.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种高铁沿线伪周期极大值风速预测方法、系统，该方法包括获取一段高铁历史秒级风速序列，选取第一局部极值点，设定初始周期窗宽；提取高铁历史秒级风速序列中的极值点，得到极大值点序列，依据历史秒级风速实时地对初始周期窗宽进行调整，获得在线极大值点风速序列，使用双向长短记忆神经网络对未来极大值点位置及数值进行滚动预测。本发明为高铁沿线风速超前预警系统提供了支持，增强了风速的可预测性。
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公开(公告)号：CN118152758A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410356482.8
申请日：2024-03-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F16/906 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于风过程划分的高铁沿线秒级极值风速预测方法、系统，该方法包括利用高铁风速秒级颗粒度显著特征点提取算法，提取高铁沿线秒级风速观测序列的初始显著特征点并去除过渡性峰值，获得最终的显著特征点集合，根据该集合将风过程进行分类，建立风过程数据库；设计相似度优化动态时间调整算法，利用该算法在风过程数据库中匹配出相似度在百分之90以上的风速观测序列，将该序列作为训练集，输入到TCN‑BiGRU预测模型中，通过贝叶斯优化算法优化预测模型参数，实现风速预测。本发明有效处理了高铁沿线秒级风信号中的复杂和非线性模式，提高了预测的准确性和适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118134808A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410259464.8
申请日：2024-03-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T5/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/54 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于地基云图的镜头雨滴去除方法，具体包括如下步骤：步骤1：地基云图进行预处理；步骤2：基于预处理后的地基云图制作雨滴分割数据集以及图像修复数据集；步骤3：基于感受野金字塔建立PUNet语义分割模型，将雨滴分割数据集输入至PUNet语义分割模型进行训练，采用PUNet语义分割模型对雨滴进行分割；步骤4：采用图像修复数据集对生成对抗网络进行训练，将步骤3中分割后的雨滴区域在该雨滴区域对应的原图中进行映射，将映射的结果作为训练好的生成对抗网络的输入，从而去除雨滴；步骤5：伪影去除。本发明兼顾去雨质量和运算效率,具有良好的工程化和推广应用前景。其技术手段对地基云图雨滴治理具有重要的推进作用。
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公开(公告)号：CN117058377A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310969515.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V20/10 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感图像的铁路沿线树林和湖泊分割方法，包括：制作树林和湖泊数据集；构建语义分割网络模型；利用得到的数据集，在建立的语义分割网络模型中进行网络模型的训练；对于待分割的图像，使用训练好的网络模型进行预测并生成标签图像。本发明创新性的设计出多分支残差加权模块、上下文特征细化模块、高低特征融合模块，并且将这些模块配合性的应用到了铁路沿线树林和湖泊的图像识别分割当中，有效提高了图像的分割精度，实现铁路沿线典型地形地貌的精细化提取，准确的识别铁路沿线树林和湖泊，可以提高铁路沿线环境的风速预测精度，进而综合考虑地形和风速的影响，构建完善的异物侵限预防体系，为铁路安全运行保驾护航。
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公开(公告)号：CN112348050B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202011057847.5
申请日：2020-09-30
Applicant: 中国铁路上海局集团有限公司 , 中国国家铁路集团有限公司 , 南京铁道职业技术学院 , 南京信息工程大学
Inventor： 马伟叁 , 张颖超 , 唐强 , 史德耀 , 叶云飞 , 宋国亮 , 熊雄 , 卢万胜 , 叶小岭 , 黄华 , 唐红昇 , 孙国强 , 姚薇 , 路言杰 , 张中秋 , 薛锋 , 贺磊 , 胡细东 , 李强 , 陈刚 , 浦丽华 , 赵朝蓬 , 曲思源
IPC: G06F18/23213 , G06F16/29 , G01P5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高铁沿线风特性的风速仪布置方法，包括以下步骤：采集高铁沿线的气象站的历史风数据并对其进行基本的质量控制检查，获得历史风数据集；构建高铁沿线的环境数据地图；将待研究的高铁沿线区段划分成多个模拟站点，每个模拟站点间隔等距；根据环境数据地图和历史风数据以及各模拟站点的位置信息，计算各模拟站点的预测风数据；对预测风数据进行聚类分析，将具有高度相似的站点聚成一类；根据轮廓系数选择合适的簇数；对通过聚类分析后的各个簇内风数据样本概率进行阈值筛选，根据概率最大样本的位置信息确定风速仪的布站位置信息。
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公开(公告)号：CN108717579B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201711360446.5
申请日：2017-12-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种短期风电功率区间预测方法，所述方法如下：采用VMD对风电功率序列进行分解，计算分解后各子序列的样本熵，把样本熵接近的子序列重组成新的子序列，对重组后的子序列分别建立GPR模型，对风电功率序列的概率区间进行预测，最后将各个子序列的预测结果叠加获得最终的短期风电功率区间预测结果。本发明专利为短期风电功率区间预测提供了一种科学、有效的方法，具有良好的区间覆盖率以及预测准确度，较窄的区间宽度，有利于电力系统的调度和运营。
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公开(公告)号：CN112347087A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011062646.4
申请日：2020-09-30
Applicant: 中国铁路上海局集团有限公司 , 中国国家铁路集团有限公司 , 南京铁道职业技术学院 , 南京信息工程大学
Inventor： 马伟叁 , 张颖超 , 唐强 , 史德耀 , 叶云飞 , 宋国亮 , 熊雄 , 卢万胜 , 叶小岭 , 黄华 , 唐红昇 , 孙国强 , 姚薇 , 路言杰 , 张中秋 , 薛锋 , 贺磊 , 胡细东 , 李强 , 陈刚 , 浦丽华 , 赵朝蓬 , 曲思源
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种高铁沿线风速观测数据质量控制方法，包括如下步骤：采集高铁沿线测风数据并进行基本的质量控制后，选取没有错误值的连续时间段数据，划分为建模序列和测试序列；依据相空间重构理论，运用C‑C法对风速序列进行相空间重构，根据重构后的相空间，选择预测中心相点作为参考相点，利用改进的一阶局域线性拟合出预测方程；根据加权最小二乘法设定误差最小化目标函数，结合预测方程计算得到预测值；将建模序列向后移动一个时间点，重复上述步骤不断迭代得到多个预测值组成的预测序列；将预测序列与测试序列进行比较，判断预测数据与实际数据的一致性，实现对数据的质量控制。本发明算法时间复杂度小精度高，能够有效的提高测风数据的准确性。
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