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公开(公告)号:CN113392497B
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202110334762.5
申请日:2021-03-29
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种按地理区域度量光伏组件现场性能退化的方法,包括以下步骤:1)收集光伏组件功率退化数据和运行地点同时期的环境因素数据;2)建立模型并求解模型中的未知参数;3)利用偏导数计算各环境因素影响光伏组件功率退化的权重;4)通过区域聚类确定计算结果适用的地理区域。本发明建立了描述环境因素与光伏组件输出功率退化率关系的模型,实现了对环境因素影响程度的定量度量。基于环境因素的区域聚类,确定了拟合得到的模型参数值和相应环境因素影响度量结果适用的地理区域,使得在有限条件下分区域精细化分析光伏组件现场性能退化成为可能。本发明可为光伏电站选址决策以及不同地区光伏组件针对性的选材、设计等问题提供指导。
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公开(公告)号:CN113392497A
公开(公告)日:2021-09-14
申请号:CN202110334762.5
申请日:2021-03-29
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种按地理区域度量光伏组件现场性能退化的方法,包括以下步骤:1)收集光伏组件功率退化数据和运行地点同时期的环境因素数据;2)建立模型并求解模型中的未知参数;3)利用偏导数计算各环境因素影响光伏组件功率退化的权重;4)通过区域聚类确定计算结果适用的地理区域。本发明建立了描述环境因素与光伏组件输出功率退化率关系的模型,实现了对环境因素影响程度的定量度量。基于环境因素的区域聚类,确定了拟合得到的模型参数值和相应环境因素影响度量结果适用的地理区域,使得在有限条件下分区域精细化分析光伏组件现场性能退化成为可能。本发明可为光伏电站选址决策以及不同地区光伏组件针对性的选材、设计等问题提供指导。
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公开(公告)号:CN119693373A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202510206738.1
申请日:2025-02-25
Applicant: 南昌大学第一附属医院
IPC: G06T7/00 , A61B8/08 , A61B8/00 , G06T5/70 , G06V10/764 , G06V10/766 , G16H50/30
Abstract: 本发明涉及模型预测领域,提出了一种基于术后肺部并发症预测模型的超声评估方法及系统,通过先对目标肺部超声图像和目标膈肌超声图像进行局部评估,以实现肺部和膈肌状态的基础评估结果,对每一个单项指标和状态进行针对性的评价判断,为整体识别提供有效的评估基础,再通过加权关联算法对基础的评估结果进行一致性判断,分别进行组内一致性和组间一致性的评估,以避免误判干扰和假性干扰,提高了评估的准确性,从而进行术后肺部并发症危险因素分析,分别对单一和综合术后肺部并发症危险因素进行分析,进一步提高了评估的准确性,再通过联合评估,以满足评估的全面性要求,使得评估结果更符合实际,本发明提高了超声评估方法的准确性和鲁棒性。
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