面向城市群扩张的光伏电站选址优化方法

    公开(公告)号:CN119180677A

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202411205316.4

    申请日:2024-08-30

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明属于可再生能源应用中的人工智能技术领域,具体涉及一种面向城市群扩张的光伏电站选址优化方法;所述方法具体步骤为S1.获取数据并对数据进行预处理;S2.构建交互线性模型并预测具有太阳辐射潜力的地址;S3.构建ConvLSTM网络并预测潜在光伏站点及各站点的光伏装机容量;S4.对城市扩张程度进行量化并依据城市扩张趋势及预测发展方向选择对环境和经济发展影响小的光伏站点选址地;S5.采用CRITIC‑TOPSIS方法进行综合评估,确定最佳建设地点;该方法能够有效评估光伏发电潜力与空间资源、地形地貌的适配性,还考虑平衡土地利用效率、环境保护需求与经济效益,为城市化区域光伏电站选址提供重要参考依据。

    基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法

    公开(公告)号:CN118569668A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410658775.1

    申请日:2024-05-27

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了基于多元数据融合的区域升尺度光伏功率估算方法,所述方法包括:实地测量收集光伏功率数据和卫星遥感数据;对收集到的光伏功率数据和卫星遥感数据进行数据预处理;融合预处理后的卫星遥感数据与光伏功率数据;基于已知站点数据训练随机森林模型;基于训练好的随机森林模型预测其他区域数据;双线性插值插补空白区域数据,将点数据合成为面数据,得到区域光伏功率估算值。本发明集成并提取卫星资料、气象资料、地面气象观测资料、光伏功率测量资料等多源数据中的有用信息;引入随机森林模型,经过参数优化后,能够有效且准确地进行光伏功率预测。

    一种耦合多变量的非线性刀具磨损监测系统辨识方法

    公开(公告)号:CN118859841A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410897164.2

    申请日:2024-07-05

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明提供了一种耦合多变量的非线性刀具磨损监测系统辨识方法,属于刀具磨损系统的辨识技术领域。解决了多变量系统参数量大导致的计算复杂度高和估计精度低的技术问题。其技术方案为:包括如下步骤:步骤1)构建出一个满足多变量Wiener非线性系统的刀具磨损模型,并获得参数向量和参数矩阵不一致情况下的Wiener非线性系统的刀具磨损辨识模型;步骤2)构建出一种基于部分耦合的改进粒子群辨识方法。本发明的有益效果为:本发明首先建立合适的刀具磨损系统模型,并引入部分耦合方法来提高改进粒子群的计算效率和估计精度,对满足多变量Wiener非线性系统的刀具磨损模型的未知参数进行准确估计。

    变量误差Wiener系统的碳纤维牵伸过程辨识方法

    公开(公告)号:CN118112925A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410133373.X

    申请日:2024-01-31

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明提供了一种变量误差Wiener系统的碳纤维牵伸过程辨识方法,属于碳纤维牵伸过程的建模技术领域。解决了输入、输出和中间过程均受到噪声干扰的碳纤维牵伸过程的参数估计问题。其技术方案为:包括如下步骤:步骤1)构建出一个基于变量误差Wiener系统的碳纤维牵伸过程模型,并获得碳纤维牵伸过程变量误差Wiener系统辨识模型;步骤2)构建出基于偏差补偿最小二乘和模糊粒子群优化的递阶辨识方法。本发明的有益效果为:本发明首先建立合适的碳纤维单级牵伸过程的模型,并提出一种基于偏差补偿最小二乘和模糊粒子群优化的递阶辨识方法,对碳纤维牵伸模型的未知参数进行参数估计。

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