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公开(公告)号：CN119783293A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411839532.4
申请日：2024-12-13
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/28 , G06F18/2321 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F119/02 , G06F113/14 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于密度峰值聚类改进围绕中心点划分算法的供水管网压力监测点布置方法，包括：建立供水管网水力模型，并执行水力分析后获取基于管网结构和运行状况的模型参数信息并生成供水管网的节点特征矩阵；通过DPC算法执行供水管网的划分和处理生成初始聚类中心；通过PAM算法对初始聚类中心进行处理后生成聚类中心P，根据聚类中心P完成所述供水管网压力监测点布置以用于供水管网压力监测。本发明利用基于DPC算法改进PAM算法对供水管网的压力监测点优化布置问题进行求解，相较于传统PAM算法，该算法在稳定性以及供水管网节点覆盖率上有所提升，保证了压力监测点能够更全面、更合理地掌握整个供水管网的水力信息。
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公开(公告)号：CN118114413B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410230040.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/02 , G06F113/14 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开一种供水管网独立计量区域划分方法，方法包括：获取供水管网运行数据，所述供水管网运行数据包括拓扑结构、节点需水量、高程及压力参数；基于所述供水管网运行数据构建特征矩阵；将所述特征矩阵输入至自组织映射神经网络，得到簇集合；基于所述簇集合，生成超级节点的无向图；将所述无向图输入至Leiden算法，得到DMA间边界管段集合；利用多目标遗传算法确定DMA间边界管段集合中流量计及阀门最优布置方案，得到供水管网DMA分区结果；得对大型供水管网DMA分区后的供水管网在分区精确性、压力均匀性等指标上有大幅提升。
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公开(公告)号：CN118114413A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410230040.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/02 , G06F113/14 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开一种供水管网独立计量区域划分方法，方法包括：获取供水管网运行数据，所述供水管网运行数据包括拓扑结构、节点需水量、高程及压力参数；基于所述供水管网运行数据构建特征矩阵；将所述特征矩阵输入至自组织映射神经网络，得到簇集合；基于所述簇集合，生成超级节点的无向图；将所述无向图输入至Leiden算法，得到DMA间边界管段集合；利用多目标遗传算法确定DMA间边界管段集合中流量计及阀门最优布置方案，得到供水管网DMA分区结果；得对大型供水管网DMA分区后的供水管网在分区精确性、压力均匀性等指标上有大幅提升。
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公开(公告)号：CN117972635A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410222389.8
申请日：2024-02-28
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开一种基于多源天气预报数据融合的短期风电功率预测方法，包括：获取风电场中m个时刻的历史数据以及m个时刻的多源天气预报数据，其中，所述历史数据包括历史风速数据、历史风向数据以及历史风电功率数据，所述多源天气预报数据包括风场区域的预报风速数据和预报风向数据；基于所述历史风速数据和所述预报风速数据，采用加权朴素贝叶斯模型，计算多源融合风速；基于所述历史风向数据和所述预报风向数据，采用多元二次非线性回归方程模型，计算多源融合风向；基于所述历史数据、所述多源融合风速及所述多源融合风向构建数据集，并采用预先构建的神经网络模型预测风电场的短期风电功率；本发明可提高短期风电功率预测精确度。
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