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公开(公告)号：CN116542001B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310499056.5
申请日：2023-05-04
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F17/16 , G06N3/126 , G06F18/23213 , G06F119/14 , G06F113/14
Abstract: 一种基于改进谱聚类及遗传算法的供水管网独立计量分区方法，属于城市供水管网设计技术领域，解决如何采用改进谱聚类及遗传算法对供水管网DMA分区进行优化的问题；本发明结合供水管网拓扑结构信息和运行状况信息，采用来提升相似度图的质量，采用改进谱聚类对任意形状的样本空间进行最优划分，得到水力性能影响最小的分区布局；采用遗传算法解决流量计及阀门的布置问题，并通过设定最小化流量计数量可以得到经济性最优情况下的布置方案；经过验证，DMA分区后的供水管网在边界管段的数量以及需水量均匀性等指标上有大幅提升。
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公开(公告)号：CN115994487B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310091672.7
申请日：2023-01-17
Applicant: 安徽建筑大学
Abstract: 一种基于改进灰狼优化算法的供水管网漏损定位方法，属于供水管网漏损控制技术领域，解决现有技术在判定供水管网漏损位置和漏损量时存在的成本高、误差大、效率低问题；根据实际供水管网的拓扑关系和管件运行参数，在EPANET软件中建立供水管网正常工况下微观水力模型；调用EPANET工具箱，获取漏损工况下模拟供水管网模拟压力监测点数据；采集实际供水管网观测压力监测点数据，结合模拟压力监测点数据构建目标函数；基于改进灰狼优化算法构建漏损定位模型，将个体狩猎考虑在灰狼个体位置更新中，获得全局最优解，判定管网漏损位置和漏损量，提高了算法的收敛速度，判断时间快、判定准确，硬件成本低，对不同管网均有很好的适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116542001A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310499056.5
申请日：2023-05-04
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F17/16 , G06N3/126 , G06F18/23213 , G06F119/14 , G06F113/14
Abstract: 一种基于改进谱聚类及遗传算法的供水管网独立计量分区方法，属于城市供水管网设计技术领域，解决如何采用改进谱聚类及遗传算法对供水管网DMA分区进行优化的问题；本发明结合供水管网拓扑结构信息和运行状况信息，采用来提升相似度图的质量，采用改进谱聚类对任意形状的样本空间进行最优划分，得到水力性能影响最小的分区布局；采用遗传算法解决流量计及阀门的布置问题，并通过设定最小化流量计数量可以得到经济性最优情况下的布置方案；经过验证，DMA分区后的供水管网在边界管段的数量以及需水量均匀性等指标上有大幅提升。
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公开(公告)号：CN115994487A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310091672.7
申请日：2023-01-17
Applicant: 安徽建筑大学
Abstract: 一种基于改进灰狼优化算法的供水管网漏损定位方法，属于供水管网漏损控制技术领域，解决现有技术在判定供水管网漏损位置和漏损量时存在的成本高、误差大、效率低问题；根据实际供水管网的拓扑关系和管件运行参数，在EPANET软件中建立供水管网正常工况下微观水力模型；调用EPANET工具箱，获取漏损工况下模拟供水管网模拟压力监测点数据；采集实际供水管网观测压力监测点数据，结合模拟压力监测点数据构建目标函数；基于改进灰狼优化算法构建漏损定位模型，将个体狩猎考虑在灰狼个体位置更新中，获得全局最优解，判定管网漏损位置和漏损量，提高了算法的收敛速度，判断时间快、判定准确，硬件成本低，对不同管网均有很好的适用性。
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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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