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公开(公告)号：CN119651797A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411813970.3
申请日：2024-12-11
Applicant: 南通大学
IPC: H02J3/48 , H02J3/46 , H02J13/00 , G06F30/20 , G06N3/126 , G06F113/06 , G06F119/04 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种在多风机场景下进行有功功率优化的方法。通过结合噪声和延迟处理机制与模型预测控制思想，采用NSGA‑II算法优化含噪声和延迟的目标函数，确保功率分配方案具备抗干扰能力。具体步骤包括：首先，收集风电场运行数据(如风速、风向)，建立风能转化为电能的数学模型。接着，建立风机主轴扭矩模型和塔架推力模型，分析其受力情况。然后，计算风机材料的疲劳损伤，建立测量噪声模型以模拟传感器数据中的随机噪声，并建立通信延迟模型以模拟数据传输中的延迟。利用NSGA‑II算法进行多目标优化，调整风机运行参数，构建鲁棒优化模型，增强系统抗干扰能力。最后，将优化结果与无噪声和延迟的理想情况对比，评估效果。
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公开(公告)号：CN119475617A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411485351.6
申请日：2024-10-23
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/17 , G06F119/14 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及风能转化与系统优化技术领域，尤其涉及一种基于风机指标分析的风能转化模型构建与优化方法，包括以下步骤：步骤一、风机数据预处理；步骤二、建立风能转化模型；步骤三、建立主轴扭矩与塔架推力模型；步骤四、建立材料疲劳损伤模型；步骤五、借助遗传算法优化主轴扭矩、塔架推力和疲劳损伤计算等参数；步骤六、参考数据的对比与误差结果分析，通过与历史数据及行业标准的对比，分析模型结果的误差。使用统计学方法评估模型的准确性和实际应用中的可靠性，确保模型在实际工程中能够有效反映风机运行的动态特性。本发明通过系统化的建模步骤，能够有效提高风能转化效率，增强结构安全分析的准确性，并为风机的维护和优化提供科学依据。
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公开(公告)号：CN116935325A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310991297.1
申请日：2023-08-08
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/246
Abstract: 本发明提供一种基于检测和跟踪的公交站台遗留物检测方法，包括以下步骤：构建图像数据集；将图像数据集输入到改进后的YOLOv5s目标检测器中进行训练；用训练好的YOLOv5s目标检测器识别乘客及其随身携带的物品；通过多目标跟踪器StrongSORT对目标的运动轨迹进行跟踪；利用欧几里得距离度量和速度度量对多个物品及其对应乘客进行匹配；根据乘客、物品的匹配关系和遗留判定规则，判断视频帧中出现的物品是否为遗留物，并向控制台发送预警信息。本发明可以克服光影变化和场景变化，有效过滤环境噪声的干扰。通过新型空间金字塔池化层和特征提取模块，结合新型多目标跟踪器StrongSORT，本发明的检测效果更优，即使在复杂、有遮挡的环境中，也能准确的检测出遗留物。
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公开(公告)号：CN119726896A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411710524.X
申请日：2024-11-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于NSGA‑II算法的风电场功率实时分配方法，涉及风电场运行与控制技术领域；其包括如下步骤：S1：数据收集；S2：构建风电场功率分配的主轴及塔架疲劳损伤模型；S3：设计基于NSGA‑II的优化算法并对疲劳损伤优化模型进行求解；S4：实时计算风电场中各风电机组的功率分配情况，以确保系统的稳定运行。本发明通过构建疲劳损伤优化模型，并引入NSGA‑II算法，有效降低了风机主轴和塔架的累积疲劳损伤。在满足电力系统对风电场输出功率的调度要求前提下，采用加权求和的目标函数，将各个风机的功率参考值动态分配，使得疲劳损伤最小化，并保障功率分配的均衡性。与现有的功率平均分配方法相比，显著提升了风机寿命和风电场整体的运行效率。
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