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公开(公告)号：CN109199604B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201811009511.4
申请日：2018-08-31
Applicant: 浙江大学宁波理工学院
Abstract: 本发明提供一种基于多特征的椎弓根螺钉最佳入点定位方法，方法包括步骤：S1、获取多组人体椎弓根的CT扫描图片，构建CT扫描图片的三维网格模型Mi(i＝1,2,...,n)；S2、计算三维网格模型Mi上的每个顶点的特征向量标注每个特征向量对应的向量标签S3、利用决策树算法对集合S以及对应的训练标签进行训练学习，获取决策树分类模型；S4、获取一待定位的人体椎弓根三维网格模型，获取待定位的三维网格模型的特征向量，将该特征向量全部输入决策树分类模型以获取其一一对应的标签结果，根据标签结果获取待定位的三维网格模型中的最佳入点位置。上述方法解决了椎弓根螺钉最佳入点的自动定位问题。
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公开(公告)号：CN108258679A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711419432.6
申请日：2017-12-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力公司嘉兴供电公司
Inventor： 陈飞 , 郑伟民 , 王蕾 , 孙可 , 刘家齐 , 潘弘 , 戴攀 , 黄晶晶 , 张利军 , 胡哲晟 , 刘瞾煜 , 赵玉勇 , 张平 , 袁翔 , 张西竹 , 王坤 , 张曼颖 , 朱超 , 邹波
Abstract: 本发明公开了一种考虑供热网储热特性的电‑热综合能源系统优化调度方法。本发明利用源、网、荷三方协同提高可再生能源消纳水平，在源侧，通过电制热设备解耦以热定电；在荷侧，利用热负荷柔性增强需求侧响应能力；在网侧，电力网具有易传输、难储存的特点，热力网具有易储存、难传输的特点，从热源到用户供热的时延使得供热网具备天然储热特性，根据热力系统物理结构，建立了考虑供热延时、供热损耗等热网热动态特性的精细化热网模型，利用电力系统和热力系统的互补特性提高可再生能源消纳水平，增强系统调节灵活性。本发明的方法能够有效解决大规模集中并网带来的新能源消纳问题。
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公开(公告)号：CN110689213B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201810737550.X
申请日：2018-07-06
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种配电网规划项目库多阶段双Q排序方法。本发明包括步骤：现状电网可靠性分析；构造规划项目库；判断项目关系，构建项目关系矩阵和项目关系约束；建立配电网规划项目库多阶段双Q排序模型来确定项目优选排序组合。本发明提供的考虑项目相关性的配电网规划项目库多阶段双Q排序方法，在基于双Q理论的配电网规划方法研究的基础上，考虑项目之间的相关性因素，引入模糊关系理论，判断项目之间的效益影响关系，构建项目关系矩阵；以万加特纳优化选择模型为雏形，以项目间的施工相关性约束和资源约束为条件，建立配电网规划项目库优选排序模型。本发明能够较好地筛选出项目组合，优选排序结果与配电网实际规划情况吻合。
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公开(公告)号：CN110348602B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910491982.1
申请日：2019-06-06
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种计及天然气管网和热力管网特性的综合能源系统优化方法。本发明的综合能源系统优化方法，其包括步骤：1)构建含多能流耦合设备和储能设备的能源中心设备模型；2)构建含电力网络、天然气管网和热力管网的能源网络模型；3)以综合能源系统运行周期内总成本最小为优化目标，考虑综合能源系统建设约束和运行约束，建立计及天然气管网和热力管网特性的综合能源系统优化模型。本发明所提方法能够提供综合能源系统协同规划的技术方案，在增强系统灵活性的同时，提高综合能源利用率。
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公开(公告)号：CN109199603B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201811009492.5
申请日：2018-08-31
Applicant: 浙江大学宁波理工学院
Abstract: 本发明提供一种椎弓根螺钉最优置钉点的智能定位方法，其特征在于，方法包括步骤：S1、获取多组人体椎弓根的CT扫描图片，构建CT扫描图片的三维网格模型Mi（i=1,2，……，a）；S2、计算三维网格模型Mi上的每个顶点vj（i）的特征向量Fj（i），标注每个特征向量Fj（i）对应的向量标签Lj（i）；S3、利用深度神经网络算法对集合S以及对应的训练标签进行训练学习，获取深度神经网络模型；S4、获取一待定位的人体椎弓根三维网格模型，获取待定位的三维网格模型的特征向量，将该特征向量输入深度神经网络模型以获取其一一对应的标签结果，根据标签结果获取待定位的三维网格模型中的最佳置钉点位置。上述方法解决了最优置钉入点定位地智能生成问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111523792A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010316336.4
申请日：2020-04-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种综合能源系统调度参数计算、设备控制方法及相关装置，在计算用于控制设备运行的目标控制参数时，会使用到碳交易约束因子的参数值，即在计算设备的运行控制参数时引入了碳交易机制，碳交易机制可以限制碳排放，从而降低设备运行时的碳排放对环境的影响。也就是说，本发明在计算设备的运行控制参数时，考虑了环境因素，从而确定出的运行控制参数更加符合环境要求，也即在使用计算得到的运行控制参数控制设备运行时，更加符合环境对设备运行的要求，从而确定的设备的运行控制参数计算更准确，则依据运行控制参数进行的设备运行控制也会更准确。
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公开(公告)号：CN111274674A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010015829.4
申请日：2020-01-06
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于有机朗肯循环系统的分布式多能源调度方法。本发明提出产消者通过ORC系统进行分布式多能源调度的方法，首先给出一种包含ORC系统的能源中心架构，建立ORC系统的稳态数学模型。然后，在传统的集中式调度模型基础上，并根据在调度过程中是否包含可信赖的第三方机构，提出两种可行的分布式调度机制；基于所提出的分布式调度机制构建调度优化模型，采用交替方向乘子法进行分布式优化。最后，采用IEEE 123节点配电系统对所提出的分布式调度机制进行说明，分析通过ORC系统进行多能源转换和调度的优化结果，并对两种分布式调度机制进行比较。本发明所提调度方法可充分利用季节性的能源互补特性，并满足迭代次数、运算时间等技术指标的要求。
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公开(公告)号：CN110349159A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910542480.7
申请日：2019-06-21
Applicant: 浙江大学宁波理工学院
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明提供一种基于权重能量自适应分布的三维形状分割方法及系统，包括训练深度神经网络以及对待分割三维模型进行分割预测过程，训练过程包括步骤：将三维模型分割为分割成n个小块，随机选取每个小块上的一个三角面片代表小块，通过分割标签确定每个三角面片对应的分割标签；提取每个三角面片的特征向量；通过分割标签分别计算同一三维模型下的三角面片测地距离的最小值，得到权重能量分布，计算获取每个三角面片的软标签，将所有三维模型下的三角面片的软标签作为深度神经网络训练的输出；用上述输入和输出训练一个带有随机失活层的深度神经网络。该方法具有高准确率、强鲁棒性、强学习扩展能力等优点。
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公开(公告)号：CN110334704A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910542056.2
申请日：2019-06-21
Applicant: 浙江大学宁波理工学院
Abstract: 本发明提供一种基于分层学习的三维模型兴趣点提取方法及系统，包括训练三维模型兴趣点的分层器和细节点提取器，以及对待检测三维模型进行兴趣点预测的过程，训练三维模型兴趣点的分层器和细节点提取器的过程包括：对于集合D中的任何一个三维模型，将所有的人工标记好的兴趣点分为普通兴趣点和细节兴趣点；利用多特征描述符提取三维模型表面所有顶点的特征描述符；使用激活函数对兴趣点及兴趣点附近的点的标签进行赋值，以分别训练两个神经网络；通过特征向量匹配将两个训练好的神经网络组合起来，得到可以预测三维模型兴趣点的分层器和细节点提取器。该方法提取兴趣点的结果明显优于传统算法，兴趣点遗漏率和重复率低。
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公开(公告)号：CN109199603A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811009492.5
申请日：2018-08-31
Applicant: 浙江大学宁波理工学院
Abstract: 本发明提供椎弓根螺钉最优置钉点的智能定位方法，其特征在于，方法包括步骤：S1、获取多组人体椎弓根的CT扫描图片，构建CT扫描图片的三维网格模型Mi(i＝1,2,...,a)；S2、计算三维网格模型Mi上的每个顶点的特征向量 标注每个特征向量 对应的向量标签 S3、利用深度神经网络算法对集合S以及对应的训练标签进行训练学习，获取深度神经网络模型；S4、获取一待定位的人体椎弓根三维网格模型，获取待定位的三维网格模型的特征向量，将该特征向量输入深度神经网络模型以获取其一一对应的标签结果，根据标签结果获取待定位的三维网格模型中的最佳置钉点位置。上述方法解决了最优置钉入点定位地智能生成问题。
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