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公开(公告)号：CN118249327A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410255660.8
申请日：2024-03-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其步骤包括：构网器可运行在三种运行模式，满足构网器能够无缝切换，使得混合微电网平稳运行，则需良好的控制参数K，K则由模型库综合算法获取。然后得到模型库综合算法。采用精英优化法找到满足多目标优化的满意解。最后评估满意解的鲁棒性，以发现不易受扰动影响的精英解。本发明能够可靠有效快速实现构网器控制参数K的筛选，构网器能够满足混合微电网中某一侧稳压电源意外故障后，整个系统依旧能平稳运行。避免了传统优化算法的计算时间长，计算公式冗余复杂的问题。此外，鲁棒性评估方法的使用，使得构网器即使外部条件在一定范围内变化，选取的控制参数依旧能够满足系统要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118137592A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410255654.2
申请日：2024-03-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了一种基于集群划分的分布式光伏接入配电网的无功优化方法，包括以下步骤：求出节点间集群划分指标，通过Louvain算法对配电网进行集群划分，并根据节点Shapley值的大小选出关键节点，以减少控制节点的数目。以节点的电压偏移总量和线路的有功损耗最小作为目标，采用NGSA‑II算法对配电网进行无功优化。本发明采在建立配电网多目标无功优化模型时，以节点的电压偏移总量和线路的有功损耗最小作为目标，采用NGSA‑II算法对配电网进行无功优化。仿真结果表明，将NSGA‑II算法应用于无功优化过程不仅减小了系统的有功网损，而且有效降低了节点过电压水平，从而验证了本发明提出方法的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN118278566A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410365344.6
申请日：2024-03-28
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种油田联合站能耗优化方法和系统，其中方法中确定包含油田联合站购能成本、碳排放量以及与电网气网的交互功率波动的多目标优化调度函数，采用萤火虫算法求解，得到油田联合站最优运行策略pareto最优解集，并采用熵权‑TOPSIS法评价pareto最优解集，确定油田联合站最优运行能耗，有效协调电、气和热资源，在满足油田联合站负荷需求的前提下，有效减少油田联合站运行成本，降低碳排放量。
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公开(公告)号：CN110349184A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910489984.7
申请日：2019-06-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代滤波和观测判别的多行人跟踪方法，对待检测视频图像进行3次迭代部件组合检测以降低漏检率；计算第3次迭代后保留的新增目标头部灰度直方图与第2次迭代后的头部图像块的平均灰度直方图间的直方图面积重叠率，滤除重叠率小于设定阈值的目标头部检测框，有效抑制误检测框对检测性能的影响，保留可靠的目标检测框，利于提高检测精确率；进一步提取互遮挡或不完整检测目标的局部可观测区域，获得多目标可观测区域的中心和尺度信息并建立成观测数据集；根据观测数据集及目标轨迹置信度实现跟踪。本发明可应用于人工智能，智能机器人和智能视频监控等领域。
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公开(公告)号：CN110349184B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910489984.7
申请日：2019-06-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代滤波和观测判别的多行人跟踪方法，对待检测视频图像进行3次迭代部件组合检测以降低漏检率；计算第3次迭代后保留的新增目标头部灰度直方图与第2次迭代后的头部图像块的平均灰度直方图间的直方图面积重叠率，滤除重叠率小于设定阈值的目标头部检测框，有效抑制误检测框对检测性能的影响，保留可靠的目标检测框，利于提高检测精确率；进一步提取互遮挡或不完整检测目标的局部可观测区域，获得多目标可观测区域的中心和尺度信息并建立成观测数据集；根据观测数据集及目标轨迹置信度实现跟踪。本发明可应用于人工智能，智能机器人和智能视频监控等领域。
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公开(公告)号：CN109685073A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811622476.3
申请日：2018-12-28
Applicant: 南京工程学院
CPC classification number: G06K9/4671 , G06F17/16 , G06K9/42 , G06K9/6256 , G06T7/11 , G06T7/168 , G06T2207/20056
Abstract: 本发明公开了一种基于核相关滤波的尺度自适应目标跟踪算法，属于计算机视觉领域。包括：选取第一帧待跟踪目标，确定为候选区域；提取候选区域的梯度方向直方图（HOG）特征，进行余弦加权；用KCF算法将候选区域进行循环移位产生训练样本，根据样本训练得到的位置滤波器与候选样本提取的HOG特征在频域中计算得出响应值，更新当前帧目标位置；以上一帧确定的目标位置为中心，得到尺度滤波器并计算得出响应值，将最大响应值对应的尺度作为当前帧的目标尺度；重新提取样本训练滤波器，以线性内插的方式更新位置滤波器和尺度滤波器，进行后续帧的跟踪；本发明可应用于智能视频监控，企业生产自动化和智能机器人等领域。
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