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公开(公告)号:CN118868750A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410891158.6
申请日:2024-07-04
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
IPC: H02S20/32 , G06F17/15 , F24S30/425 , H02S20/23
Abstract: 本申请提出一种倾斜角确定方法、装置、电子设备及可读存储介质,方法包括:获取光伏阵列所处目标区域的第一位置信息、辐射源的第二位置信息以及目标区域在目标时段内的辐射信息,光伏阵列安装于温室屋顶;结合目标位置信息和辐射信息,以光伏阵列的倾斜角为自变量构建目标辐射量函数,目标辐射量函数用于确定目标时段内光伏阵列倾斜面上的总辐射量,目标位置信息为第一位置信息和第二位置信息或者目标位置信息为第二位置信息;对目标辐射量函数进行求解处理得到光伏阵列的目标倾斜角;确定温室的目标屋面角,结合目标屋面角对目标倾斜角进行调整,得到调整后的目标倾斜角。本申请可以使光伏阵列倾斜面的总辐射量和温室内部采光整体达到最优状态。
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公开(公告)号:CN118747422A
公开(公告)日:2024-10-08
申请号:CN202410727031.0
申请日:2024-06-06
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G01J1/42 , G06F30/10 , G06Q50/06 , G06F119/08
Abstract: 本公开提出了一种光伏板位置评估和选取方法、装置及电子设备,包括:获取第一平均辐照度、第二平均辐照度、贴地光伏的第三平均辐照度,以及目标农业用地在无光伏分布情况下的第四平均辐照度;基于第一平均辐照度、第二平均辐照度、第三平均辐照度和第四平均辐照度,计算当前分配参数;确定目标农业用地的目标分配参数;基于当前分配参数和目标分配参数确定农用光伏板的位置是否合格。由此,通过本公开提出的分配参数,可将农用光伏板对农业用地的影响形成数据化,以此可以准确的分析出农用光伏板的位置是否合格。由此,通过本公开提出的分配参数,可将农用光伏板对农业用地的影响形成数据化,以此可以准确的分析出农用光伏板的位置是否合格。
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公开(公告)号:CN112632799A
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN202110010891.9
申请日:2021-01-06
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本申请提供了一种输电线路设计风速取值方法及装置,该方法包括:获取短期气象观测数据;根据参证气象站的重现期风速,从长期气象观测数据中筛选出多个大风事件;将短期观测数据同化到初始场资料中,基于收集的数据、同化后的初始场资料建立研究区域的天气预报模型;对筛选出的大风事件进行模拟,得到多个大风事件的风速模拟结果;计算研究区域各格点与临时气象站对应的格点在每个大风事件中预设高度的最大风速的比值,基于该比值和临时气象站的重现期风速,计算各格点的重现期风速,对待建输电线路进行区段划分并换算得到输电线路各区段预设高度的设计风速值。该方法能够有效提高资料稀少地区输电线路设计风速取值的准确性。
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公开(公告)号:CN112632799B
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202110010891.9
申请日:2021-01-06
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本申请提供了一种输电线路设计风速取值方法及装置,该方法包括:获取短期气象观测数据;根据参证气象站的重现期风速,从长期气象观测数据中筛选出多个大风事件;将短期观测数据同化到初始场资料中,基于收集的数据、同化后的初始场资料建立研究区域的天气预报模型;对筛选出的大风事件进行模拟,得到多个大风事件的风速模拟结果;计算研究区域各格点与临时气象站对应的格点在每个大风事件中预设高度的最大风速的比值,基于该比值和临时气象站的重现期风速,计算各格点的重现期风速,对待建输电线路进行区段划分并换算得到输电线路各区段预设高度的设计风速值。该方法能够有效提高资料稀少地区输电线路设计风速取值的准确性。
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公开(公告)号:CN116659572A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310581119.1
申请日:2023-05-22
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本公开提出一种输电线路杆塔所处区域的覆冰厚度和风速的确定方法和装置,方法包括:获取目标输电线路的目标杆塔所处区域的监测数据;其中,监测数据包括目标时刻的第一气象信息和地形信息;对地形信息进行特征提取,以得到第一地形特征和第一微地形特征;基于第一气象信息、第一地形特征和第一微地形特征进行覆冰厚度和风速的确定,以得到目标杆塔所处区域在目标时刻的目标覆冰厚度和目标风速。由此,可以基于深度学习技术,实现对目标杆塔所处区域的覆冰厚度和风速的确定。
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