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公开(公告)号：CN119253580A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411212169.3
申请日：2024-08-30
Applicant: 清华大学 , 中科华跃(北京)能源互联网研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种建筑用电负荷的仿真识别方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取目标建筑群的历史用电数据和建筑群用电结构信息，并拆分各建筑结构类型的建筑用电结构信息和子历史用电数据；构建每个建筑结构类型的用电预测模型；识别每个建筑结构类型的各用电负荷变化特征、以及各所述建筑结构类型的子建筑用电结构信息与用电负荷变化特征之间的变化对应关系；基于所述变化对应关系，通过每个建筑结构类型的用电预测模型和用电结构变化策略，模拟每个建筑结构类型的用电过程，得到每个建筑结构类型的仿真用电负荷信息，从而确定所述目标建筑群的各预测用电负荷信息。采用本方法能够提升了对不同建筑结构的用电负荷分析精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100583140C
公开(公告)日：2010-01-20
申请号：CN200810055862.9
申请日：2008-01-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 利用三维立体图标防伪的方法，属于信息安全领域。为了既能三维立体显示图标，又能在三维显示的图标中隐藏秘密图像信息，本发明公开了利用三维立体图标防伪的方法，包括获取参数，输入秘密图像和灰度图像；然后利用可视分存方法构造n幅可视分存图，利用三维立体画方法构造n幅三维立体图，调整所述n幅可视分存图和所述n幅三维立体图大小并分成多个基本块；最后随机选取可视分存图或三维立体图中相应位置处的基本块，构造n幅三维立体可视分存图标等步骤。本发明通过数据融合技术，将可视分存技术和三维立体画技术结合起来，所生成的n幅图标每一幅单独是三维立体画；又可以在三维立体画中分存隐藏秘密信息。
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公开(公告)号：CN100336277C
公开(公告)日：2007-09-05
申请号：CN200510073250.9
申请日：2005-06-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种采用超导储能作为储能模块的串联型动态电压补偿器，属于电力设备技术领域。本补偿器包括：用于对超导储能模块进行充电的充电模块，包括一个三相整流桥以及一个滤波器和一个电子开关；用于存储上述直流电形式电能的超导储能模块，该模块并联在充电模块和逆变模块的直流侧，由超导线圈，一个电子开关，一个功率二极管以及一个电容组成；用于输出补偿电压的逆变单元，包括一个三相逆变桥；用于将动态电压补偿器接入电力系统的隔离滤波单元，包括三个隔离变压器和三个电容。本发明提出的动态压补偿器，满足了对电力系统中电压短时跌落的补偿要求，同时相比较于采用传统储能单元的动态电压补偿器具有更好的动态响应，更长的补偿时间。
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公开(公告)号：CN101216930A
公开(公告)日：2008-07-09
申请号：CN200810055862.9
申请日：2008-01-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 利用三维立体图标防伪的方法，属于信息安全领域。为了既能三维立体显示图标，又能在三维显示的图标中隐藏秘密图像信息，本发明公开了利用三维立体图标防伪的方法，包括获取参数，输入秘密图像和灰度图像；然后利用可视分存方法构造n幅可视分存图，利用三维立体画方法构造n幅三维立体图，调整所述n幅可视分存图和所述n幅三维立体图大小并分成多个基本块；最后随机选取可视分存图或三维立体图中相应位置处的基本块，构造n幅三维立体可视分存图标等步骤。本发明通过数据融合技术，将可视分存技术和三维立体画技术结合起来，所生成的n幅图标每一幅单独是三维立体画；又可以在三维立体画中分存隐藏秘密信息。
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公开(公告)号：CN113724857A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110995845.9
申请日：2021-08-27
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G16H50/20 , G16H30/40 , G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/62 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于眼底图像视网膜血管的眼底疾病自动诊断装置，其处理器执行如下步骤：S1：获取多种眼底疾病的患者和正常人的多个眼底图像及其流调数据；S2：对眼底图像进行预处理；S3：利用深度学习技术构建血管分割网络，对预处理后的眼底图像进行血管分割，得到动静脉血管图；S4：对分割得到的动静脉血管图进行细化操作，提取血管图的多个结构特征参数；S5：利用提取的结构特征参数以及所述流调数据来构建超图；S6：构建一个超图卷积神经网络，利用构建好的超图来训练该超图卷积神经网络；S7：利用训练好的超图神经网络预测新患者的眼底疾病。本发明实现的自动诊断不仅具有可解释性，而且能够提高眼底疾病诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN1697280A
公开(公告)日：2005-11-16
申请号：CN200510073250.9
申请日：2005-06-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种采用超导储能作为储能模块的串联型动态电压补偿器，属于电力设备技术领域。本补偿器包括：用于对超导储能模块进行充电的充电模块，包括一个三相整流桥以及一个滤波器和一个电子开关；用于存储上述直流电形式电能的超导储能模块，该模块并联在充电模块和逆变模块的直流侧，由超导线圈，一个电子开关，一个功率二极管以及一个电容组成；用于输出补偿电压的逆变单元，包括一个三相逆变桥；用于将动态电压补偿器接入电力系统的隔离滤波单元，包括三个隔离变压器和三个电容。本发明提出的动态压补偿器，满足了对电力系统中电压短时跌落的补偿要求，同时相比较于采用传统储能单元的动态电压补偿器具有更好的动态响应，更长的补偿时间。
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