河海大学

本发明公开一种面向复杂水面的区域约束双目点云稳健重建方法，包括通过水面区域掩膜约束限定处理范围，对区域内特征点进行质量筛选，建立跨目近邻匹配，通过比率检验、RANSAC几何一致性筛选、匹配距离统计过滤及区域覆盖度约束实现多级误匹配剔除；将有效匹配点三角化生成候选三维点云，经有限值判断、空间离群点清洗及"粗清洗—拟合—精清洗—再拟合"的闭环平面拟合，得到稳定的水面点云和平面参数；基于匹配数量、内点比例、平面残差及区域覆盖度计算综合可信度，达标则输出水面点云、平面参数及质量指标，否则输出低可信标记。本发明将区域约束贯穿特征筛选、匹配、点云生成和输出全过程，有效减少背景误匹配污染，降低复杂水面条件下误匹配概率。

本发明公开了主动交通管理技术领域的一种交通碰撞风险预测方法及装置，包括：获取宏观交通状态数据序列和微观车辆轨迹数据；根据微观车辆轨迹数据构建动态时空图序列；利用宏观‑微观双流变换器架构，并行处理宏观交通状态数据序列和动态时空图序列，分别提取宏观时序特征序列与微观时序特征序列；通过交叉注意力和门控融合机制，对宏观时序特征序列与微观时序特征序列进行深度耦合，得到上下文感知融合表征；将上下文感知融合表征输入风险预测模型，得到交通碰撞风险等级的预测概率。本发明显著提升了交通碰撞风险预测的准确性和可靠性。

本申请公开了一种基于神经网络的迁移能级陷阱修正方法及系统，属于高压与绝缘技术领域，包括：将各单体分子的基本结构搭建成相应的高斯分子结构；采用杂化密度泛函对高斯分子结构进行量子化学计算，得到轨道能级；对纳米复合材料进行量子化学计算，得到在无电场作用和固定电场强度下，纳米复合材料的轨道能级；计算电荷迁移过程中的电子陷阱和空穴陷阱的势垒高度，确定纳米复合材料的关键参数；构建神经网络，利用神经网络对载流子迁移率进行修正，得到修正值。本申请的方法通过建立“分子结构‑电场条件‑陷阱特性”映射关系，可以有效补偿纯理论计算的系统性偏差，显著提升纳米填料掺杂方案的可靠性，为高压绝缘材料的设计提供量化依据。

本发明公开了一种配电网适时滚动优化方法及系统，属于电力系统运行优化技术领域。所述方法包括：计及风光荷预测偏差相关性的超短期预测；构建基于随机模型预测控制的多目标滚动优化模型；采用改进多目标麋鹿优化算法求解模型；滚动执行控制及预测输入闭环校正。本发明解决了现有柔性互联配电网优化运行时忽略风光荷预测偏差三维相关性、传统优化算法收敛精度不足的技术问题。本发明能够有效提升风光荷预测精度，充分发挥柔性互联装置的调控潜力，显著降低系统网损、改善电压质量、均衡馈线负载，增强了配电网运行的鲁棒性与经济性。

本发明公开了一种基于动态相对增益矩阵的微电网在低电压穿越时电压频率耦合分析方法，该方法中，在微电网短路故障造成低电压穿越期间，获取系统控制参数及期间电压幅值、相角等准稳态运行点，分别建立跟网型变流器在低电压穿越控制模式下的有功无功与电压频率的小信号模型，以及构网型变流器在有功虚拟同步控制、无功下垂控制及低穿功率参考作用下的小信号模型；再基于功率平衡闭环连接得到PCC处频率偏差和电压偏差相对于等效有功、无功扰动的闭环传递矩阵。在此基础上构造动态相对增益、相对耦合指标和交互因子，并对低电压穿越期间电压幅值、线路阻抗比和扰动频率进行扫描，识别不同频段下系统的微电网系统的主导环节。

本发明提供一种计及压力脉动的随机激励下水电机组频率域内概率解析方法与系统，该方法包括：获取水电机组的运行参数，构建动态频率响应数学模型；计及压力脉动与随机扰动，构建水电机组的三阶随机状态空间模型；基于线性系统叠加原理，分别求解频率均值演变轨迹与频率协方差矩阵；提取实时均值与动态标准差，构建高斯概率密度函数；最后结合频率安全运行边界求取域内概率。利用本发明可分析系统在起振及运行阶段的频率特征，并以此实现对高比例新能源电网下水电机组超低频振荡的在线预警与安全阈值设定。

本发明公开了一种基于库普曼能量修正的新能源并网系统频率预测方法。其技术方案包括以下步骤：S1、构建基于改进皮尔逊相似度的全局分量筛选模型；S2、构建反映系统空间分布特征的Koopman能量矩阵；S3、将各节点主导IMF特征分量对应的Koopman能量作为量化不同节点频率支撑能力强弱的特征指标；S4、构建融合Koopman能量修正注意力机制的GAT节点空间特征提取模块；S5、构建基于LSTM的时序频率预测模块；S6、验证基于Koopman能量修正注意力机制的GAT‑LSTM频率预测方法在不同新能源渗透率下的有效性与优越性。本发明为后续计及节点空间分布差异特征的频率稳定分析提供了技术支撑。

本发明提供了一种基于Transformer‑NSGA‑III的用户侧储能多场景自适应优化配置方法，涉及电力储能系统优化技术领域，包括以下步骤：采集目标用户侧的多源场景数据，生成覆盖不同气象条件与时段特征的多组负荷场景；计算多场景加权电池老化成本；构建计及多场景概率分布的多目标优化模型，求解候选方案；筛选出相对贴近度最大的候选方案作为最终推荐的用户侧储能配置方案；将最终推荐的用户侧储能配置方案进行多场景回放验证，若回放验证满足预设经济性和运行性能要求，则将其作为最终推荐的用户侧储能配置方案。本发明提供多维均衡的储能配置方案，具有显著的工程应用价值。

本发明公开了一种基于PINN灰盒扩展卡尔曼滤波的构网型逆变器状态‑参数联合估计及节点惯量映射方法，该方法将构网型逆变器稳态量测物理模型与PINN残差补偿模型融合，构建能够表征暂态响应的灰盒量测方程，能够同步辨识逆变器动态状态、虚拟惯量及阻尼参数。本发明提出的方法能够在避免复杂暂态量测建模的情况下，提高状态‑参数联合估计精度，并将源侧惯量映射至配电网节点，为节点频率支撑能力评估提供技术支撑。

本发明公开了一种基于双流压扩的结构保持特征编码方法及系统，方法包括：对基础大模型的原始中间特征进行结构保持预处理；将预处理后的特征分解为有界的主流分量和互补的残差流分量；对所述主流分量和残差流分量分别应用可微的非线性压扩函数，将其映射到有界区间，并将压扩后的两路分量在通道维度进行拼接，得到编码器输入特征；利用深度学习编码器对所述编码器输入特征进行量化和熵编码，生成比特流，并从比特流中解码得到重建的压扩特征；对重建的压扩特征进行分割，通过逆向压扩函数和逆向流合并操作，恢复得到重建的中间特征；本发明解决了大模型特征长尾分布导致的编码难点，在不破坏特征结构的前提下，实现了高效的端到端特征压缩。