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高比例風(fēng)光儲(chǔ)接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法
本發(fā)明提供一種高比例風(fēng)光儲(chǔ)接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法，所述方法包括：獲取光伏輸出有功功率Ppv、風(fēng)機(jī)發(fā)電輸出功率Pwd、負(fù)載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv、光伏輸出頻率Fpv；根據(jù)光伏輸出有功功率Ppv、風(fēng)機(jī)發(fā)電輸出功率Pwd、負(fù)載有功功率Pl、光伏輸出電壓Upv和光伏輸出頻率Fpv按照預(yù)設(shè)條件自適應(yīng)地選擇恒定功率跟蹤控制模式、電網(wǎng)電壓頻率輔助控制模式、主動(dòng)離并網(wǎng)控制模式和儲(chǔ)能輔助并網(wǎng)控制模式中的一種對電網(wǎng)進(jìn)行控制。本發(fā)明提供的高比例風(fēng)光儲(chǔ)接入配電網(wǎng)多模式自適應(yīng)控制方法，通過根據(jù)電網(wǎng)的不同運(yùn)行狀態(tài)，選擇相應(yīng)的控制模式，使電網(wǎng)出現(xiàn)故障時(shí)能夠平滑的切換控制模式，避免了停機(jī)，使操作電網(wǎng)時(shí)更加平穩(wěn)，提高了電網(wǎng)的可靠性和安全性。
中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
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一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法，廣泛應(yīng)用于目 標(biāo)識(shí)別，顯微成像，軍事作戰(zhàn)，機(jī)器視覺等領(lǐng)域。本發(fā)明首先利用各向異性熱擴(kuò)散理論建模多聚焦圖像 的成像過程，獲取原始的多聚焦圖像的深度信息，根據(jù)圖像信息確定聚焦區(qū)域，得到多聚焦圖像融合模 板，最后根據(jù)平滑的多層次融合模板圖進(jìn)行多聚焦圖像的融合。本方法不僅能夠有效的提高融合圖像的 質(zhì)量，并且具有良好的實(shí)用性和廣泛的適用性。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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多壁納米碳管表面化學(xué)鍍鎳鋅的方法
研發(fā)階段/n一種多壁納米碳管表面化學(xué)鍍鎳鋅的方法，其特征在于：ａ．首先在鍍鎳鋅之前對碳納米管進(jìn)行預(yù)處理，通過純化、氧化處理獲得較純凈納米碳管，再通過活化、敏化處理在納米碳管表面形成催化金屬核；ｂ．將預(yù)處理后的納米碳管加入鎳鋅鍍液中，反應(yīng)過程用超聲波振蕩器充分散，Ｎｉ－Ｚｎ－Ｐ在納米碳管表面的催化金屬核上沉積并長大，繼而形成連續(xù)結(jié)合鍍層，鎳的自催化活性使沉積持續(xù)進(jìn)行，從而得到較厚的鍍層。將經(jīng)過以上處理的納米碳管用作金屬基復(fù)合材料增強(qiáng)體時(shí)，可以和金屬基體緊密結(jié)合，充分發(fā)揮其優(yōu)良特性。
湖北工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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基于多光譜成像的肉糜摻雜快速檢測設(shè)備及檢測方法
本發(fā)明公開了一種基于多光譜成像的肉糜摻雜快速檢測設(shè)備及檢測方法，基于多光譜成像的肉糜摻雜快速檢測設(shè)備包括計(jì)算機(jī)、載物臺(tái)、電機(jī)、轉(zhuǎn)盤、CCD黑白攝像機(jī)、白光源和多個(gè)窄帶濾光片，多個(gè)窄帶濾光片的可見光光譜波段不同，所述轉(zhuǎn)盤上繞軸線設(shè)置有多個(gè)通孔，每個(gè)所述通孔中設(shè)置有所述窄帶濾光片，所述轉(zhuǎn)盤設(shè)置在所述電機(jī)的轉(zhuǎn)軸上，所述載物臺(tái)位于所述CCD黑白攝像機(jī)的下方，所述轉(zhuǎn)盤位于所述載物臺(tái)和所述CCD黑白攝像機(jī)之間，所述白光源的照射方向朝向所述載物臺(tái)；所述電機(jī)和所述CCD黑白攝像機(jī)與所述計(jì)算機(jī)連接。實(shí)現(xiàn)提高基于多光譜成像的肉糜摻雜快速檢測設(shè)備的檢測準(zhǔn)確性和檢測效率。
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-13
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一種基于多傳感器的機(jī)器人打磨方法
專利名稱：
天津工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
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基于無網(wǎng)格方法的可壓縮多介質(zhì)流場數(shù)值模擬
在非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格方法打破網(wǎng)格結(jié)構(gòu)化思維的基礎(chǔ)上，無網(wǎng)格方法進(jìn) 一步拋棄了網(wǎng)格化的思維，在數(shù)值計(jì)算中只需要節(jié)點(diǎn)信息而無需將節(jié) 點(diǎn)連成網(wǎng)格單元。本課題組發(fā)展了一套適用于求解可壓縮多介質(zhì)流動(dòng) 的無網(wǎng)格方法。將介質(zhì)界面作為內(nèi)部可變形運(yùn)動(dòng)邊界處理，釆用動(dòng)態(tài) 無網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)進(jìn)行追蹤。詳細(xì)研究了介質(zhì)界面上無網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)的雙重流動(dòng) 狀態(tài)定義方法，并使用虛擬流體方法構(gòu)造界面兩側(cè)的虛擬介質(zhì)，將多 介質(zhì)問題轉(zhuǎn)化為較為簡單的單介質(zhì)問題。對于微變形和大變形邊界附 近的動(dòng)態(tài)點(diǎn)云分別釆用彈簧
南京工程學(xué)院
2021-01-12
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一種基于等距邊緣點(diǎn)匹配的多車道線檢測方法
本發(fā)明公開了一種基于等距邊緣點(diǎn)匹配的多車道線檢測方法，包括：采集汽車前方道路圖像，利用世界坐標(biāo)系、相機(jī)坐標(biāo)系和圖像坐標(biāo)系之間的相互關(guān)系，對采集到的汽車前方道路圖像做逆透視投影變化，以得到道路圖像的鳥瞰圖，對鳥瞰圖進(jìn)行邊緣檢測，并對檢測到的邊緣圖進(jìn)行預(yù)處理，對預(yù)處理后的邊緣圖中所有的邊緣點(diǎn)進(jìn)行局部區(qū)域匹配，保留匹配成功的邊緣點(diǎn)對，并通過這些邊緣點(diǎn)對得到特征點(diǎn)圖，在特征點(diǎn)圖中，依照特征點(diǎn)的分布對圖像進(jìn)行分塊，并提取
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于 GPU 的多波前潮流計(jì)算方法和系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于 GPU 的多波前潮流計(jì)算方法，該方法包 括：1)波前矩陣鏈異步并發(fā)執(zhí)行；2)CPU-GPU 間任務(wù)的分配；3)GPU 上矩陣乘法、減法算法的優(yōu)化。波前矩陣鏈采用異步并發(fā)執(zhí)行的模式 處理，GPU 的資源得到了充分的利用；根據(jù)矩陣的大小決定采用 CPU 還是 GPU 處理，使得單個(gè)矩陣的處理時(shí)間最少，結(jié)合波前矩陣鏈的異 步并發(fā)執(zhí)行，能盡可能的減少 CPU、GPU 的空閑等待時(shí)間；在 GPU 上對矩陣
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于 GPU 的多尺度空間特征提取方法
本發(fā)明公開了一種基于 GPU 的多尺度空間特征提取方法，包括 以下步驟：利用多尺寸并行非線性濾波構(gòu)造尺度空間、在尺度空間中 并行的進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測和描述符生成。其中尺度空間構(gòu)造包括：多尺 寸數(shù)據(jù)打包、多尺寸并行降采樣、多尺寸并行非線性濾波的具體執(zhí)行 步驟。為了提高算法的并行度、降低數(shù)據(jù)依賴性，通過并行降采樣提 前得到各個(gè)尺寸下的初始圖像，使得各個(gè)尺寸下的非線性濾波、關(guān)鍵 點(diǎn)檢測和描述符生成可以在 GPU 中并行的執(zhí)行。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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一種NbAl/Nb多芯復(fù)合超導(dǎo)線材的制備方法
一種Nb3Al/Nb多芯復(fù)合超導(dǎo)線材的制備方法，其步驟是：按Nb3Al的化學(xué)計(jì)量比稱取Nb箔和Al箔；將Nb箔、Al箔重疊并纏繞在Nb棒上，再將其裝入Nb管中，然后拉拔成0.8-1mm的細(xì)線，得單芯線材；將單芯線材截成等長的多段后，整齊的裝入Nb管中，并在Nb管的中軸線上放置一根與等長的Nb棒；然后將Nb管拉拔、軋制成直徑1-2.5mm的圓形或扁形的線材，即得多芯線材；將制得的多芯線材截成10cm的短線材，利用脈沖電源在真空條件下對短線材進(jìn)行0.05-0.2秒的1900-2100℃的高溫處理，即得。該法制備周期短、效率高；制得線材整體連接緊密、均勻性好、無分離現(xiàn)象；不存雜質(zhì)相，超導(dǎo)性能優(yōu)良。
西南交通大學(xué)
2016-10-20