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- [发明专利]风储协同一次调频方法及装置-CN202310397274.8在审
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陈磊;贾天下;闵勇;奥博宇;李鲁阳;徐飞
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清华大学
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2023-04-12
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2023-09-29
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H02J3/24
- 本发明涉及电网频率安全领域,提供一种风储协同一次调频方法及装置,该方法应用于风机,包括:在一次调频的过程中,实时获取当前需求调频功率以及风机的当前转速;基于当前需求调频功率、预设的储能调频功率限值以及风机的当前转速,确定储能设备的当前出力状态;若当前出力状态为满发状态时,基于当前需求调频功率与储能调频功率限值的比较结果,控制风机参与调频或进行转速恢复;若当前出力状态为非满发状态时,控制风机按照预设模式运行或退出调频。本发明有效保证了一次调频的有效性,提高了电网的频率响应特性,且整个过程中风机无需与储能设备进行通讯,也无需对风机和储能设备进行集中控制的控制器,降低了对设备间通讯的要求。
- 协同一次调频方法装置
- [发明专利]基于深度学习的新闻评论情感识别方法-CN202310059549.7在审
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闵勇;龙杰;刘雨杭
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浙江工业大学
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2023-01-17
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2023-07-04
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G06F18/214
- 一种基于深度学习的新闻评论情感识别方法,包括以下步骤:S1、获取海量新闻及其评论集,对数据进行抽样与标注;S2、将标注数据数据分为训练集和验证集,并对其文本数据进行预处理,包括数据增强与数据清洗;S3、建立BERT模型,所述BERT模型采用采用的训练算法为BERT‑wwm,将训练集的评论文本进行分割并映射成one‑hot向量,传入BERT模型进行处理,得到对应的特征向量;S4、使用自注意力机制对输出的特征向量进行处理,将其输入分类层中对输出y做softmax处理得到每个类别的近似概率,选择处理结果中值最大的类别作为预测结果。本发明有效减轻了人工标注负担,又能更正大部分错误标注;通过利用注意力机制将所有字符特征融合起来提升分类效果,提高了情感识别的精准性。
- 基于深度学习新闻评论情感识别方法
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