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公开(公告)号：CN119070382A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411206406.5
申请日：2024-08-30
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02J3/38 , H02J3/01 , H02M7/5387
Abstract: 本发明公开了一种基于并网逆变器的滑模控制器与锁相环参数多目标优化方法，根据三相并网型逆变器的滤波电感电流和滤波电容电压，构建三相并网逆变器的α‑β坐标系上的等效系统模型；设计滑模面，并设计三相逆变器的滑模控制器；设计锁相环，确保网侧电流的给定相位与电网电压的相位相匹配，使输出电流频率和相位与电网电压保持同步；确定目标函数，利用改进的NSGAII算法对滑模控制器参数和锁相环参数进行优化，有效提高了逆变器在电网扰动和负载变化条件下的鲁棒性和稳定性。本发明能够同时优化滑模控制器和锁相环参数，具有更好的输出电流质量、响应速度和稳态精度，在降低系统复杂性和提高控制性能方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN119070354A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411157769.4
申请日：2024-08-22
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于复合储能功率分配的微电网多目标优化控制方法，首先，根据微电网系统功率分配策略得到所需储能系统平抑的功率信号；其次，通过MVMD分解所得功率信号，并重构为高中低频三个重构信号以分配给复合储能系统，各储能按频进行针对性平稳波动；对微电网系统建立基于复合储能功率分配的多目标优化模型，包括优化变量、目标函数和约束条件；并提出ICCSO改进算法以增强其全局收敛性，对所建立的多目标优化模型求解，得到符合期望目标函数的最优信号重构求和模态数及惩罚因子参数组。本发明通过复合储能系统进行三频段功率分配响应建立多目标优化模型并求解，可进一步完善微电网系统风电功率波动的全频段精准平抑。
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公开(公告)号：CN118760851A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410735302.7
申请日：2024-06-07
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0985 , G06N3/086 , G01R31/396 , G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/385 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数据扩充的燃料电池故障诊断方法及系统，所述方法包括：预先获取燃料电池运行过程中的历史故障数据；将燃料电池历史故障数据输入到改进的生成对抗网络WGAN中进行数据扩充，通过利用多维放缩MDS对高维度数据集进行特征降维消除冗余数据；构建现代时间卷积网络MODERNTCN模型，并利用改进的爱情进化算法对MODERNTCN模型的超参数进行优化；将处理后的低维数据集输入到优化后的MODERNTCN模型中训练，得到燃料电池故障诊断模型；利用燃料电池故障诊断模型对燃料电池运行过程中故障进行诊断，得到对应的诊断结果。本发明通过改进的爱情进化算法优化MODERNTCN模型，提高了对故障信息的利用，有效提高燃料电池运行过程故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN118199054A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410489544.2
申请日：2024-04-23
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02J3/00 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置及介质，所述方法包括：首先对获取原始的电力负荷数据进行预处理；利用InfoGAN方法对电力负荷中缺失的数据进行重构；采用图卷积神经网络算法对电力负荷数据进行特征提取，进而把提取的有效数据构成邻接矩阵；采用随机对立学习策略、饥饿搜索策略和准反向学习策略对DBO算法进行改进，得到IDBO算法；之后把邻接矩阵输入周期性解耦神经网络模型中进行训练，同时利用IDBO算法优化周期性解耦神经网络模型参数，利用训练优化后的周期性解耦神经网络模型对电力负荷进行预测。本发明能对电力负荷进行准确预测，确保电力系统的稳定、高效运行以及对合理规划未来能源供需起着关键的作用。
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公开(公告)号：CN118199054B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410489544.2
申请日：2024-04-23
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02J3/00 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置及介质，所述方法包括：首先对获取原始的电力负荷数据进行预处理；利用InfoGAN方法对电力负荷中缺失的数据进行重构；采用图卷积神经网络算法对电力负荷数据进行特征提取，进而把提取的有效数据构成邻接矩阵；采用随机对立学习策略、饥饿搜索策略和准反向学习策略对DBO算法进行改进，得到IDBO算法；之后把邻接矩阵输入周期性解耦神经网络模型中进行训练，同时利用IDBO算法优化周期性解耦神经网络模型参数，利用训练优化后的周期性解耦神经网络模型对电力负荷进行预测。本发明能对电力负荷进行准确预测，确保电力系统的稳定、高效运行以及对合理规划未来能源供需起着关键的作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118798566A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410951987.9
申请日：2024-07-16
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06F18/23213
Abstract: 一种用于多配送物流中心站点选址及路径规划的方法，求解总成本最少的多配送中心站点的地址选取和配送路径；首先利用改进后的K‑Means算法对需求点的位置进行聚类划分，确定各个区域的配送中心站点及对应的配送需求点位置；聚类划分后，使用双层规划模型，建立数学模型；对高尔夫优化算法进行改进，基于非支配排序和拥挤度距离，探索阶段变为精英种群成员的位置更新，加入自适应动态算子改进开发阶段的位置更新；最终建立合理的物流中心的位置和配送路径。本发明实现智能规划配送路线，可以显著缩短运输距离和时间，减少燃油消耗和人工成本，大幅提高配送效率，为企业带来显著的成本优势和服务优势。
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公开(公告)号：CN118695266A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410493399.5
申请日：2024-04-23
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H04W16/18 , H04W12/122 , H04W24/02 , H04W84/18 , G06N3/006
Abstract: 一种多策略改进斑马算法优化无线传感器节点布置的方法，涉及无线传感器网络覆盖领域；首先创建节点的感知模型，利用多策略改进斑马智能优化算法，采用佳点集初始化种群，增加模型的种群多样性；加入细菌趋向及复制操作更新最优解的位置；通过轮盘赌结合蚁狮优化算法中的随机游走策略，加入全局最优和随机个体的更新和设置动态的边界和上下界；传感器节点的部署位置和节点数量为输入，将待监测区域的网络覆盖率最大为优化目标，输出最优的节点布置方案和最大覆盖率。本发明具有收敛速度更快，能对整个无线传感器网络的资源进行合理的分配，减少节点冗余，提高传感器网络模型的覆盖率，提升模型的收敛速度与寻优精度，覆盖率及搜索效率显著提升。
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公开(公告)号：CN118196908B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410490396.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种变电站工作区域的人员危险行为识别方法及系统，所述方法包括：建立危险行为数据集；对接收到的视频流数据进行处理，把输入视频等时划分为K个片段并进行帧化，分别得到RGB图像和用TV‑L1光流法来提取光流计算得到的光流图像；基于双流网络使用改进的能量谷优化算法优化并行的ResNet‑34网络和LSTM网络，使用ResNet‑34网络从每个片段的RGB图像中提取空间特征和使用LSTM网络从每个片段的连续多帧光流图像提取时间特征，然后分别将时间和空间的多片段得分融合，再融合时空得分，得到最终的行为识别结果；对变电站工作区域的人员危险行为进行识别。本发明能有效的对变电站工作区域的人员危险行为进行识别，为变电站工作区域的人员提供安全保障。
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公开(公告)号：CN117789301A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311830580.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06V20/54 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种应用于车站乘客的危险动作识别方法及系统，所述方法包括针对车站乘客的危险动作特点，采集在车站站台危险动作视频数据，建立危险动作数据集；对采集到的视频数据，将其转化为图片帧，采用AlphaPose模型对人体关节骨架特征值进行提取；对斑马优化算法进行改进，即在斑马优化算法中引入透镜成像反向学习策略，提高种群多样性，并采用改进后的斑马优化算法优化AlphaPose模型；将提取的人体关节骨架特征数据送入构建的TCN‑transformer网络模型进行训练，利用训练好的模型对车站乘客的危险动作进行识别；对于获取的乘客的危险动作识别结果进行前端界面展示，以便于车站监管人员处理。本发明可以有效的对高铁站乘客危险动作进行识别，及时发现隐患，降低风险发生。
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公开(公告)号：CN119477825A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411498694.6
申请日：2024-10-25
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06T7/00 , H02S40/10 , B08B5/04 , B08B13/00 , G06T1/00 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的光伏面板污染识别和清洁系统的操作方法；属于光伏面板污染识别和清洁领域，其操作步骤：利用无人机搭载的高清摄像头对光伏面板进行拍摄，对光伏面板图像数据进行预处理；利用掩码生成编码器提取图像特征，把提取的有效数据构成特征向量；利用多差分柯西突变策略、折射反向学习策略对鱼鹰优化算法进行改进得到IOOA算法；把特征向量输入增强型YOLOv8模型中进行训练，利用IOOA算法优化增强型YOLOv8模型参数，利用训练优化后增强型YOLOv8模型对光伏面板污染的识别；根据增强型YOLOv8模型识别结果，控制无人机靠近清洁目标，执行清洁动作。本发明能够显著提升无人机光伏面板污染识别与清洁系统的智能化水平，实现更高效、更精准的运维管理作。
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