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公开(公告)号：CN109859235B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201811221016.X
申请日：2018-10-19
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种夜间移动车灯跟踪检测系统、方法及设备，为了解决夜间无法准确捕捉车灯目标的问题，提出了一种激光与视觉相结合的跟踪检测系统。本发明采用移动车灯、激光检测单元、图像检测单元、数据通信单元、控制处理单元及稳压电源单元，将激光脉冲和视觉图像参数进行融合，实现夜间场景车灯目标采集、捕捉、跟踪及精确定位；本发明充分利用激光不受夜间限制，能够准确地对目标进行测量，结合视觉图像能够识别大范围内多车灯目标优点，进行两种检测方法优势互补；本发明通过识别移动车灯位置来确定移动车辆位置，能够为会车时车灯切换控制乃至于降低夜间交通事故提供支持。
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公开(公告)号：CN110674931B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910935582.5
申请日：2019-09-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种全连接神经网络优化方法和装置，方法包括：获取待优化神经网络结构数据及其输入样本数据集；计算神经网络中各神经元的输入和输出表达式；计算隐藏层中各神经元对后一层中各神经元的影响程度表达式；基于神经元对后一层中各神经元的影响程度表达式，计算前一层输入变化引起的所述影响程度的变化程度表达式；计算各神经元与后一层中各神经元的关联程度表达式并基样本数据关联程度值；最后对于较小的关联程度值，将其对应的神经元之间的权重值进行近似处理。本发明在考察各个神经元之间的关联程度的同时考虑了输入变化对关联程度的影响，减小功耗开销，提高神经网络的可靠性。
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公开(公告)号：CN108694527B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810903801.7
申请日：2018-08-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种配电网评价方法，包括：考虑负种类划分和负荷同一性构造负荷模型；考虑各负荷之间的影响权重及一致性比例RI结合所述负荷模型构造负荷价值模型；考虑负荷隐患评价因素及一致性比例RI结合所述负荷模型构造负荷隐患模型；考虑负荷隐患权重结合所述负荷模型、负荷价值模型、负荷隐患模型构造配电网评价模型；将标准化处理的功率数据带入配电网评价模型计算配电网评价值，配电网评价值越高越好。本发明考虑多因素相互制约，可以减小单一因素对电网评判的偶然性，可以提高社会稳定性；电网公司可以搜集往年数据，进行评判，也可以参考民众及政府的意愿来调整评判价值参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109859235A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811221016.X
申请日：2018-10-19
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种夜间移动车灯跟踪检测系统、方法及设备，为了解决夜间无法准确捕捉车灯目标的问题，提出了一种激光与视觉相结合的跟踪检测系统。本发明采用移动车灯、激光检测单元、图像检测单元、数据通信单元、控制处理单元及稳压电源单元，将激光脉冲和视觉图像参数进行融合，实现夜间场景车灯目标采集、捕捉、跟踪及精确定位；本发明充分利用激光不受夜间限制，能够准确地对目标进行测量，结合视觉图像能够识别大范围内多车灯目标优点，进行两种检测方法优势互补；本发明通过识别移动车灯位置来确定移动车辆位置，能够为会车时车灯切换控制乃至于降低夜间交通事故提供支持。
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公开(公告)号：CN105846470A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610396981.5
申请日：2016-06-07
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: Y02B10/14 , Y02E10/563 , H02J3/385 , H02J2003/007 , H02M3/156 , H02M7/537
Abstract: 本发明公开了单相光伏并网逆变器的模糊自适应滑模控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立计及系统结构参数不确定性和外界干扰项的光伏逆变器数学模型；步骤2、进行滑模控制器设计；步骤3、进行模糊自适应滑模控制器设计；步骤4、滑模控制器和模糊自适应滑模控制器的输出对光伏系统进行控制。无需建立光伏系统的精确数学模型，采用模糊自适应控制来逼近被控对象，使得系统参数不确定性和外界扰动均被计及；采用滑模控制按照电压偏差设计控制率，使得控制具有鲁棒性，能够满足稳定性和鲁棒性的要求，当系统环境发生突变时，控制算法能可靠工作，使得单相光伏系统输出稳定的正弦交流电压。
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公开(公告)号：CN103887798B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201410106361.4
申请日：2014-03-21
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明公开了有源电力滤波器的反演全局快速终端滑模控制方法，包括步骤一，根据电路理论和基尔霍夫定理建立有源滤波器的数学模型；步骤二，设计反演控制器；步骤三，将反演控制与滑模控制相结合，设计全局快速终端滑模控制器。本发明利用反演控制将系统分解为不超过系统阶数的子系统，为每个子系统设计李雅普诺夫函数和虚拟控制函数，一直后退到整个系统，完成控制率的设计，保证控制系统的稳定性；其次反演控制与滑模控制相结合，增强了控制系统的鲁棒性；最后全局快速终端滑模控制是在普通线性滑模面的基础上加入非线性项，使得系统在远离平衡状态时快速收敛，保证状态跟踪误差在有限时间内到达零，增强了控制系统的快速性。
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公开(公告)号：CN104168331A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410433577.1
申请日：2014-08-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及的是一种基于无线传感器网络的远程电能质量监测系统，其包括：传感器节点、网络基站、数据库服务中心和用户终端，传感器节点通过传感器自组网的方式构建传感器网络，对监测区域内的电网参数以及电量进行采集，传感器节点通过多跳路由的方式将数据传到网络基站，网络基站通过GPRS将数据传回到数据库服务中心，数据被保存在数据库服务中心的服务器上，用户和电网工作人员都可以通过移动客户端实时访问中心服务器，但由于权限的不同，用户只能得到家庭电量消费情况和历史电量消费数据，电网工作人员可以实时访问中心服务器得到电能质量参数，同时也可以远程控制传感器节点，提高了采集数据的可靠性、稳定性、传输距离。
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公开(公告)号：CN110298501B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201910543204.2
申请日：2019-06-21
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于长短时记忆神经网络的电负荷预测方法，包括以下步骤：通过输入历史时刻的电力负荷数据、区域特征因素以及所要求预测的指定时间段；采用LSTM网络对历史时刻的电力负荷数据和区域特征因素进行训练建模，生成电负荷预测的神经网络模型；通过已建立的神经网络模型对电负荷进行预测；最后通过输出单元输出该区域指定时间的电负荷预测结果。优点：能够根据历年数据和建筑特征因素搭建神经网络模型，精准预测出指定时间段的用电负荷，有效提高电负荷预测的准确度。
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