一种基于变色龙算法调控智慧云平台柔性电负荷调度系统及方法

    公开(公告)号:CN116581742B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202310557019.5

    申请日:2023-05-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于变色龙算法调控智慧云平台柔性电负荷调度系统,其包括:云平台系统、光伏预测模块、光伏列阵、风力预测模块、风电机组、数据模块、柔性智慧调控预测模块、电解池、储氢罐、氢燃料电池、DC/DC变换器、用户供给端、工业负载端、离散负载端;本发明在电力调度系统中加入了风力、光伏以及对市场电力需求的预测模块,同时加入了改进后的变色龙算法,使得该系统能精确根据天气预测发电量,利用云平台预测到的当前工业以及离散负荷用电量,通过柔性智慧调控预测模块对当前市场电价的实(56)对比文件Jianguo Zhou.Optimal sizing designand integrated cost-benefit assessment ofstand-alone microgrid system withdifferent energy storage employingchameleon swarm algorithm: A rural casein Northeast China《.Renewable Energy》.2022,p.1111-1137.

    一种质子交换膜燃料电池寿命预测的方法

    公开(公告)号:CN116502541B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202310568459.0

    申请日:2023-05-18

    Abstract: 本发明公开了一种质子交换膜燃料电池寿命预测的方法,采用改进的蛇优化算法分别优化卷积神经网络模型CSO‑CNN和随机向量网络模型CSO‑RVFL进行退化趋势预测;采用粒子滤波嵌套半经验模型,首先通过燃料电池的物理模型进行循环迭代得到状态方程和观测方程的参数范围,并利用粒子群优化算法进行对物理模型进行参数优化;最后采用Blending算法对数据驱动模型和物理模型预测结果进行集成学习得到燃料电池的性能退化趋势,使用性能退化趋势预测结果对质子交换膜燃料电池剩余寿命进行预测。本发明利用改进的蛇算法对CNN和RVFL模型进行同步优化,能够更好的得到燃料电池性能退化趋势,实现对质子交换膜燃料电池剩余寿命的精确快速预测。

    一种基于变色龙算法的自适应多状态储能设备

    公开(公告)号:CN116316533B

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202310346497.1

    申请日:2023-04-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于变色龙算法的自适应多状态储能设备,包括健康锂电池组、废旧锂电池组、氢燃料电池模块、超级电容器模块、Atmel‑VCR主控芯片、N个三联单控开关、超级电容器、储氢罐、负载端、电解槽、变色龙算法调控器、氢气用户端。通过超级电容器将不同健康状态的锂离子电池与氢燃料电池耦合起来;通过DC/DC变换器电压转换比维持混合储能系统的终端电压;通过三联单控开关的状态,实现并联、串联和旁路连接,同时利用变色龙算法调控器灵活组合锂离子电池的数量,提高锂电池的寿命。与现有技术相比,本发明适用于工业、商业负载下的多状态的储能调配,并能够充分利用从电动汽车退役下来的废旧电池,解决废旧电池处理难的难题。

    一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN116777873A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310742405.1

    申请日:2023-06-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法,网络的改进方式包括:通过使用k‑means++聚类算法计算出更适合此模型的目标框参数,将主干网络的部分卷积替换为PConv,将原模型的损失函数CIOU改为SIOU,并在每个特征层输出的地方添加SE注意力机制。通过改进网络,使得模型的检测精度从0.626提升到了0.792,召回率从0.611提升到了0.653,mAP值从0.65提升到了0.709。一种基于改进YOLOv7算法的带钢表面缺陷检测方法,与原网络相比在保证检测速度的同时拥有更高的检测精度,权重文件大小从原来的74.9Mb减少到66.3Mb,在带钢生产的过程中可以发挥重要作用,实现自动化检测、快速识别缺陷区域,提高生产效率和产品质量。在带钢生产的后期,使用改进YOLOv7算法对成品带钢进行表面缺陷检测,可以保证产品质量,避免缺陷产品流入市场,影响企业声誉。

    一种基于YOLOv5模型的识别交通信号灯的方法

    公开(公告)号:CN116524466A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310408148.8

    申请日:2023-04-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5模型的识别交通信号灯的方法,利用K‑means聚类算法对目标物体的目标框的参数进行确定,并在head目标检测头中加入注意力机制和改变上采样方式以提高检测的精度。包括:在公开道路拍摄路口的交通信号灯的图像数据,将部分图片模糊处理得到针对雨天雾天等视野不清晰的情况下的数据集并对数据集的图片进行数据标注,标注格式为xml格式,并将文件转化为YOLO可以识别的txt文件,选择自制数据集的80%作为训练集。将改进后的YOLOv5模型进行训练,并将测试集放到改进的网络中进行检测,能够显著取得良好效果。随着自动驾驶的逐步研究,交通信号灯的识别是行驶安全的一大重要隐患。通过使用改进YOLOv5模型的识别交通信号灯的方法,能够较原网络拥有更高的精度和抗干扰能力,能够减少错误识别其他物体为交通信号灯的概率,减少了交通事故的发生,让驾驶拥有更高的安全保障。

    一种林场环境平衡调节设备
    17.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116430930A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310400598.2

    申请日:2023-04-14

    Abstract: 本发明公开了一种林场环境平衡调节设备,环境平衡调节设备包括环境参数检测单元、平衡设计单元,平衡控制模块以及平衡设备。环境参数检测单元包括温度传感器、湿度传感器、烟气传感器、浊度仪、MINI超站仪、环境大气采样器以及环境颗粒物采样器,按需多点安装,检测林场的环境参数;环境平衡设计单元通过启发萤火虫算法基于环境参数进行环境参数指标平衡设计;平衡控制模块基于控制策略做出针对性控制操作,还包括监控模块与报警模块,对异常指标进行报警处理。与现有技术相比,本发明能够对林场环境指标做出响应调整,包括温度调控、湿度调控以及植被密度调节,保障林场安全可靠的运营。

    一种改善机器人运动平衡性的自适应控制策略

    公开(公告)号:CN116430724A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310285513.0

    申请日:2023-03-22

    Abstract: 本发明公开了一种改善机器人运动平衡性的自适应控制策略,包括:将机器人运动的状态方程进行转化,得到一般形式的状态方程;设计有限时间性能函数,结合障碍李亚普诺夫函数构建合适的受约束误差变量;结合神经网络逼近技术,利用动态面控制反推方法设计虚拟控制、实际输入、自适应更新律和非线性干扰观测器;设计合适的正定李亚普诺夫函数L,对其进行求导计算代入虚拟控制、实际输入、自适应更新律和非线性干扰观测器得到并进行稳定性判定。与现有技术相比,本发明能够保证系统在有限时间内稳定,且能够在满足约束条件的情况下保证跟踪误差在规定时间收敛到预定义的范围内,实现了机器人运动系统的约束控制、干扰抑制和有限时间预定性能指标。

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