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公开(公告)号：CN119557765A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411776373.8
申请日：2024-12-05
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F18/2415 , G01R21/06 , G01R19/00 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于非侵入负荷识别领域，提供了一种电气设备非侵入式负荷识别方法、系统、介质及设备，其技术方案为通过事件检测判断出发生设备状态变化的事件，提取设备暂稳态电压、电流和功率特征，构建设备状态信息库，在设备自然运行下统计不同设备状态转移概率，得到状态转移概率矩阵，同时为了更准确设备的状态，根据暂态电流电压、稳态电流电压和功率特征，通过计算新时间和状态信息库里的数据之间的相似度，构建相似度信息矩阵，更新状态转移概率矩阵，基于设备状态信息库、状态转移概率矩阵和相似度信息矩阵组成的复合特征向量构建神经网络训练集，训练分类神经网络，得到设备类别。利用不同特征之间的互补性，提高了对办公设备的负荷辨识能力。
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公开(公告)号：CN117578465B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410056491.5
申请日：2024-01-16
Applicant: 山东建筑大学
IPC: H02J3/00 , G06Q30/0201 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/38
Abstract: 本发明涉及电力负荷预测技术领域，特别是涉及一种多尺度可解释的微电网电力负荷预测方法及系统，方法包括：采用微电网电力负荷数据集对全局尺度模型进行训练，得到初步全局尺度模型；对全局尺度模型的输入空间进行分区；将微电网电力负荷数据集，输入到初步全局尺度模型中，输出预测值，计算预测值与真实值之间的误差，根据误差超过设定阈值的输入空间分区集合，确定局部学习范围；判断微电网电力负荷数据集中的每一个样本是否处于局部学习范围内，如果是，则将当前样本输入到对应学习范围的局部精细模型中，对其进行训练，得到对应学习范围的训练后的局部精细模型。本发明能够提升模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN114999095B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202210564672.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G08B17/06
Abstract: 本发明属于火灾监测技术领域，提供了一种基于时间和空间融合的建筑电气火灾监测方法及系统，先将可疑电弧数据与其在获取时间上最接近的历史电弧数据进行对比，此时的历史电弧数据和可电弧数据来自同一信号源；如果通过与时间上最接近的历史电弧数据对比，得不到判定为电弧的结果或找不时间上最接近的历史电弧数据，再将可疑电弧数据与其在获取空间上最接近的历史电弧数据进行对比，此时的历史电弧数据和可电弧数据分别来自相邻的不同空间位置上的信号源，分别从纵向时间和横向空间上对可疑电弧数据进行了识别诊断，提高了火灾报警的实时性和准确性，减少了误报漏报情况的发生，可以做到精准和迅速火灾自动报警。
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公开(公告)号：CN117011563A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310980920.3
申请日：2023-08-04
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06V20/52 , G06N3/0895 , G06N3/098 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出基于半监督联邦学习的道路损害巡检跨域检测方法及系统，涉及道路损害检测技术领域。包括本地客户端获取目标域用户数据、源域用户数据，为用户分配目标检测器；对源域用户数据进行数据扩增、不同环境的路面数据生成和跨域伪图像的生成；采用包含老化阶段、适应阶段和SSDA阶段的半监督目标检测训练模式首先对目标检测器进行有监督训练，得到有监督训练好的学生模型；服务器端进行聚合，得到教师模型，将教师模型反馈至本地客户端；利用教师模型生成假标签，利用假标签对有监督训练好的学生模型进行半监督自适应训练，得到最终训练好的学生模型。本发明提升了检测的速度以满足对于实时检测的需求，解决模型表现差的问题，提高了模型的泛性。
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公开(公告)号：CN115310727B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211237284.7
申请日：2022-10-11
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的建筑冷热电负荷预测方法及系统，涉及建筑电负荷预测技术领域，该方法包括：获取多个源域建筑实际和仿真的冷热电负荷数据以及目标域建筑的仿真冷热电负荷数据，计算得到多个源域建筑冷热电负荷数据的时序误差，利用斯皮尔曼等级相关系数计算得到目标域建筑和多个源域建筑的相关性，以此计算得到权重误差，将该权重误差迁移至目标域建筑仿真冷热电负荷数据，以此作为目标域建筑的历史冷热电负荷数据，构建并训练预测模型，通过训练完成的预测模型，预测目标域建筑的冷热电负荷数据。本发明解决了某区域出现新建筑，由于缺少历史冷热电数据而无法对其负荷进行准确预测的问题，提高了建筑冷热电负荷预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115563883A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211336160.4
申请日：2022-10-28
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于混合预测模型的多时间尺度风速预测方法及系统，涉及电力系统技术领域。使用整合移动平均自回归模型提取各时间尺度风速时间序列的线性特征、使用集合经验模态分解模型将非线性残差序列分解、使用长短期记忆神经网络模型对分解的子序列进行预测、将预测后的子序列集成并与提取到的线性时间序列相加得到最终预测的风速时间序列。本发明考虑了风速的非平稳特征，并通过多种模型基于多时间尺度实现了风速的高效率，高准确度的预测。
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公开(公告)号：CN115310727A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211237284.7
申请日：2022-10-11
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的建筑冷热电负荷预测方法及系统，涉及建筑电负荷预测技术领域，该方法包括：获取多个源域建筑实际和仿真的冷热电负荷数据以及目标域建筑的仿真冷热电负荷数据，计算得到多个源域建筑冷热电负荷数据的时序误差，利用斯皮尔曼等级相关系数计算得到目标域建筑和多个源域建筑的相关性，以此计算得到权重误差，将该权重误差迁移至目标域建筑仿真冷热电负荷数据，以此作为目标域建筑的历史冷热电负荷数据，构建并训练预测模型，通过训练完成的预测模型，预测目标域建筑的冷热电负荷数据。本发明解决了某区域出现新建筑，由于缺少历史冷热电数据而无法对其负荷进行准确预测的问题，提高了建筑冷热电负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115146852A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210779458.6
申请日：2022-07-04
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明提供了一种基于非侵入式识别的公共建筑设备管理和用能优化方法，根据获取的单相电气参数数据和三相电气参数数据，进行公共建筑内各设备的识别结果，根据公共建筑内各设备的识别结果，对设备用电细节进行分析，通过统计用电设备的使用频次和使用时长，采用人工智能和大数据分析方法分析出各类不合理的用电行为，并对设备进行优化管控；本发明实现了对用电设备的优化控制，节约了公共建筑的能耗。
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公开(公告)号：CN115049142A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210748668.9
申请日：2022-06-29
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明公开一种基于迁移学习的跨域电动汽车充电站负荷预测方法及系统，包括：获取源域建筑能耗数据和目标域充电站能耗数据，并分别进行趋势提取，得到源域趋势预测数据和目标域趋势预测数据；根据源域趋势预测数据和目标域趋势预测数据分别得到源域残差数据和目标域残差数据，将源域残差数据和目标域残差数据进行相似度分析，得到待迁移的源域残差数据；根据待迁移的源域残差数据经模型预训练和模型微调后得到跨域迁移学习网络，对目标域残差数据根据跨域迁移学习网络进行预测，得到目标域残差预测数据，将目标域残差预测数据与目标域趋势预测数据叠加后得到目标域充电站负荷预测结果。解决电动汽车充电站数据少、预测精度差和负迁移的问题。
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公开(公告)号：CN113589105B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110909775.0
申请日：2021-08-09
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本公开提供了一种基于物联网的建筑电气火灾串联故障电弧识别方法及系统，获取待检测线路的电流有效值、高频周期电流和电流谐波；对获取的数据进行预处理；一阶特征提取，包括：当预处理后的电流有效值大于第一预设阈值时，根据预处理后的电流谐波确定负载类型；二阶特征提取，包括：对一阶提取后的疑似异常数据的高频周期电流进行互补集合经验模态分解，结合负载类型，根据分解结果与预设故障本征模态函数的对比得到串联故障电弧结果；本公开针对高频电气参数，通过一阶特征提取和二阶特征提取，实现了线路串联故障电弧的准确和高效识别。
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