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公开(公告)号：CN105955148B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201610514157.5
申请日：2016-07-01
Applicant: 福州大学
IPC: G05B19/042 , H02S50/10
Abstract: 本发明涉及一种基于ZigBee的光伏组件在线监测与故障诊断方法，采用模块化设计，将系统分成光伏组件无线传感器节点、数据网关、数据管理中心。光伏组件无线传感节点由CC2530无线收发器、传感器模块和电源管理模块构成，用于监测光伏组件的工作参数和环境参数，并通过ZigBee网络传给数据网关；数据网关采用基于ARM核的Mini2440控制器进行设计，完成对监测数据的缓存并将其转发给数据管理中心；数据管理中心采用QT软件进行设计，实现对数据网关转发过来的监测数据进行存储、显示、查询以及对传感网参数配置等功能，并基于实际监测数据采用遗传算法优化BP神经网络故障诊断模型，对光伏阵列的正常、短路、阴影和老化四种常见工况状态进行自动诊断。
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公开(公告)号：CN108062571A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711439293.3
申请日：2017-12-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于差分进化随机森林分类器的光伏阵列故障诊断方法。该方法：首先，采集各种工况条件下的光伏阵列电压和各个光伏组串的电流，并以不同的标识符对各种工况进行标识；其次，采用基于袋外数据的分类误判率均值大小确定随机森林模型中决策树的数量范围；而后，利用差分进化算法对其决策树数量范围进行全局优化，得到最优的决策树数量值；再而，将计算出的最优决策树数量值带入利用随机森林分类器并对样本进行训练，得到随机森林故障诊断训练模型；最后，利用训练模型对光伏阵列进行故障检测和分类。本发明方法，能够在保证最优的模型分类准确率的同时大大加快模型训练速度，从而更快速、准确地实现对光伏发电阵列的故障检测和分类。
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公开(公告)号：CN108008176A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711173022.8
申请日：2017-11-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种光伏阵列实时状态监测与故障定位系统。包括电压电流传感电路、数据采集卡以及MATLAB上位机数据管理中心；所述电压电流传感电路用以进行光伏阵列的电压和各个组串电流的检测；所述MATLAB上位机数据管理中心用于进行数据采集卡的各项设置以及数据处理；根据所述数据采集卡采集传输至MATLAB上位机数据管理中心的数据，MATLAB上位机数据管理中心通过采用阈值法－Hampel辨识法相结合的光伏阵列离群值检测算法，比较不同光伏组串瞬时电流进行异常检测实现故障定位。本发明系统能够自动定时采集光伏电气数据并快速、准确地判断是否发生故障及实现故障组串定位，从而及时发现光伏阵列中的潜在性故障，保证了光伏发电系统安全、稳定地运行。
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公开(公告)号：CN107992099A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711328587.9
申请日：2017-12-13
Applicant: 福州大学
IPC: G05D3/12
Abstract: 本发明涉及一种基于改进帧差法的目标运动视频跟踪方法及系统。该方法具体包括以下内容：步骤S1：系统通过视频采集设备获取视频信息流，进行图像处理；步骤S2：利用视频差异信息，用改进帧差算法提取出所跟踪目标的具体位置；步骤S3：用目标中心点权重计算方法，计算出跟踪目标中心点坐标；步骤S4：根据目标中心点位置与视频中心位置，以及相应的云台参数，计算出云台转移方向和时间；步骤S5：系统发送云台控制指令，确定不同方向的转动时间，通过云台控制摄像头的转动，将目标置于中心视频区。实现了在指定目标运动时，利用视频的方式进行跟踪的目的。
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公开(公告)号：CN104103756B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201410357066.6
申请日：2014-07-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种阻变存储器及采用其实现多值存储的方法，所述阻变存储器包括：一基片；一第一端电极，设置于基片上；一经等离子处理过的阻变存储介质，设置于第一端电极的右侧或上方；一第二端电极，设置于阻变存储介质的右侧。采用所述阻变存储器实现多值存储的方法为：采用限制流经阻变存储介质电流的方式，对阻变存储介质的阻态进行调整。通过不同限制电流获得阻变存储介质的不同阻态，从而重复、稳定地实现多值存储。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN106940890A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710165415.8
申请日：2017-03-20
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06F17/18 , G06N3/086 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明涉及一种基于种群进化思想的粒子滤波跟踪方法，在特征匹配阶段，将增强型纹理特征作为目标特征以减小光线变化导致的特征匹配出错率，易于区分出目标纹理特性；在目标预测阶段，由于粒子滤波的粒子退化和贫化问题，基于种群进化思想，将简化群优化算法引入到粒子滤波的重采样阶段，从而可以在保留优良粒子的基础上，通过增加一项粒子随机运动过程，提供粒子多样性，进而提高跟踪鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106248635A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610579309.X
申请日：2016-07-22
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/59
CPC classification number: G01N21/59
Abstract: 本发明涉及一种基于数字摄像的能见度检测方法，包括中央控制模块以及与其相连的摄像头采集模块、光照值采集模块、显示模块。中央控制模块通过光照值采集模块采集环境亮度对白昼进行判断，若是白昼，通过摄像头采集当前环境的数字图像并用暗通道先验原理计算出当前场景的透射率值，将光照值和透射率值作为BP神经网络的输入并与人眼CIE曲线进行拟合得到能见度值；若是黑夜，通过韦伯对比度与LAB的(L-明度)值作为支持向量机的输入进行夜晚能见度的分级。本发明无需摄像头的精确标定和特殊的目标物，能全路段实时检测道路能见度，在道路上进行显示以警示驾驶人员安全行驶，具有广阔的应用前景和推广价值。
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公开(公告)号：CN106021806A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610394965.2
申请日：2016-06-06
Applicant: 福州大学
CPC classification number: Y02E60/76 , Y04S40/22 , G06F17/5036 , H02S50/10
Abstract: 本发明涉及一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法，具体包括以下步骤：步骤S1：对光伏组串进行伏安特性扫描，并进行曲线拟合，获取光伏内部等效五参数；步骤S2：获取的光伏内部等效五参数进行整合归一化；步骤S3：采用模式搜索算法计算出最优KELM算法核函数的若干个系数；步骤S4：将计算出的系数带入KELM并对样本进行训练，得到训练模型。步骤S5：利用训练模型对光伏组串进行故障检测和分类。本发明所提出的基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法，能够有效提高光伏发电阵列故障检测和分类的准确性。
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公开(公告)号：CN105242740A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510400500.9
申请日：2015-07-10
Applicant: 福州大学
IPC: G05F1/66
Abstract: 本发明涉及一种局部阴影下最大功率点跟踪控制方法，首先对局部阴影下光伏列阵输出特性进行分析，获得归一化的最大功率点电压的分布规律;再利用分布规律结合扰动观察法，进行全局最大功率点跟踪；首先确定可能存在局部最大功率点的区域，然后对该区域使用扰动观察法的局部扫描，最后获得所有的局部最大功率点，通过比较的方式找到全局最大功率点。本发明能够大幅度缩短扫描时间，能够快速确定全局最大功率点。
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