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公开(公告)号：CN117578465A
公开(公告)日：2024-02-20
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：CN116663865B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310942613.6
申请日：2023-07-31
Applicant: 山东建筑大学 , 国网山东省电力公司威海供电公司
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明涉及综合能源系统预测调度技术领域，提出了考虑源荷不确定性的综合能源系统日前调度方法及系统，为了解决现有技术中由于源荷数据不确定性造成的预测数据不准确问题，首先通过提取原始序列中所蕴含的频率特性，提高了后续点预测对分解序列的预测精度，然后通过点预测结果的残差进行概率预测，能够捕捉前述数据预处理过程中分解方法未捕捉到的源荷原始数据的不确定性，并对该不确定性进行量化，在较优的点预测序列上叠加反映不确定性的概率预测区间，从而得到混合概率预测的区间结果，通过两阶段混合概率预测提高了预测性能，提高预测的准确性，从而在通过预测数据生成的典型场景求解后得到准确的设备出力结果，提高调度的准确性。
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公开(公告)号：CN116663865A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310942613.6
申请日：2023-07-31
Applicant: 山东建筑大学 , 国网山东省电力公司威海供电公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及综合能源系统预测调度技术领域，提出了考虑源荷不确定性的综合能源系统日前调度方法及系统，为了解决现有技术中由于源荷数据不确定性造成的预测数据不准确问题，首先通过提取原始序列中所蕴含的频率特性，提高了后续点预测对分解序列的预测精度，然后通过点预测结果的残差进行概率预测，能够捕捉前述数据预处理过程中分解方法未捕捉到的源荷原始数据的不确定性，并对该不确定性进行量化，在较优的点预测序列上叠加反映不确定性的概率预测区间，从而得到混合概率预测的区间结果，通过两阶段混合概率预测提高了预测性能，提高预测的准确性，从而在通过预测数据生成的典型场景求解后得到准确的设备出力结果，提高调度的准确性。
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公开(公告)号：CN115063730A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210821827.3
申请日：2022-07-13
Applicant: 山东建筑大学 , 中建八局第二建设有限公司 , 山东大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于行为智能识别领域，提供了基于视频轨迹分析的工人闯入临边区域预警方法及系统，该方法包括获取待检测视频数据；根据待检测视频数据和目标检测网络，得到目标在视频中的位置，对目标进行轨迹跟踪得到目标跟踪轨迹；采用社会力运动场和3D几何位置关系映射计算得到目标的能量场数值；基于目标跟踪轨迹和目标的能量场数值，通过轨迹穿越临边区域概率模型，得到目标的能量估计概率密度，在目标的能量估计概率密度超过临边区域阈值时进行报警，可以精准计算工人是否穿越了临边区域。
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公开(公告)号：CN111637610B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010590624.9
申请日：2020-06-24
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G16H50/30 , F24F120/20
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的室内环境健康度调节方法与系统，其包括以下步骤：(1)采集人的面部数据，应用独立矢量分析从面部数据中分析出周期信号，从而检测心率；(2)对采集的健康环境下的心率数据预处理，构建成环境健康度语言词模型；(3)对采集实际环境下心率数据，与构建的环境健康度模型中的数据进行对比，判断环境是否健康。本发明能够提高心率监测数值的准确度，同时把人的“感觉”通过心率量化，排除主观意识的干扰，心率比较稳定，使判断结果更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111190067B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202010071079.2
申请日：2020-01-21
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明公开了基于物联网的餐饮消毒设备使用监控方法、服务器及系统，采集待识别设备的运行状态数据，从采集的运行状态数据中提取周期电流值、N次谐波、电流有效值和功率值特征；根据待识别设备的电流有效值，判断待识别设备是否处于工作状态，如果是，则进入下一步，如果否，则继续对待识别设备的运行状态数据进行采集；根据待识别设备的周期电流值、功率值和电流有效值，判断待识别设备是否处于稳定的工作状态，如果是，则进入下一步；如果否，则继续对待识别设备的运行状态数据进行采集；根据消毒设备的备选工作模式和N次谐波，对待识别设备的是否为消毒设备进行识别，并识别出消毒设备的实际工作模式。
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公开(公告)号：CN110595008A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201911029307.3
申请日：2019-10-28
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本公开提供了一种地源热泵空调系统多设备协同优化方法及系统，根据地源热泵空调系统关键设备二型模糊模型，得到地源热泵空调系统的系统总换热量和系统总能耗模型，以系统总换热量最大和系统总能耗最小为目标进行系统总换热量和系统总能模型优化；以热源机组的多个换热机组对应的控制器为基础，建立基于热负荷需求响应的群智能节能控制模型；采用基于群智能的分布式优化方法求解所构建的节能控制模型最优解，得到最优的节能控制策略；本公开对地源热泵空调系统的多个设备协同问题进行了抽象并转化成了多目标优化问题，建立了节能控制模型，利用群智能分布式优化方法得到了控制模型的最优解，从而实现地源热泵空调系统中的热泵系统的多设备协同最优控制。
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公开(公告)号：CN110196152A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910247969.1
申请日：2019-03-29
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G01M11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的大型景观灯组的故障诊断方法与系统。该方法包括：通过摄像头获取景观灯组正常工作时的图像并建立标准库；利用摄像头实时获取景观灯组工作时的图像；对获取的图像进行图像处理；利用匹配识别算法与标准库中的图像匹配识别，找出最相似图像；进而根据实时图像与其最相似图像的差异判断景观灯组是否出现故障。本发明的有益效果是：1)解放人力，减少观察人员的工作，更加准确的获得景观灯组的工作状态。2)能及时提醒工作人员进行维修，保证景观灯组的正常工作，美化周围的环境。3)全程通过相关设备完成，使得工作智能化程度进一步加强，大大提高了工作的自动化程度。
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公开(公告)号：CN109886837A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910247808.2
申请日：2019-03-29
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种居民用水模式的智能分析与故障诊断方法及系统。该方法包括：包括以下步骤：步骤1：采集家庭用水数据，建立家庭用水数据库；步骤2：通过对家庭用水数据库内的数据进行分析处理，建立决策表，构建不同的用水模型；步骤3：实时数据采集，然后与各用水模型进行实时匹配，从而识别出用水设施的种类。本发明的有益效果是：采用非侵入式检测，最大限度的保护用户家庭的隐私。采用多类用水信息确定一种用水设施，确保用水设施的识别准确性，进而使得用水设施的故障诊断更加可靠。采用物联网技术，以及本发明描述的多重的报警机制和处理方法，使得家庭用水及其故障诊断更加智能化，人性化。
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公开(公告)号：CN119205281A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411718037.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 济南大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q40/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及时间序列预测技术领域，提供了一种基于半高斯采样的金融产品推荐方法、系统、设备及介质。基于半高斯采样的金融产品推荐方法包括，获取多种金融产品的历史属性数据和历史热度数据，并进行预处理，构建样本集，将样本集划分为训练集和测试集，将训练集中的样本序号映射到半高斯分布的x轴区间[μ‑3σ，μ]内，计算每个样本的权重，并将权重转化为概率值；多项式分布利用所述概率值进行有放回的抽取若干个样本；基于抽取的若干个样本和每个样本对应的真实值，对动态时间卷积网络进行训练，得到训练好的动态时间卷积网络，用于预测所有金融产品的排名，并加排名靠前的若干金融产品推荐给用户。本发明能够生成更加精准的推荐结果。
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