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公开(公告)号：CN118412904A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410489548.0
申请日：2024-04-23
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于城市物流需求预测的绿色能源吸纳装置及方法，该装置包括电力需求预测单元，用于通过云数据采集和大数据预测，进行物流需求预测、交通状况预测和电力需求预测；以及储能站点容量优化单元，用于根据电力预测数据调控单个储能站点的科学容量，储能站点的能量来源包括废电和电网，储能站点用于为新能源车充电；本发明将城市中因光伏、风力发电成效不稳定而遭公共电网拒之门外的废风、废光，将它们投入到设立储能站点中，重新将能量储存在绿色能源吸纳装置中，将这些能量用于为新能源物流车供电，同时也为废风废光提供了容纳之处；根据城市的物流需求，合理设立储能站点。
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公开(公告)号：CN118391183A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410489523.0
申请日：2024-04-23
Applicant: 淮阴工学院
IPC: F03B15/00 , F03B11/00 , H04N23/50 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹成像的水轮机状态监测和故障诊断方法，首先利用声学传感器和摄像头分别采集水轮机的声纹数据和可见光图像；声纹数据通过模数转换器将信号转换为数字信号；针对信号的噪声处理，使用改进RVMD、SGMD和维纳滤波对数据进行信号增强和去噪，其中通过改进的WSO算法优化RVMD的参数；接着，利用LCMV波束成像算法生成声纹数据声场强度图，然后将其与可见光图像融合，形成多信息图像，实现声源定位；构建基于均方根误差的conformer模型，获得诊断结果，实现对水轮机的状态监测和故障诊断。本发明能准确高效的实时检测水轮机故障并定位，保证水轮机的正常运行。
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公开(公告)号：CN117877252B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311849226.4
申请日：2023-12-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G08G1/01 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/2413 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类与进化深度学习的交通流预测方法，对预先采集的交通流数据进行预处理，用改进的聚类算法对交通流数据进行聚类；采用欧拉特征提取方法从交通流数据中提取出有关时间序列的振幅、相位和频率特征信息；之后采用Tent混沌映射、非线性惯性权重因子和领导者策略对EDO算法进行改进，得到IEDO算法；把提取有效的交通流数据送入CLformer模型中进行训练，同时利用IEDO算法优化CLformer模型参数，利用训练优化后的CLformer模型对交通流进行预测。本发明通过历史交通流时间序列数据准确预判未来的交通流量情况，对交通行业的发展有着重要意义。
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公开(公告)号：CN118050644B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410157183.1
申请日：2024-02-04
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G01R31/367 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N20/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/042 , G01R31/378 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开一种氢燃料电池性能衰退预测方法、装置及介质，所述方法包括：对预先获取的氢燃料电池电压退化数据进行预处理，采用结合局部加权回归法的VMD算法对原始数据进行降噪平滑处理，采用XGBoost对数据进行特征参数提取，进一步采用半数均匀初始化策略和透镜成像折射学习方法对光学显微镜算法进行改进，得到IOMA，同时使用IOMA对图卷积神经网络GCN和基于傅里叶变换的频域增强分解变压器结合的神经网络模型GCN‑FEDformer进行参数优化，得到IOMA‑GCN‑FEDformer预测模型，并将测试数据样本输入到IOMA‑GCN‑FEDformer预测模型中得到最终预测结果。本发明能够有效地提高氢燃料电池性能衰退预测模型精度，也为氢燃料电池寿命的预测提供了可靠的依据。
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公开(公告)号：CN118312737A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410413196.0
申请日：2024-04-08
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F18/20 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/006 , G01R31/392 , G01R31/385 , G01R31/378 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种质子交换膜燃料电池性能退化区间预测方法，首先，采集质子交换膜燃料电池输出电压数据及其特征变量，采用快速相关性过滤法对特征变量进行特征选择；其次，利用鲁棒经验模态分解对输出电压数据进行分解，分解为多个子序列；使用样本熵聚合来重构多个子序列，以降低计算复杂度；然后，利用改进牛顿‑拉夫逊优化算法对构建的分位数回归‑时间卷积网络‑稀疏串联霍普菲尔德网络区间预测模型进行优化；最后，对各分量进行预测，得到各分量对应的条件分位数，累加得到最终区间预测结果。本发明可以更准确地预测质子交换膜燃料电池性能的退化情况，帮助及时识别并应对潜在问题，从而延长电池寿命、提高系统效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117339980B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202311347511.6
申请日：2023-10-18
Applicant: 淮阴工学院
IPC: B09B3/60 , B09B101/75
Abstract: 本发明公开了一种聚乳酸酶海洋垃圾降解控制方法及系统；首先获取聚乳酸酶进行海洋垃圾降解时的环境数据，并对环境数据进行预处理；根据获取的环境数据，采用蜣螂优化算法，以聚乳酸酶活性最大为优化目标，得到最优的设备控制策略；根据得到的设备控制策略，控制设备调节从而实现对环境数据以及酶用量进行控制。通过蜣螂优化算法(DBO)，得出最佳的酶反应环境参数，基于最佳环境参数对设备调控，从而提高了酶的分解效率。通过感知环境参数，使调控设备的运行功率达到最优，以保证酶的效率最大化，避免了传统的大量能源浪费。
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公开(公告)号：CN118196908A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410490396.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种变电站工作区域的人员危险行为识别方法及系统，所述方法包括：建立危险行为数据集；对接收到的视频流数据进行处理，把输入视频等时划分为K个片段并进行帧化，分别得到RGB图像和用TV‑L1光流法来提取光流计算得到的光流图像；基于双流网络使用改进的能量谷优化算法优化并行的ResNet‑34网络和LSTM网络，使用ResNet‑34网络从每个片段的RGB图像中提取空间特征和使用LSTM网络从每个片段的连续多帧光流图像提取时间特征，然后分别将时间和空间的多片段得分融合，再融合时空得分，得到最终的行为识别结果；对变电站工作区域的人员危险行为进行识别。本发明能有效的对变电站工作区域的人员危险行为进行识别，为变电站工作区域的人员提供安全保障。
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公开(公告)号：CN116994065B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311120826.7
申请日：2023-08-31
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V10/764 , G06V20/40 , G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种云团分类及云演化趋势预测方法，包括：引入MHI，获取并更新运动历史图像，识别云图视频中的云层；使用云层特征点改进的MHI，实现不同云图的分类；将云图灰度化，然后引入灰度共存矩阵和逆差矩评价分类结果是否准确，如准确，则利用逆差矩计算得到的值对云团进行分类；如不准确，则更新局部增强的运动历史图像，重复上述过程。在获取云团分类结果的基础上，构建MotionGRU单元并嵌入现有GRU预测模型的层间，同时在层与层之间加入MotionHighway进行连接，得到增强GRU模型；利用增强GRU模型对云演化趋势进行预测。本发明实现了云团的准确识别及分类，提高了云演化趋势预测的精度。
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公开(公告)号：CN116599142B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202310310581.8
申请日：2023-03-28
Applicant: 淮阴工学院
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/32 , G06N3/006 , F03D9/11 , F02B63/04 , F24D11/00 , F28D20/00 , F24D18/00 , F24D101/20 , F24D101/40
Abstract: 本发明涉及能源调控技术领域，公开了一种保障安全供能的智能调控系统，输入端为风光发电与燃油发电，输出端为电力、热罐、净水器。其具有两种工作模式，当处于移动状态时，燃油机带动设备移动，同时热回收储热，根据储能状态，热罐储热状态和自然情况，进行燃油机运行调节，在燃油机怠速时，进行发电和热回收。当处于静止状态时，燃油机发电、供电。保持燃油机高效率，根据储能状态，热罐储热状态和自然情况，进行燃油机运行调节，尽可能保持燃油机在最佳工况运作，从而达到最高效率。与现有技术相比，本发明能够增加灾区用电用水的便捷性，大大提高灾区的生活水平，充分利用了移动的时间进行能量储备以及加大静止后的综合供能。
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公开(公告)号：CN118094314A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410141365.X
申请日：2024-01-31
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进时空模型的化工过程故障诊断方法及系统，所述方法包括获取田纳西‑伊斯曼过程中的操作变量和过程变量作为历史数据；根据故障种类的不同，添加故障种类标签，构建原始数据集；对原始数据集进行数据增强处理；建立基于改进时空模型GCGRU的化工过程故障诊断模型，并利用贝叶斯优化算法BOA优化基于改进时空模型的化工过程故障诊断模型的关键参数；对基于GCGRU的化工过程故障诊断模型进行训练，求出GCGRU网络的最优参数；利用训练优化后的化工过程故障诊断模型对TE过程数据进行诊断，得到诊断结果，展示故障类型，提醒工厂与工人及时处理。本发明提高对故障信息的利用，有效提高化工过程故障诊断效率。
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