公开(公告)号：CN119671113A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411684564.1

申请日：2024-11-22

Applicant: 三峡大学

Inventor： 高志伟 ,  张彬桥 ,  解钦福 ,  黄海洋 ,  贺政全 ,  邹霖

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/047 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明涉及基于深度学习算法的水电站检修规划方法，收集水电站设备的历史运行数据、历史故障数据、维护记录数据以及环境因素数据，构建数据集；运用深度学习算法建立设备状态评估模型；分析检修设备的空间分布和相互影响关系，使用深度学习算法模型优化检修顺序和路径，通过检修资源的分配和调度，结合设备实时状态和外部条件变化，动态调整检修计划，制定水电站设备检修布局计划。

公开(公告)号：CN119323279A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411327062.3

申请日：2024-09-23

Applicant: 三峡大学

Inventor： 高志伟 ,  张彬桥 ,  解钦福 ,  黄海洋 ,  杨智舜 ,  邹霖

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/27 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明涉及一种基于改进遗传算法的水电机组检修布局优化方法，现有的基于二维图纸的检修空间布局方法依靠设计人员的经验，规划周期长、耗费成本高、规划效果准确性差以及资源浪费，已经不能满足生产实际的需求。本发明提供一种基于改进遗传算法的水电机组检修布局优化方法，利用对拆解的检修零部件进行编号分类，通过空闲平面搜索法确定水电机组的检修空间，基于检修搬运成本与检修空间利用率对水电检修布局规划进行建模，通过利用改进的遗传算法对该模型进行求解，得到的结果避免陷入局部最优又能够快速收敛，实现水电机组检修部件最优布局规划。

公开(公告)号：CN119443778A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411309036.8

申请日：2024-09-19

Applicant: 三峡大学

Inventor： 邹霖 ,  张彬桥 ,  解钦福 ,  贺政权 ,  高志伟 ,  黄海洋

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及电池储能电站安全风险评价领域，特别是涉及基于改进AHP‑WRSR的电池储能电站综合评价方法。电池储能电站作为现代能源系统的重要组成部分，其安全风险评价至关重要。现有研究中电池储能电站安全风险评价体系采用层次分析方法，受人为主观因素影响较大，只能给出评估方案的相对优劣关系，缺乏实际应用价值；专家经验，需要专家根据经验判断，受专家专业程度影响较大，没有反应客观现实。本发明采用基于改进AHP‑WRSR的电池储能电站综合评价方法，从多方面综合考虑影响电池储能电站安全风险的因素，健全电池储能电站安全评估体系，提高安全评估结果的可靠性和准确性。

公开(公告)号：CN119358406A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411542074.8

申请日：2024-10-31

Applicant: 三峡大学

Inventor： 解钦福 ,  张彬桥 ,  邹霖 ,  高志伟 ,  黄海洋 ,  贺政全 ,  杨智舜 ,  何昌霖 ,  冯洁莹 ,  彭超

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/10 ,  G06F17/16 ,  G06N3/084 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/04 ,  G06F111/10

Abstract: 基于深度学习算法的水电机组检修拆解规划方法，旨在解决大型水电机组检修工作难度大、效率低及资源浪费等问题；本发明根据原始图纸，利用SolidWorks软件对机组设备进行三维建模，构建包含设备、检修工具和仪器仪表的三维可视化模型库；接着确定待拆解设备的拆解信息，包括拆解优先顺序、所需工具和拆解时间；通过有向约束图和约束矩阵建立设备零部件之间的几何约束关系；然后综合拆解方向变化、工具更换、空间移动距离及吊机使用情况等量化指标，构建拆解序列评价函数；最后运用深度学习算法自动优化并求解最佳检修拆解序列；本发明有效提高了水电机组检修工作的效率，减少了时间损耗和资源浪费，提升了水电机组运行的安全性和高效性。