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公开(公告)号：CN108108858A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201810059484.5
申请日：2018-01-22
申请人： 佛山科学技术学院 , 佛山市有义家科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种短期电力负荷预测方法，包括建立4层网络结构的深度信念网络预测模型；对深度信念网络预测模型进行训练，得到深度信念网络预测模型每层的参数值，设置深度信念网络预测模型的激活函数，通过训练学习得到所述深度信念网络预测模型输入输出之间的映射关系；对被测电力负荷的实际用电功率进行预测，得到所述被测电力负荷的用电功率预测结果。本发明深度信念网络预测网络引入到电力负荷功率预测中，通过网络的深层结构，学习输入输出之间的内在关系，实现对未来一段时间负荷用电功率的预测。而且本发明的电力负荷预测方法很大程度上预测的精确度和预测的速度高。本发明创造用于对短期电力负荷情况进行预测。
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公开(公告)号：CN108198135A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810001205.X
申请日：2018-01-02
申请人： 佛山科学技术学院 , 佛山市有义家科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种全景图像拼接最优缝合线搜索方法，包括步骤构建两个图像A和图像B的颜色差图YSAB和结构差图JGAB；建立最小化颜色差值和结构差值的缝合线搜索模型；运用遗传算法求解步骤A2中的两个缝合线搜索模型，得到一组Pareto(帕累托)最优的缝合线集合；运用图像质量评价算法，从缝合线集合中选出一条最优的缝合线。本发明以最小化图像的颜色差和结构差为目标，构造最优缝合线搜索模型，避免无法合理定义图像差异的问题，此外通过缝合线搜索模型，找出一组Pareto最优的缝合线集合，利用图像质量评价算法，针对不同缝合线下的拼接结果，选择出最好的全景拼接图，该全景拼接图所对应的缝合线即为最优缝合线。本发明创造用于搜索两图像的最优缝合线。
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公开(公告)号：CN108173283B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810001374.3
申请日：2018-01-02
申请人： 佛山科学技术学院 , 佛山市有义家科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种含风光可再生能源的热电联供系统运行方法包括设置含再生能源的系统优化目标以及约束函数，建立优化模型；基于蒙特卡洛随机抽样的多目标优化算法，求解所述优化模型，获取多个Pareto最优解；设置决策者偏好信息，从多个Pareto最优解中选择一个最为热电联供系统的运行方案。本发明通过多目标优化方法对热电联供系统进行优化，同时充分考虑到了热电负荷、可再生能源发电的不确定性以及费用等因素，符合实际情况，可行性更强，另外本发明采用进化多目标优化算法获取一组各有优点的Pareto最优解，供决策者根据不同情况进行选择并实施热电联供系统的运行方案。本发明创造用于计算热电联供系统的最优化运行方案。
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公开(公告)号：CN108198135B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201810001205.X
申请日：2018-01-02
申请人： 佛山科学技术学院 , 佛山市有义家科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种全景图像拼接最优缝合线搜索方法，包括步骤构建两个图像A和图像B的颜色差图YSAB和结构差图JGAB；建立最小化颜色差值和结构差值的缝合线搜索模型；运用遗传算法求解步骤A2中的两个缝合线搜索模型，得到一组Pareto(帕累托)最优的缝合线集合；运用图像质量评价算法，从缝合线集合中选出一条最优的缝合线。本发明以最小化图像的颜色差和结构差为目标，构造最优缝合线搜索模型，避免无法合理定义图像差异的问题，此外通过缝合线搜索模型，找出一组Pareto最优的缝合线集合，利用图像质量评价算法，针对不同缝合线下的拼接结果，选择出最好的全景拼接图，该全景拼接图所对应的缝合线即为最优缝合线。本发明创造用于搜索两图像的最优缝合线。
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公开(公告)号：CN108258724A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810060152.9
申请日：2018-01-22
申请人： 佛山科学技术学院 , 佛山市有义家科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种风电场机组布局多目标优化方法，包括建立面向风电场机组布局优化的约束多目标优化模型，以最小化风电场全寿命周期成本和最大化风电场年发电量为优化目标，以风力机安装最小间距和风电场场地限制为约束条件；求解所述约束多目标优化模型，输出一组Pareto最优解集；从Pareto最优解集中选择最优方案。本发明以最小化化风电场全寿命周期成本和最大化风电场年发电量为优化目标进行风电场机组布局优化设计，同时考虑了风力机安装最小间距，风场地表限制作为约束条件，更符合实际情况，本发明求解问题时采用进化多目标优化算法，能够同时找到一组各有利弊的Pareto最优解集，满足不同用户需求，可以根据实际情况，选择实施。
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公开(公告)号：CN108173283A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810001374.3
申请日：2018-01-02
申请人： 佛山科学技术学院 , 佛山市有义家科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种含风光可再生能源的热电联供系统运行方法包括设置含再生能源的系统优化目标以及约束函数，建立优化模型；基于蒙特卡洛随机抽样的多目标优化算法，求解所述优化模型，获取多个Pareto最优解；设置决策者偏好信息，从多个Pareto最优解中选择一个最为热电联供系统的运行方案。本发明通过多目标优化方法对热电联供系统进行优化，同时充分考虑到了热电负荷、可再生能源发电的不确定性以及费用等因素，符合实际情况，可行性更强，另外本发明采用进化多目标优化算法获取一组各有优点的Pareto最优解，供决策者根据不同情况进行选择并实施热电联供系统的运行方案。本发明创造用于计算热电联供系统的最优化运行方案。
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公开(公告)号：CN207935677U
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201820256649.3
申请日：2018-02-13
申请人： 佛山科学技术学院 , 佛山市有义家科技有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种全景照相机用快速定位支撑架，包括支撑平台，所述支撑平台的底部对称焊接有两个支撑杆，支撑平台的顶部开设有安装槽，安装槽内设有转轴，转轴的顶端延伸至安装槽外，所述转轴的底端连接第一齿轮，安装槽底部设有第一伺服电机，第一伺服电机的输出轴上焊接有第二齿轮，第二齿轮与第一齿轮啮合，所述转轴靠近顶部的一侧设有第一凹槽，在第一凹槽内设有连杆，在所述转轴中部位置设有沿转轴滑动的滑动杆，所述连杆与滑动杆通过顶杆连接。本实用新型结构简单，使用方便，基本上实现了机械的自动化，能方便的对全景照相机水平和竖直方向的角度进行调节和定位，提高了定位速率。
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公开(公告)号：CN207884722U
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201820256797.5
申请日：2018-02-13
申请人： 佛山科学技术学院 , 佛山市有义家科技有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种书籍扫描承托机构，包括支撑结构及承托结构，所述承托结构包括两个承托支架、承托板；所述两个承托支架相对固定在支撑板上，所述两个承托支架相对的一面的相同位置设有滑槽，所述滑槽内设有若干卡槽，所述承托板底部对称设有凹槽，所述凹槽内壁设有连通外界的通孔，所述通孔内设有调节卡杆，所述调节卡杆在通孔内滑动，所述调节卡杆的一端延伸至卡槽内，另一端固定连接把手。本实用新型通过设置在承托板底部设置调节卡杆，并在承托支架的上设置与调节卡杆相匹配的卡槽，实现了承托板的高度调节，有效地保证了扫描仪与书籍之间的距离为最适距离，从而避免出现书籍扫描不清晰的问题。本实用新型应用于辅助扫描仪扫描书籍。
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公开(公告)号：CN207875488U
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201820229748.2
申请日：2018-02-08
申请人： 佛山科学技术学院 , 佛山市有义家科技有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种地面车辆与无人机集成的区域物流配送系统，包括车箱，所述车箱的上表面两侧均固定连接有滑槽，所述滑槽的一侧固定连接有封口板，所述滑槽的内部设有螺纹孔，所述螺纹孔的内侧螺纹连接有螺纹旋钮，所述滑槽的内侧滑动连接有滑动板，所述滑动板的内侧两端均设有螺纹槽，所述螺纹旋钮的另一端螺纹连接螺纹槽的内侧，所述滑动板的中间位置两侧均固定连接有挡板，所述挡板的内部紧贴有第一机箱，所述挡板的内部设有限位槽，所述第一机箱的外侧两端均固定连接有限位块，所述限位块的表面滑动连接限位槽的内侧。该地面车辆与无人机集成的区域物流配送系统，能够有效的通过地面车辆与无人机配合进行物件的派送，车箱上端可以用于盛放无人机，同时信号收发部件可以根据实际区域情况进行调整收发的效果。
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公开(公告)号：CN207932002U
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201820224130.7
申请日：2018-02-08
申请人： 佛山科学技术学院 , 佛山市有义家科技有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种车辆搭载无人机的电力巡检系统，包括运输车和无人机，所述运输车的上表面固定连接有支撑杆，所述支撑杆的上端固定连接有降落平台，所述降落平台的下表面固定连接有固定板，所述固定板的侧面设有滑槽，所述滑槽的内侧设有限位滑轨，所述限位滑轨的内部滑动卡接有滑块，所述滑块的侧面固定连接有第一转轴接头，所述第一转轴接头的一端通过转轴连接有第二转轴接头，所述第二转轴接头的一端固定连接有安装板。该车辆搭载无人机的电力巡检系统能够有效的降低无人机巡检时蓄电池电量的浪费，并且，便于更换蓄电池，有效的提高了无人机巡检的效率；能够避免出现无人机受到碰撞的情况。
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