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公开(公告)号：CN118468544A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410545606.7
申请日：2024-05-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G06F30/10 , G05D27/02 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/22
Abstract: 本发明公开了一种预防铝加工深井铸造铝液泄漏的工艺参数优化与调控方法及系统，方法包括：对工艺参数历史数据进行预处理，并划分为多个典型工况；确定工艺参数准稳态阈值，根据准稳态阈值检测工艺参数的准稳态；采用Apriori算法挖掘准稳态的工艺参数与稳定铸造指标的强关联规则，构建工艺参数的优化数据集合；利用优化数据集合运行工艺设备，将实时采集的工艺参数与预设的工艺参数预警阈值比较，如果某一工艺设备的工艺参数超过阈值，则系统就该工艺设备的工艺参数发出预警，启动相应的调控措施。本发明解决了作业人员设定工艺参数不合理的问题，有效预防铝液泄漏，提升铝加工深井铸造本质安全。
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公开(公告)号：CN118367542A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410498763.7
申请日：2024-04-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于季节性负荷自适应划分的建筑短期用电负荷预测方法，包括：构建多源数据集；对多源数据集进行数据预处理；利用预处理后建筑用电负荷数据和干球温度数据，构建季节性负荷自适应划分模型，得到季节性负荷自适应划分结果；基于季节性负荷自适应划分结果确定不同预测场景并进行相关性分析，选出不同预测场景下最佳影响因素集合，构建特征数据集；将不同预测场景下的特征数据集输入到不同预测场景的用电负荷预测模型进行模型训练；根据待预测时间点的特征数据和训练好的用电负荷预测模型，得到待预测时间点用电负荷预测结果。本发明充分利用了建筑用电负荷的季节性知识和内外部信息，有利于提升用电负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN118097221A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311850101.3
申请日：2023-12-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/764 , G01M3/06 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/52 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于旋转目标检测的分流盘液位波动铝液泄漏检测方法、系统及介质。该方法包括获取铝液生产时分流盘表面的视频数据集并进行多分类异常标签标注，划分为训练集和验证集；基于旋转目标检测模型构建漏铝视频检测模型，并利用训练集和验证集完成漏铝视频检测模型的训练；利用训练好的漏铝视频检测模型对实时采集的铝液生产时的视频进行检测，当检测出漏铝现象时发出漏铝报警信号。本发明依据点、线、面的递进关系，建立多层级漏铝视觉特征可视化标签体系，并应用旋转目标检测模型进行分流盘铝液泄漏视觉检测中，该方法适用于任何安装位置、任何安装角度的分流盘监控摄像头采集的数据。
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公开(公告)号：CN117173465A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311112563.5
申请日：2023-08-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于蒸汽量检测的漏铝预警方法、系统及介质。该方法包括采集分流盘上方区域的图片，将存在蒸汽的图像进行预处理，建立分流盘蒸汽数据集；构建分流盘蒸汽识别模型并利用分流盘蒸汽数据集进行训练；对训练后的分流盘蒸汽识别模型进行检测效果评估；利用训练好的分流盘蒸汽识别模型对待识别的分流盘上方区域的图片进行检测。本发明通过在YOLOv5模型基础上集成卷积注意力机制模块，并将特征融合网络PANET替换为BIFPN，从而提高模型对蒸汽量的检测精度，实现智能准确的铝液泄漏检测。
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公开(公告)号：CN117129154A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310949223.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声音识别的分流盘铝液泄漏监测方法及系统。该方法通过声音信号采集装置采集分流盘的声音和背景环境噪声；建立声音数据集以及对数梅尔频谱图数据集；基于具有图片特征提取能力的轻量级神经网络构建声音识别器并进行训练；利用训练好的声音识别器对采集到的分流盘的声音进行检测，判断是否存在铝液泄漏。本申请采用轻量化神经网络，对铝液泄漏直接与水接触时发出的特殊声音进行识别，实现快速、精准的漏铝现象检测，解决了传统的卷积神经网络模型较为庞大，对现场硬件要求高的问题，对深井铸造类企业的安全生产具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116362625B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310601365.9
申请日：2023-05-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种能源资源消费数据多层级校验系统及方法，所述系统包括：数据获取模块，用于获取待校验数据和相关历史数据；初级校验范围生成模块，用于根据相关历史数据在不同时间周期上的变化率，统计生成若干个初级校验范围；加权校验范围生成模块，用于对所述若干个初级校验范围进行加权求和，以生成加权校验范围；数据校验模块，用于将待校验数据与加权校验范围进行比较，并对外输出校验结果。本发明提出的一种能源资源消费数据多层级校验系统及方法，能够多角度全面有效地披露能源资源消费数据质量问题，从数据源头出发保障数据的准确性，提高数据质量。
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公开(公告)号：CN116383773A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310047835.1
申请日：2023-01-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/27 , G06F17/18 , G06F18/10 , G06F18/15 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q10/20
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应预测区间的数据中心能效异常检测方法、系统和介质，该方法包括：选择能效指标，采集并存储现场历史数据，并计算能效值；对历史数据进行预处理；经特征选择、超参数优化，建立回归预测模型；计算逐时能效预测误差集，计算其概率密度，叠加置信区间，得到自适应预测误差区间；将实时运行数据进行预处理并输入训练好的回归预测模型，得到当前时刻能效预测值，叠加自适应预测误差区间，得到当前时刻能效自适应预测区间，比对能效实际值是否处于该区间内，得到能效异常检测结果。本发明能够较好地覆盖数据中心能效变化范围，有效规避系统随机误差和建模误差，实现异常能效的可靠检测，提高数据中心能效管理水平。
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公开(公告)号：CN115628522A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211343633.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EMD‑PSO‑LSTM的商场中央空调负荷预测方法、系统及介质。该方法包括采集中央空调冷冻水系统的温度、流量数据，以及室外温湿度数据，进行负荷计算；构建LSTM模型并基于EMD分解法进行训练，利用PSO法进行参数寻优；根据历史负荷及室外温湿度数据进行负荷预测。本发明经验模态分解EMD可以将非平稳序列为平稳性序列，降低非线性度，有利于提升预测精度和速度。此外，本发明还利用历史数据挖掘出负荷之间的关联性，提升模型预测精度。
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公开(公告)号：CN111412555B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202010188301.7
申请日：2020-03-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种膜式热渗透发电和液体除湿集成系统，系统包括除湿模块、再生模块、供冷模块和发电模块；所述除湿模块用于利用除湿液进行除湿；所述再生模块用于将除湿模块中的低浓度除湿液再生成为高浓度的除湿液，并重新提供给除湿模块；所述供冷模块用于对除湿模块供冷，并用于对再生模块供热；所述发电模块用于利用再生模块中的余热进行发电；所述供冷模块分别与除湿模块和再生模块连接，除湿模块与再生模块连接，发电模块与再生模块连接。本发明兼具了除湿和低温发电的功能，其系统能源利用率高，提高了余热利用效率。
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公开(公告)号：CN106910144A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710019658.0
申请日：2017-01-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分时刻实际用能系数的大型建筑逐时能耗在线预测方法，提出了分时刻实际用能系数，用于描述不同时刻下建筑能耗特性，并利用室外环境干球温度、室外环境相对湿度、上一时刻建筑能耗值的历史数据集建立建筑能耗预测模型，然后通过在线获取室外环境干球温度、相对湿度、建筑能耗值在线预测得到下一时刻建筑能耗。本发明具有以下技术效果：该方法建立的建筑能耗预测模型预测数据可靠性高，可用于预测单栋建筑或大区域范围内的建筑逐时能耗、建筑能耗的节能控制、建筑能耗预测以及区域内的电力削峰等场合。
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