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公开(公告)号：CN117172120A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311155016.5
申请日：2023-09-08
申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC分类号： G06F30/27 , H02J3/28 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/04 , G06F119/06 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的光储联合电站运行优化方法，涉及能量管理领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、构建光储联合电站参与电力市场的最优收益模型；步骤2、将光储联合电站的运行策略建模为马尔可夫决策过程；步骤3、使用PPO求解光储联合电站的马尔可夫决策过程；步骤4、使用训练好的PPO用于光储联合电站的实时运行控制。本发明将光储联合电站参与多种电力市场交易，提升了储能利用率，增加了电站收益，并利用超级电容功率密度大、循环寿命长的特点，不仅可以提高调频市场预留的功率容量，提高调频收益，还可以降低电池循环退化成本；使用的PPO算法能够自适应地调整策略更新的幅度，性能稳定、收敛速度快。
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公开(公告)号：CN117192378A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311156341.3
申请日：2023-09-07
申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/378 , G06N3/047 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N5/04
摘要： 本发明公开了一种注意力机制耦合贝叶斯网络的锂电池SOH估计方法，涉及电池技术领域，包括：步骤1、采集锂电池的原始运行数据，并按时间序列进行整理和清洗，最后作标准化处理，得到运行数据集；步骤2、创建基于多头注意力机制的特征提取网络，并创建嵌入层和位置编码矩阵，再输入运行数据集，提取最终的特征向量；步骤3、创建多个贝叶斯线性层堆叠而成的贝叶斯神经网络模型，将特征向量作为输入，利用贝叶斯推断对模型的参数分布进行学习，根据模型实例的输出结果计算损失值以便对贝叶斯神经网络模型的参数进行更新；步骤4、根据贝叶斯神经网络模型输出的样本集合，取均值和标准差作为估计值和置信区间，实现锂电池SOH的估计。
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公开(公告)号：CN114204573B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111490605.X
申请日：2021-12-08
申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院
摘要： 本发明公开了一种自洽能源系统控制装置，涉及公路交通多能系统规划调度技术领域，包括通信模块、存储模块、规划模块和输出模块。本发明还公开了一种自洽能源系统控制方法，包括S100、采集自洽能源系统日前24小时整点时刻的发电量预测值、负荷预测值和剩余储能量数据；S200、传输自洽能源系统的发电量预测值、负荷预测值和剩余储能量数据；S300、存储发电量预测值、负荷预测值、剩余储能量数据、能源转换设备和储能设备的基本参数以及能源价格；S400、读取发电量预测值、负荷预测值、剩余储能量数据，建立规划调度模型，包括目标函数及相应约束；S500、求出最优解；S600、控制自洽能源系统的工作。本发明最小化了能源购买成本，实现了盈利最大化。
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公开(公告)号：CN115791812A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211536833.0
申请日：2022-12-02
申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的毛纱质量检测装置，涉及纺织机械技术领域，包括图像采集辅助模块、图像采集模块、控制计算机模块和报警模块，图像采集模块将毛纱图像发送给控制计算机模块，控制计算机模块分析得到毛纱质量数据，响应于毛纱质量数据，报警模块分析得到报警等级信号，当毛纱质量出现异常时，报警模块发出相应等级的警报，响应于报警等级信号，自动落纱器自动调整落纱速度。本发明还公开了基于机器视觉的毛纱质量检测方法，包括：S100、准备工作；S200、所述自动落纱器输送毛纱；S300、实时捕获毛纱图像；S400、得到毛纱质量数据；S500、毛纱质量报警；S600、调整落纱速度。本发明实现了对毛纱缺陷高精度、高速度的检测和识别。
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公开(公告)号：CN114204573A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111490605.X
申请日：2021-12-08
申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院
摘要： 本发明公开了一种自洽能源系统控制装置，涉及公路交通多能系统规划调度技术领域，包括通信模块、存储模块、规划模块和输出模块。本发明还公开了一种自洽能源系统控制方法，包括S100、采集自洽能源系统日前24小时整点时刻的发电量预测值、负荷预测值和剩余储能量数据；S200、传输自洽能源系统的发电量预测值、负荷预测值和剩余储能量数据；S300、存储发电量预测值、负荷预测值、剩余储能量数据、能源转换设备和储能设备的基本参数以及能源价格；S400、读取发电量预测值、负荷预测值、剩余储能量数据，建立规划调度模型，包括目标函数及相应约束；S500、求出最优解；S600、控制自洽能源系统的工作。本发明最小化了能源购买成本，实现了盈利最大化。
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公开(公告)号：CN113109712A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110403620.X
申请日：2021-04-15
申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC分类号： G01R31/36 , G01R31/382 , G01R31/52 , G06F17/12 , H01M10/48
摘要： 本发明公开了一种基于二分支等效电路的非线性观测器，涉及电池技术领域，包括二分支等效电路和非线性观测器，二分支等效电路和非线性观测器并联连接；本发明还公开了一种基于二分支等效电路的非线性观测器的SOC估算方法，包括S100、进行充电或放电操作，S200、输入充电或放电电流，S300、计算各支路电流i1,i2,i3，S400、由所述非线性观测器得到内部电压v1和v2，S500、把内部状态x1＝v1,x2＝v2代入SOC估算表达式，S600、获得SOC估计值。本发明的非线性观测器结构精度较高，可以用于处理非线性系统，同时兼顾了计算成本；本发明的SOC估算方法能够考虑所有电容存储的电荷，较好地完成对SOC的在线估计。
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公开(公告)号：CN117195713A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311153193.X
申请日：2023-09-07
申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/0495 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度算子学习的锂电池模组温度场重建方法，涉及锂电池技术、温度场重建技术与BMS技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、预处理坐标数据d；步骤2、将预处理后的坐标数据d输入主干神经网络，得到输出的偏置函数Q；步骤3、将整个温度场重建空间离散化为n个网格，在n个网格中随机选择m个采样点布置温度传感器进行采样，获得采样数据u；步骤4、将采样数据u输入分支神经网络，得到输出的空间相关系数B；步骤5、将B中的每一个Bi和偏置函数Q进行聚合，得到隐向量H；步骤6、通过线性变换层将H投影回输出空间，得到坐标数据d处的预测点温度值；步骤7、构建损失函数模块，优化主干神经网络和分支神经网络。
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公开(公告)号：CN112711332B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202011589521.7
申请日：2020-12-29
申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC分类号： G06F3/01
摘要： 本发明公开了一种基于姿态坐标的人体动作捕捉方法，涉及信息采集技术领域，所述方法包括以下阶段：动作分析阶段、数据采集阶段、数据处理阶段和数据传输阶段；具体的，所述方法包括以下步骤：步骤S1、根据需求场景进行动作分析与确定；步骤S2、人体特征信息采集；步骤S3、惯性测量单元的安装与校准；步骤S4、人体姿态信息采集；步骤S5、人体姿态信息与人体特征信息处理；步骤S6、将所述步骤S5得到的姿态信息与坐标信息输出。通过建立坐标系，本发明将人体动作定义为姿态描述与坐标描述，实现动作的姿态、幅度采集，使后续处理更加方便准确，并先根据场景进行需求分析，确定需要的动作姿态采集部位，定点使用惯性测量单元采集数据。
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公开(公告)号：CN114280376A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111490611.5
申请日：2021-12-08
申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC分类号： G01R27/26 , G01R19/165 , G06F30/30
摘要： 本发明公开了一种超级电容的等效电路模型，涉及电池管理系统技术领域，包括超级电容、内阻开关控制模块、非线性等效电路模型模块、端电压模块和迟滞电压补偿模块，并依次串联连接。本发明公开了一种超级电容的等效电路模型构建方法，包括S100、充电放电测试，S200、参数辨识，S300、实际工况参数验证。能够准确的拟合超级电容的充电放电特性，解决了现有的超级电容模型由于精度低和实时性差导致的SOC估计误差较大的问题。
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公开(公告)号：CN112711332A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011589521.7
申请日：2020-12-29
申请人： 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC分类号： G06F3/01
摘要： 本发明公开了一种基于姿态坐标的人体动作捕捉方法，涉及信息采集技术领域，所述方法包括以下阶段：动作分析阶段、数据采集阶段、数据处理阶段和数据传输阶段；具体的，所述方法包括以下步骤：步骤S1、根据需求场景进行动作分析与确定；步骤S2、人体特征信息采集；步骤S3、惯性测量单元的安装与校准；步骤S4、人体姿态信息采集；步骤S5、人体姿态信息与人体特征信息处理；步骤S6、将所述步骤S5得到的姿态信息与坐标信息输出。通过建立坐标系，本发明将人体动作定义为姿态描述与坐标描述，实现动作的姿态、幅度采集，使后续处理更加方便准确，并先根据场景进行需求分析，确定需要的动作姿态采集部位，定点使用惯性测量单元采集数据。
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