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公开(公告)号：CN118036886A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410211914.6
申请日：2024-02-27
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面向电‑气互联新型电力系统的动态安全裕度评估方法，涉及电力系统技术领域。基于电‑气互联新型电力系统的多时间尺度特性，测出并汇总节点在所有采样时刻的测量值，并进行数据转换及标准化处理；构建异构数据检测矩阵，通过对异构数据矩阵进行奇异值分解，得到特征值和最大特征向量，并进一步处理与节点状态对应构成样本数据集；搭建深度图卷积神经网络模型，并构建分布感知学习模块；输入处理后的数据集对模型进行训练；将实时运行数据进行均值移除处理后，将得到的左右奇异矩阵输入到训练好的模型中进行电‑气耦合网络安全裕度检测。本发明能够达到及时有效地评估系统运行安全裕度，避免停电连锁故障等重大事故的目的。
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公开(公告)号：CN111695740B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202010555771.2
申请日：2020-06-17
Applicant: 山东大学
IPC: H02J3/28 , H02J3/32 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于参数控制的主动储能运行方法及系统，包括以下步骤：采集用户的供冷设备、供暖设备、配电设备的能源需求；基于储能参数计算储能单元的充放计划，并得到综合能源系统为满足用户需求和储能计划所需的能源产量；基于系统所需的能源产量，安排系统中各个发电单元、制热单元、制冷单元的出力，并得到系统中产能单元的总出力；基于系统中产能单元的总出力与用户的能源需求，以源‑储‑荷之间的能量平衡为目标，安排储能单元进行充能或放能。
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公开(公告)号：CN116236196A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211573216.8
申请日：2022-12-08
Applicant: 山东大学 , 众阳健康科技集团有限公司
IPC: A61B5/16 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , A61B5/372 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图‑节点卷积神经网络的脑电信号分类方法。本发明采用了2D卷积+图卷积，图分类+节点分类的深度学习网络来对脑电信号进行分析，其特点在于：对原始脑电信号进行去噪等预处理之后，提取出脑电信号的微分熵特征，利用到了脑电信号的频域信息；然后将特征送入并行2D卷积和图卷积网络中进行时间信息和空间信息的提取，从而得到时域、频域和空间域的复合特征，最终输入到节点分类图神经网络中进行脑电信号分类。根据上述方法流程，本发明在MODMA数据集上进行了相关的实验验证，结果证明本发明提出的方法优于单一模型和串行模型的方法，具有更好的脑电信号分类效果。
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公开(公告)号：CN114305343A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210056658.9
申请日：2022-01-18
Applicant: 山东大学 , 山东众阳健康科技集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于CEEMD和精简ResNet的脑电分期方法。本发明采用了互补集合经验模态分解和精简ResNet对脑电信号进行分析，其特点在于：对于30‑s EEG信号首先采用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法进行分解以获取本征模态分量(IMF)；然后将不同数目的IMF与EEG信号进行组合；再将不同组合的数据送入本方法精简的ResNet进行特征提取；最后将提取到的特征送入长短时记忆神经网络(LSTM)进行分类，为了解决睡眠数据样本中存在的数据样本不均衡问题，在分类网络中采用Focal_loss作为代价函数，通过上述改进和步骤提升睡眠分期的准确率。在SleepEDF‑2013数据集中的Fpz‑cz通道数据上验证了自己的算法流程，结果证明本发明提出的方法优于传统方法和其它分类网络算法，具有更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN111262240A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010108354.3
申请日：2020-02-21
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种综合能源系统优化运行方法及系统，包括：根据当前储能状态以及可再生能源状态，判断当前能量是否能够满足用户需求；如果不能满足，以残热最小为目标构建目标函数；对所述目标函数进行求解，得到优化后的吸收式制冷机的能量供给量、热电联产机组的发电量、燃气锅炉的产热量及储能设备中存储的能量，根据求解结果控制系统内设备的协同运行。本发明有益效果：提出了以残余热量最小为目标的能量管理方法；通过提升发电机的出力提升发电效率，通过匹配发电余热与吸收式制冷剂的耗热量，降低了制冷过程的总能耗，从而有效的降低整个系统的能量损失，提升能源转换效率、能源综合利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114580163B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210180821.2
申请日：2022-02-25
Applicant: 山东大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于能源系统领域，提供了一种基于分布式优化的综合能源站设计和运行方法及系统。该方法包括，获取能源站设计和运行优化所需的数据，以获得优化设计和运行的目标；基于所有可选设备建立超结构，用于系统结构和设备容量的优化；以各个设备在各个时刻的负载率为运行优化变量，建立负载率变量矩阵；根据负载率变量矩阵，结合能源站在一段连续时间内的优化设计和运行的目标以及约束条件构建单能源站连续运行优化模型；基于时空转换理论，将单能源站连续运行优化模型转换为多能源站串连运行优化模型；采用运行分布式优化算法，求解超结构和多能源站串连运行优化模型，得到多能源站的最优设计方案和运行方案，进而得到单能源站的最优设计方案和运行方案。
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公开(公告)号：CN118889422A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410809736.7
申请日：2024-06-21
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供一种基于重球加速分布式优化的智能微网多区协同调度方法及系统，属于智能微网技术领域，在智能微网模型中定义有功损耗之和的最小网损目标函数，以此确定发电机的输出功率；定义潮流约束、分布式电源有功功率和无功功率约束、发电机组有功无功输出约束、无功补偿约束以及电压电流标幺值约束；使用二阶锥松弛处理非凸函数，得到潮流求解所需的约束；基于ADMM分布式算法和引用重球加速技术改进算法对智能微网模型进行优化控制；本发明可以在保证节点电压稳定性基本不变的前提下，减小网损，提高系统的求解精度和收敛速度。
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公开(公告)号：CN118823451A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410838620.6
申请日：2024-06-26
Applicant: 山东大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/84
Abstract: 本发明提出了一种基于改进YOLOv7的鱼体损伤检测方法及系统，涉及鱼体损伤检测技术领域，具体方案包括：获取待检测的鱼群图像；将鱼群图像输入到训练好的改进YOLOv7网络中，识别鱼体表面受损区域，得到鱼体损伤检测结果；其中，所述改进YOLOv7网络是在YOLOv7中引入坐标注意力机制和SIOU损失，嵌入到YOLOv7的骨干网络中的坐标注意力机制，用于捕获跨通道的方向感知和位置敏感信息，增强鱼体损伤的辨别特征并抑制背景干扰；所述SIOU损失，考虑真实框与预测框之间的方向信息，作为损失函数，约束网络的训练过程；本发明在YOLOv7网络中引入坐标注意力机制和SIOU损失，用于从复杂的鱼群图像中精确自动识别鱼体损伤。
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公开(公告)号：CN117833252A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311746781.4
申请日：2023-12-15
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，提供了基于数据驱动二次近似方法的最优潮流计算方法及系统，其方案为：提出基于凸和非凸二次近似的数据驱动最优潮流模型，并给出两种模型协作应用的框架。所提出的基于数据驱动的凸近似模型，利用数据驱动方法生成二次型凸包络来逼近原二次型方程，在遵循物理规律基础上凸化原可行域。所提出的基于数据驱动的非凸近似模型，利用数据驱动生成二次型非凸方程来逼近原二次型方程，在保持可行域精度基础上保留非凸性。基于数据驱动的凸近似模型和基于数据驱动的非凸近似模型的协同框架可实现两种模型的互补利用。最后，在标准最优潮流算例中验证了所提模型在最优性、可行性、可解释性方面均优于当前的最优潮流计算方法。
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公开(公告)号：CN117026201A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311025022.9
申请日：2023-08-15
Applicant: 山东大学
IPC: C23C16/27 , C23C16/02 , C23C16/511 , C23C26/02
Abstract: 本发明提供了一种利用超声空化技术合成金属Ga缓冲层制备低应力金刚石膜的方法，包括步骤如下：将液体金属镓加入乙醇中，进行超声处理，之后静置取上清液，得到液态金属镓纳米颗粒悬浮液；将所得液态金属镓纳米颗粒悬浮液旋涂于衬底上，干燥后，在衬底上沉积Ga缓冲层；采用微波等离子体化学气相沉积(MPCVD)工艺，在Ga缓冲层上进行金刚石膜的生长，得到低应力金刚石膜。本发明首先在衬底上制备了Ga缓冲层，之后进行金刚石膜的生长，本发明的方法可以有效降低金刚石膜的残余应力，防止金刚石膜由于热应力导致的翘曲、断裂等问题，为缓冲层材料的制备探索出了一种新的方法。
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