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公开(公告)号：CN108876010B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201810498234.1
申请日：2018-05-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种煤矿井下电磁辐射强度时序数据的选择与趋势预测方法，包括以下步骤：采样煤矿井下电磁辐射强度的时序数据以得到样本数据集；对样本数据集进行聚类粒化处理以得到多个数据子集；基于Hausdorff距离确定每个数据子集中样本点的重要性大小，并根据重要性大小对每个样本点进行去除或保留，以得到预测数据集；根据预测数据集对煤矿井下电磁辐射强度的变化趋势进行预测。根据本发明的煤矿井下电磁辐射强度时序数据的选择与趋势预测方法，降低了趋势预测的计算复杂度，并增强了预测结果的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111079977B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911125937.0
申请日：2019-11-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于SVD算法的异构联邦学习矿井电磁辐射强度趋势跟踪方法，首先针对联邦学习客户端内数据不均衡问题提出异构模型联邦学习算法，通过在服务器内设置异构中央模型供客户端选择以提高本地模型精度；针对本地模型参数上传通讯代价问题，提出先使用SVD算法分解参数矩阵得到对应奇异值矩阵，随后将其上传至中央服务器内进行聚合更新的高效通讯算法；最后各客户端利用更新后的本地模型提取本地数据特征，利用该特征与真实数据值训练ESN网络执行趋势跟踪。本发明能够在保护数据隐私的前提下实现多传感器采集电磁辐射强度的趋势跟踪，能够提升各客户端趋势跟踪精度并降低框架所需的通讯代价。
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公开(公告)号：CN111079977A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911125937.0
申请日：2019-11-18
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SVD算法的异构联邦学习矿井电磁辐射强度趋势跟踪方法，首先针对联邦学习客户端内数据不均衡问题提出异构模型联邦学习算法，通过在服务器内设置异构中央模型供客户端选择以提高本地模型精度；针对本地模型参数上传通讯代价问题，提出先使用SVD算法分解参数矩阵得到对应奇异值矩阵，随后将其上传至中央服务器内进行聚合更新的高效通讯算法；最后各客户端利用更新后的本地模型提取本地数据特征，利用该特征与真实数据值训练ESN网络执行趋势跟踪。本发明能够在保护数据隐私的前提下实现多传感器采集电磁辐射强度的趋势跟踪，能够提升各客户端趋势跟踪精度并降低框架所需的通讯代价。
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公开(公告)号：CN108876010A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810498234.1
申请日：2018-05-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种煤矿井下电磁辐射强度时序数据的选择与趋势预测方法，包括以下步骤：采样煤矿井下电磁辐射强度的时序数据以得到样本数据集；对样本数据集进行聚类粒化处理以得到多个数据子集；基于Hausdorff距离确定每个数据子集中样本点的重要性大小，并根据重要性大小对每个样本点进行去除或保留，以得到预测数据集；根据预测数据集对煤矿井下电磁辐射强度的变化趋势进行预测。根据本发明的煤矿井下电磁辐射强度时序数据的选择与趋势预测方法，降低了趋势预测的计算复杂度，并增强了预测结果的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111276960B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN201910392516.8
申请日：2019-05-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种光‑储直流微电网系统中储能模块预测控制方法，属于光‑储直流微电网领域，该直流微电网仿真系统由多个光伏阵列、磷酸铁锂电池组、三级可变直流负载和控制模块组成。其中磷酸铁锂电池作为直流微电网的储能模块，在微电网中起着削峰填谷、稳定母线电压的重要作用。通过对磷酸铁锂电池的开路电压、极化电压和电池内阻等实验特性的分析，确定磷酸铁锂电池工作最佳区间。对磷酸铁锂电池荷电状态进行可变步长预测，通过预测数据、当前数据和磷酸铁锂电池最佳工作区间进行预测控制，综合考虑光‑储直流微电网稳定运行和三级可变直流负载切入/切出制定相应的控制策略。本发明确保电池工作在最佳荷电状态区间，延长磷酸铁锂电池的使用寿命，保证直流微电网的稳定性，降低系统的维护成本。
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公开(公告)号：CN111276960A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201910392516.8
申请日：2019-05-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种光-储直流微电网系统中储能模块预测控制方法，属于光-储直流微电网领域，该直流微电网仿真系统由多个光伏阵列、磷酸铁锂电池组、三级可变直流负载和控制模块组成。其中磷酸铁锂电池作为直流微电网的储能模块，在微电网中起着削峰填谷、稳定母线电压的重要作用。通过对磷酸铁锂电池的开路电压、极化电压和电池内阻等实验特性的分析，确定磷酸铁锂电池工作最佳区间。对磷酸铁锂电池荷电状态进行可变步长预测，通过预测数据、当前数据和磷酸铁锂电池最佳工作区间进行预测控制，综合考虑光-储直流微电网稳定运行和三级可变直流负载切入/切出制定相应的控制策略。本发明确保电池工作在最佳荷电状态区间，延长磷酸铁锂电池的使用寿命，保证直流微电网的稳定性，降低系统的维护成本。
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