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公开(公告)号：CN116759022B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310607549.6
申请日：2023-05-26
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明提供了一种调控稀土离子掺杂激光玻璃发光峰位的方法，对于给定的稀土离子掺杂激光玻璃组成，先基于分子动力学模拟得到相应的玻璃结构模型，然后计算玻璃结构模型中稀土离子的局域结构特征参数，再通过玻璃组成来调节局域结构特征参数，进而控制稀土离子局域结构的变化，最终实现对激光玻璃发光峰位的调控。本发明解决了目前实验手段不能直接分析稀土离子局域结构而无法对稀土离子掺杂激光玻璃发光峰位进行有效调控的问题，实现了对稀土离子掺杂激光玻璃发光峰位的快速、有效调控，另外还进一步揭示了玻璃的组成‑结构‑性能的相互关系，将推动高性能激光玻璃的低成本、高效率研发，有望促进玻璃科学与技术的发展。
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公开(公告)号：CN116376544A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310358714.9
申请日：2023-04-06
申请人： 广东工业大学
摘要： 本申请涉及一种荧光碳点及其制备方法和在检测5‑羟甲基糠醛中的应用，所述荧光碳点的制备方法包括以下步骤：S1：将穿心莲叶片剪碎，加入异丙醇和水的混合溶液，搅拌；S2：将步骤S1获得的混合物转移至反应釜中，于140‑220℃反应6‑12h；S3：反应结束后自然冷却，将反应产物离心、过滤、透析和冷冻干燥，获得所述荧光碳点。上述方法制备得到的荧光碳点性质稳定，具有良好的水溶性和分散性，并且对5‑羟甲基糠醛表现出良好的选择性，在所述荧光碳点的溶液中，加入5‑羟甲基糠醛，荧光碳点的荧光发生明显淬灭，可用于检测5‑羟甲基糠醛。
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公开(公告)号：CN115632091A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211342185.5
申请日：2022-10-31
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： H01L31/18 , H01L31/032 , H01L31/109
摘要： 本发明属于光电探测技术领域，具体涉及一种增强氧化镥(Lu2O3)基深紫外光伏探测器性能的制备方法。在制备Lu2O3基深紫外光电探测器时，对采用溶液法合成的Lu2O3薄膜进行热退火处理，使得薄膜具有更高的紫外‑可见透射率、更陡峭的吸收截止边以及更致密的横断面形貌。基于该退火Lu2O3薄膜构建的Lu2O3/GaN深紫外探测比基于原生Lu2O3薄膜构建的Lu2O3/GaN深紫外探测器具有更快的响应速度。本发明方法具有工艺简单、无需昂贵生长设备和生产成本低等优点，相较于传统的低温溶液法，能够有效提高Lu2O3薄膜的质量，且基于该方法合成的薄膜制备的Lu2O3基深紫外光电探测器相较于同类探测器具有更优异的探测性能。
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公开(公告)号：CN109146063A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811019350.7
申请日：2018-08-27
申请人： 广东工业大学
CPC分类号： G06N3/0454 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于重要点分割的多分段短期负荷预测方法，包括以下步骤：1)采集地区历史负荷数据、历史温度数据以及历史相对湿度数据；2)根据月份对电力负荷进行季节性划分；3)使用非参数核密度拟合提取分季典型日负荷曲线；4)对分季典型日负荷曲线使用重要点分割进行重要点的确定；5)基于已确定好的分割点对待预测负荷曲线及气象因素曲线进行多分段处理；6)对各子分段建立基于鲁棒极限学习机(outlier robust extreme learning machine,ORELM)短期负荷预测模型。
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公开(公告)号：CN107909219A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711278783.X
申请日：2017-12-06
申请人： 广东工业大学
CPC分类号： G06Q10/04 , G06K9/6218 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于双重聚类的日售电量预测方法、系统及计算机可读存储介质，该方法包括：获取预设用户的历史日发行电量数据；对历史日发行电量数据进行双重聚类，获取每个双重聚类类别各自对应的历史日发行电量数据；利用每个双重聚类类别各自对应的日售电量预测模型，获取每个双重聚类类别各自对应的预测时间段的日售电量预测结果，并将全部双重聚类类别各自对应的日售电量预测结果相加，获取预测时间段的预测售电量；本发明采用不需要信息归一化的双重聚类算法，避免了数据在不同程度上的信息压缩与丢失，利用每个双重聚类类别各自对应的日售电量预测模型，避免了单预测模型不能很好表达各类负荷特点的缺陷，提高了售电量预测精度。
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公开(公告)号：CN109146063B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201811019350.7
申请日：2018-08-27
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于重要点分割的多分段短期负荷预测方法，包括以下步骤：1)采集地区历史负荷数据、历史温度数据以及历史相对湿度数据；2)根据月份对电力负荷进行季节性划分；3)使用非参数核密度拟合提取分季典型日负荷曲线；4)对分季典型日负荷曲线使用重要点分割进行重要点的确定；5)基于已确定好的分割点对待预测负荷曲线及气象因素曲线进行多分段处理；6)对各子分段建立基于鲁棒极限学习机(outlier robust extreme learning machine,ORELM)短期负荷预测模型。
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公开(公告)号：CN116376544B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310358714.9
申请日：2023-04-06
申请人： 广东工业大学
摘要： 本申请涉及一种荧光碳点及其制备方法和在检测5‑羟甲基糠醛中的应用，所述荧光碳点的制备方法包括以下步骤：S1：将穿心莲叶片剪碎，加入异丙醇和水的混合溶液，搅拌；S2：将步骤S1获得的混合物转移至反应釜中，于140‑220℃反应6‑12h；S3：反应结束后自然冷却，将反应产物离心、过滤、透析和冷冻干燥，获得所述荧光碳点。上述方法制备得到的荧光碳点性质稳定，具有良好的水溶性和分散性，并且对5‑羟甲基糠醛表现出良好的选择性，在所述荧光碳点的溶液中，加入5‑羟甲基糠醛，荧光碳点的荧光发生明显淬灭，可用于检测5‑羟甲基糠醛。
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公开(公告)号：CN109376897A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201810997267.0
申请日：2018-08-29
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明涉及一种基于混合算法的短期风电功率预测方法，包括以下步骤：S1利用集成经验模态分解技术将原始风电功率分解为一系列本征模函数(IMF)子模态分量，S2利用奇异谱分析方法将集成经验模态分解技术分解所得的除了第一个IMF分量IMF1之外的各个IMF分量及RES分量的主趋势分量提取出来，以获得序列特征更为明显的子模态分量，S3对IMF1分量和S2中得到的剩余分量R进行保留，并对IMF1分量和剩余分量R进行小波包分解，得到一系列较为平稳的新子模态，S4利用在线鲁棒极限学习机分别对S1-S3步骤所得到的所有子模态建立预测模型，并通过叠加获得最终的风电功率预测结果；本发明可对实际风电系统进行有效的准确预测，为电力系统的运行和规划提供重要参考。
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公开(公告)号：CN107292439A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710485792.X
申请日：2017-06-23
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明实施例公开了一种基于时变混合Copula函数的短期风速预测的方法与装置，依据历史风速数据的实际值和对应的预测值，构建时变混合Copula函数；利用期望最大化-最大似然方法，确定出时变混合Copula函数的目标参数值。在给定风速预测值的情况下，利用时变混合Copula函数，可以计算出风速预测误差的条件概率密度函数；将条件概率密度函数转化为离散的条件概率密度函数，并对离散的条件概率密度函数进行积分面积累加，最终可以得到在预设置信水平下的风速预测置信区间。可见，通过上述技术方案，能够依据给定的置信水平得到对应的风速概率性预测的区间即风速预测置信区间，实现了对风速的概率性预测，有效的体现了风速的不确定性信息。
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