公开(公告)号：CN105160441A

公开(公告)日：2015-12-16

申请号：CN201510673385.2

申请日：2015-10-16

申请人： 江南大学

发明人： 蒋敏 ,  孙林 ,  孔军 ,  王强 ,  赵让 ,  鹿茹茹

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种基于增量式超限向量回归机集成网络的实时电力负荷预测方法，包含在线学习和在线负荷预测阶段。在线学习阶段包括以下步骤：实时采集第1批次电力负荷数据和影响因素数据并归一化；初始化II-ESVR模型；实时采集第k+1(k≥1)批次电力负荷和影响因素数据，归一化并进行增量学习训练。在线负荷预测阶段包括以下步骤：实时采集一批相关影响因素的数据，归一化并作为模型的输入；基于学习阶段的II-ESVR模型及参数，实时计算预测结果。本发明通过增量式超限向量回归机集成网络的实时电力负荷预测方法，解决数据多样性造成的不稳定问题，该方法具有“快、稳、准”的特点，能够满足电力负荷预测未来发展的需求。

公开(公告)号：CN105160441B

公开(公告)日：2018-11-16

申请号：CN201510673385.2

申请日：2015-10-16

申请人： 江南大学

发明人： 蒋敏 ,  孙林 ,  孔军 ,  王强 ,  赵让 ,  鹿茹茹

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种基于增量式超限向量回归机集成网络的实时电力负荷预测方法，包含在线学习和在线负荷预测阶段。在线学习阶段包括以下步骤：实时采集第1批次电力负荷数据和影响因素数据并归一化；初始化II‑ESVR模型；实时采集第k+1(k≥1)批次电力负荷和影响因素数据，归一化并进行增量学习训练。在线负荷预测阶段包括以下步骤：实时采集一批相关影响因素的数据，归一化并作为模型的输入；基于学习阶段的II‑ESVR模型及参数，实时计算预测结果。本发明通过增量式超限向量回归机集成网络的实时电力负荷预测方法，解决数据多样性造成的不稳定问题，该方法具有“快、稳、准”的特点，能够满足电力负荷预测未来发展的需求。

公开(公告)号：CN214586489U

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202120936882.8

申请日：2021-04-30

申请人： 江南大学

发明人： 王正桓 ,  王强 ,  赵让 ,  黄雷 ,  俞伟 ,  王有斌 ,  陆晔 ,  沈晓东 ,  甘霖 ,  王逢安

IPC分类号： G05B19/042

摘要： 本实用新型公开了一种复合多功能交互式智慧教室，属于多媒体交互技术领域。所述复合多功能交互式智慧教室包括教学室和综合室，所述教学室内设有集控讲台，所述集控讲台内设有中控机，教学室内还设有与集控讲台内中控机数据连接的LED显示大屏、智慧黑板、扩音声响、第一伸缩隐藏式摄像头、隐藏式慕课灯、智能灯光系统、第二伸缩隐藏式摄像头、红外拾音器和红外传感器；所述教学室与综合室之间设有单向透光玻璃，所述综合室内设有多媒体显示屏、交流讨论区、导播区、观摩督导区和扩声系统。本实用新型将多媒体设备一体化控制，节约成本；满足远程授课的需求；集观摩、培训和导播功能为一体；实现了VR虚拟教学，提升了教学体验和效果。