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[发明专利]一种边缘云服务稳定的控制方法、系统及装置-CN202310047774.9有效
发明人：王莹洁;赵颖;刘兆伟;段培永 -专利权人：烟台大学
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：一种边缘云服务稳定的控制方法、系统及装置，控制方法包括：步骤一：获取任务执行方的质量数据、边缘服务器的监管数据、任务请求方的报酬数据和云平台的监督数据；步骤二：构建所述任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器的收益函数，获得复制动态方程；步骤三：构建雅可比矩阵，获得系统稳定策略。通过云平台和边缘服务器相结合的方式，减少了远程数据的传输量，降低了网络传输的时延，降低网络的运营成本。另外，该方法首次对任务执行方、云平台、任务请求方和边缘服务器进行四方博弈分析，得到了边缘云服务稳定运行的四方选择情况，优化了边缘云服务的总体收益。
一种边缘服务稳定控制方法系统装置

[发明专利]一种基于区块链的工业互联网平台运行方法、系统和设备-CN202310307438.3在审
发明人：刘兆伟;王慎强;王莹洁;宋永超;王海洋;段培永 -专利权人：烟台大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：一种基于区块链的工业互联网平台运行方法、装置和设备，该运行方法包括如下操作：S1构建含有普通节点和合约节点的基于区块链的工业互联网平台；S2获取所述普通节点的数据，组成数据集，将所述数据集转换为异构图，基于所述异构图，构建邻接矩阵，所述邻接矩阵分别经卷积处理和注意力处理，得到的卷积处理结果和注意力处理结果经融合后，得到节点特征表示，所述节点特征表示经分类、赋值后，得到所述普通节点的属性值；S3所述普通节点的信用值与所述属性值相加后，得到更新的普通节点的信用值；S4基于所述更新的普通节点的信用值，更新普通节点的交流权限。可准确、识别普通节点属性，使得基于区块链的工业互联网平台能够安全、稳定运行。
一种基于区块工业互联网平台运行方法系统设备

[发明专利]公共建筑空调用电能耗数据清洗方法及系统-CN202010597461.7有效
发明人：李慧;单明珠;陈鑫;谢林鸿;段培永 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了公共建筑空调用电能耗数据清洗方法及系统，包括：获取公共建筑空调用电能耗数据，对获取的数据进行缺失数据识别和异常数据识别，将识别的异常数据转换成缺失数据；得到待填补的空调用电能耗数据；将不同空调运行模式下待填补的空调用电能耗数据划分为与建筑冷热负荷相关的数据和与建筑冷热负荷无关的数据两种数据类型；对不同数据类型分别进行数据填补。
公共建筑空调用电能耗数据清洗方法系统

[发明专利]一种基于深度强化学习中央空调控制方法及系统-CN202211581021.8在审
发明人：王新立;薄婉琳;段培永;尹晓红;王瑞琪;丁绪东;李慧 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： F24F11/62 文献下载
摘要：本发明属于空调控制技术领域，提供了一种基于深度强化学习中央空调控制方法及系统，包括：获取控制区域内的人员信息和环境信息；依据获取的人员信息和环境信息，以及预设的控制模型，对中央空调进行控制；本发明中中央空调的控制模型采用双延迟深度确定性策略梯度算法，模型训练时，以第一频率更新动作网络，以大于第一频率的第二频率更新评价网络，一个动作网络对应多个评价网络；计算目标值时，采用对应多个评价网络中的最小值，实现抑制值函数网络的过估计问题，避免了训练过程中陷入次优解的问题，实现了对中央空调系统的最优控制。
一种基于深度强化学习中央空调控制方法系统

[发明专利]基于数据的热泵系统在线建模方法及装置-CN202111405800.8有效
发明人：丁绪东;杨东润;段培永;尹春杰;李慧;王新立;宁晨光 -专利权人：山东建筑大学;山东菲波斯节能科技有限公司
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了基于数据的热泵系统在线建模方法及装置，获取热泵系统的历史观测数据；对热泵系统的历史观测数据进行聚类处理，得到K个类簇，为每个类簇求解出最优的聚类中心；将最优聚类中心作为热泵系统模型参数辨识的观测数据；将模型的实际输出值与输出观测数据的误差平方和作为优化目标函数，以模型的各输入输出观测数据的边界为约束条件，把模型参数辨识问题转化为带约束的非线性优化问题，求解非线性优化问题，得到目标函数的最优解，从而辨识出模型中的未知参数，完成热泵系统模型的建立；获取在线观测数据，基于在线观测数据对已建立的热泵系统模型进行参数辨识。通过进行聚类分析，减少大量观测数据，提高模型参数辨识的速度和精度。
基于数据系统在线建模方法装置

[发明专利]一种两阶段随机鲁棒优化的中央空调节能优化方法及系统-CN202211586599.2在审
发明人：王新立;王国威;段培永;王瑞琪;李少远;尹晓红;贾磊;丁绪东;李慧 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种两阶段随机鲁棒优化的中央空调节能优化方法及系统，包括：将中央空调终端负荷分为客观热舒适负荷和主观热舒适负荷；构建两阶段随机鲁棒优化调度模型；第一阶段以小时为时间尺度，以中央空调在小时时间尺度下的运行能耗最小为目标，根据环境温度及人员信息确定满足客观热舒适负荷和相应主观热舒适负荷的最优设备运行参数；第二阶段以分钟为时间尺度，以中央空调在分钟时间尺度下的运行能耗变化值最小为目标，根据主观热舒适负荷所服从的转移概率分布确定设备运行参数调整量，以此控制中央空调动作。按照随机因素不同的时间尺度对中央空调运行参数进行优化和调节，实现在满足用户热舒适需求条件下对中央空调的不确定节能优化。
一种阶段随机优化中央空调节能方法系统

[发明专利]一种中央空调多区域舒适度控制方法及系统-CN202310007400.4在审
发明人：王新立;王国威;段培永;王瑞琪;李少远;尹晓红;贾磊;丁绪东;李慧 -专利权人：山东大学;国网山东综合能源服务有限公司
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： F24F11/89 文献下载
摘要：本发明公开一种中央空调多区域舒适度控制方法及系统，包括：获取被控区域的人流密度和环境信息，采用训练后的多智能体强化学习控制器，得到冷冻水泵流量、冷冻水温度及送风流量的目标值，以控制中央空调动作；多智能体强化学习控制器的训练过程为：根据每个区域的历史状态采用动作网络得到各区域对应的第一目标值，获取中央空调动作后的目标状态和奖励值，以及根据目标状态得到的第二目标值；根据历史状态和第一目标值，以及目标状态和第二目标值，采用评价网络得到损失值；以奖励值最小和损失值最小为目标，分别更新动作网络和评价网络。解决大型建筑中央空调多区域控制的非线性及多区域耦合问题。
一种中央空调区域舒适控制方法系统

[发明专利]一种建筑中央空调温湿度优化控制方法及系统-CN202210253160.1有效
发明人：王新立;李娜;尹晓红;王雷;段培永;王瑞琪 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： F24F11/46 文献下载
摘要：本发明属于空调系统领域，提供了一种建筑中央空调温湿度优化控制方法及系统。该方法包括，根据指定的空调系统，建立与空调系统温湿度关联的预测模型；根据预测模型，制定空调系统的经济性能指标和空调系统的跟踪性能指标，构建优化目标函数；基于优化目标函数，结合约束条件，构建优化问题；确定优化目标函数的时变权重参数，求解优化问题，将得到的控制输入的第一项作用于空调系统；在未来的每个采样时刻不断更新优化问题中的预测变量值以及时变权重参数，滚动求解优化问题，以实现对空调系统的持续优化控制；其中，所述预测变量值包含未来时刻状态变量和输出变量的预测值，根据所述预测模型得出。
一种建筑中央空调温湿度优化控制方法系统

[发明专利]基于分布式模型的多区域空调系统温湿度控制方法及系统-CN202210610297.8有效
发明人：王新立;李娜;尹晓红;王瑞琪;王雷;段培永;贾磊 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： F24F11/64 文献下载
摘要：本发明属于空调控制技术领域，提供了一种基于分布式模型的多区域空调系统温湿度控制方法及系统，在考虑由传热过程导致的各个房间之间的热耦合基础上，将多区域空调系统分解为多个子空调系统，改善了因为忽略了子系统之间的相互作用而降低的控制性能的问题；同时，在构建每个子空调系统的空调系统动态模型的基础上，子空调系统的预测模型的建立和预测，实现了将集中式控制分解为多组相互通信的子控制单元的目的，使其能够用于大规模动态耦合系统；此外，根据每个子系统各自的输出变量预测值，以及每个子系统各自的温度和湿度的设定值，建立优化目标问题，利用所述优化目标函数，得到最优控制变量，与集中式结构相比，计算复杂度显著减少。
基于分布式模型区域空调系统温湿度控制方法

[发明专利]一种R134a-DMF吸收式热泵机组控制系统及方法-CN202111150880.7有效
发明人：李慧;丁绪东;宁晨光;段培永 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： F25B30/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种R134a‑DMF吸收式热泵机组控制系统及方法，包括：发生器液位控制子系统、蒸发器过热度控制子系统和负荷容量控制子系统，发生器液位控制子系统中，以液位反馈控制输出、压差前馈控制输出和频率前馈控制输出的和作为发生器液位控制器的输出，共同驱动第一电子膨胀阀开度；蒸发器过热度控制子系统中，将过热度与过热度给定值比较得到偏差信号，根据第二反馈控制规律得到反馈控制器输出，用于驱动第二电子膨胀阀开度；负荷容量控制子系统中，以负荷反馈控制输出和热源温度前馈控制输出的加和，作为负荷容量控制器的输出，同步驱动热水循环泵和溶液循环泵频率；本发明在保证R134a‑DMF吸收式热泵安全正常运行的前提下实现了机组节能控制。
一种 r134a dmf 吸收式热泵机组控制系统方法

[发明专利]异质图神经网络属性补全方法-CN202211269371.0在审
发明人：刘兆伟;赵宗星;王莹洁;段培永;苏航;徐金东;宋永超;王占宇;王涛 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种异质图神经网络属性补全方法，包括使用异质信息网络的嵌入方法对异质图网络进行节点嵌入，以形成拓扑网络结构；以拓扑结构为指导，通过残差注意力机制来聚合目标节点的邻居属性，对缺失属性的目标节点进行属性补全操作；将该方法与其他的异质网络模型相结合，计算模型的损失函数，并进行优化，达到一个端到端的效果。本发明可以与不同的异质图神经网络模型结合，并在真实的数据集上进行实验，针对属性缺失和训练过拟合问题，得到了更好的解决效果，明显的提高了预测的性能。
异质图神经网络属性方法

[发明专利]一种空调能耗的综合预测方法及系统-CN202110377337.4有效
发明人：蔡迪;段培永;李俊青 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： F24F11/64 文献下载
摘要：本公开公开的一种空调能耗的综合预测方法及系统，包括：获取空调运行环境数据；将空调运行环境数据输入训练好的空调能耗预测模型中，输出空调能耗预测结果；其中，空调能耗预测模型包括GA‑BP预测模型和PSO‑BP预测模型，将空调运行环境数据分别输入GA‑BP预测模型和PSO‑BP预测模型中，获取预测结果，从两个预测结果中选取最优值为空调能耗预测结果。实现了对空调能耗的准确预测。
一种空调能耗综合预测方法系统

[发明专利]室内照明控制方法及系统-CN202110360838.1有效
发明人：赵晓雪;李俊青;宁晨光;段培永 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： H05B47/165 文献下载
摘要：本发明提供一种室内照明控制方法及系统，属于智能建筑照明技术领域，对室内人员分布进行聚类划分，得到室内人员聚类子区域；基于反向传播神经网络和径向基函数神经网络构建室内光环境模型；根据室内人员聚类子区域，结合室内光环境模型，确定优先搜索条件和约束条件；在满足约束条件的前提下，根据优先搜索条件搜索下一个照明对象和当前最优的照明组合；根据最优照明组合，控制室内灯具的开关状态。本发明能够在综合利用日光和灯光以及满足人员照明需求的前提下，打开最少的室内灯具的数量，也可以根据灯具的贡献度顺序寻找灯具的开启顺序，充分发挥已经开启的灯具的功能。
室内照明控制方法系统

[发明专利]一种基于图结构学习的异常用户检测方法-CN202210275577.8在审
发明人：刘兆伟;杨栋;段培永;王慎强;马元庆;王涛 -专利权人：烟台大学
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图结构学习的异常用户检测方法，特征在于包括图神经网络训练层通过图神经网络模型定义方法构建图神经网络模型，学习节点的低维向量表示，图神经网络模型优化方法通过定义多种约束函数实现图神经网络模型权重和图结构特征的学习，增强模型的鲁棒性。本发明从节点表示中学习多种图结构来挖掘节点潜在的信息，通过注意力机制提高节点低维向量的质量，大大提高了在样本类别不平衡情况下检测异常用户的准确度。
一种基于结构学习异常用户检测方法

[发明专利]带时间窗的装配式建筑预制件配送路径优化方法及系统-CN201811548831.7有效
发明人：李俊青;韩云琦;段培永 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种带时间窗的装配式建筑预制件配送路径优化方法及系统。其中，一种带时间窗的装配式建筑预制件配送路径优化方法，包括确定配送路径初始参数；其中，每个客户点均设置有服务时间窗的最小值和最大值，且车辆早于客户点的服务时间窗的最小值到达或晚于服务时间窗的最大值到达时均设有相应惩罚成本；以配送所用的车辆总数最小以及总成本最小为目标，构建装配式建筑预制件配送路径优化函数；在相应约束条件下，采用改进的人工蜂群算法来求解装配式建筑预制件配送路径优化函数；将得到的路径优化方案下发至相应配送车辆。
时间装配式建筑预制件配送路径优化方法系统

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