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[发明专利]一种基于CBAM改进的3DCNN的锂离子电池SOH估计方法-CN202310664201.0在审
发明人：李俊红;蒋泽宇;白贵祥;顾菊平;张泓睿;肖康 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于CBAM改进的3DCNN的锂离子电池SOH估计方法，属于锂离子电池技术领域。解决了3DCNN在锂离子电池SOH估计中数据特征挖掘和缓解神经网络框架复杂性的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)将不同的全新锂离子电池充满电；步骤2)构建SOH估计的三维训练数据集和测试数据集；步骤3)实现最终的SOH实时估计。本发明的有益效果为：本发明分别通过不同温度下不同电池的充放电实验获取电池各项参数，然后处理数据与构建不同电池的训练数据集，将训练的数据集导入基于CBAM改进的3DCNN中进行训练，最终可用于锂离子电池SOH的实时估计。
一种基于 cbam 改进 dcnn 锂离子电池 soh 估计方法

[发明专利]一种面向光伏阵列的多功能机器人-CN202310326153.4有效
发明人：罗来武;顾菊平;言淳恺;张新松;卢成;郭云翔 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： B24C1/08 文献下载
摘要：本发明属于机器人领域，具体涉及一种面向光伏阵列的多功能机器人。解决了太阳能面板清理的问题。其技术方案为：一种面向光伏阵列的多功能机器人，包括机器人本体，机器人本体包括微型喷丸装置、表面检测模块、两侧辅助固定装置和表面清理装置；其中，微型喷丸装置通过螺丝固定在底板上下两侧；表面检测模块、两侧辅助固定装置和表面清理装置均通过螺丝固定在底板下侧。本发明的有益效果为：本发明针对光伏阵列表面清理和故障点检测两种需求，实现了大面积光伏阵列的表面清理和热斑故障点检测作业的一体化与自动化。
一种面向阵列多功能机器人

[发明专利]风光发电及电网负荷波动日前调度储能配置优化方法-CN202210024705.1有效
发明人：朱建红;徐人杰;顾菊平;吴敏;张鹏坤;谭立坤;张新松 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明提供了一种风光发电及电网负荷波动日前调度储能配置优化方法，首先，从发电运营商角度，对风力、光伏发电情况按日统计功率预测偏差分布，统计日发电预测偏差补偿所需储能容量配置情况；在此基础上，利用模糊熵理论分析风电、光伏的预测偏差累积值统计数据的分布特性，确定风力、光伏的发电功率变化趋势；同时基于模糊熵理论分析负荷的变化趋势系数，考虑不同时段电网负荷变化特性，由发电与负荷的变化趋势系数比较得到最终的发电计划修正系数，优化储能容量配置，确定修正后的储能容量配置。本发明储能容量配置在合理考虑电网负荷变化与发电情况因素下获得，选定最终的容量配置量能满足并网调度计划预报准确度、可靠性要求。
风光发电电网负荷波动日前调度配置优化方法

[发明专利]一种基于遗传算法的风-储混合电站日运行策略优化方法-CN202110702344.7有效
发明人：张新松;徐杨杨;陆胜男;顾菊平;华亮;郭云翔;卢成;陈然;马雨萌 -专利权人：南通大学
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明涉及风电并网技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的风‑储混合电站日运行策略优化方法。包括以下步骤：S1：给定相关参数，包括：实时电价、出力偏差惩罚电价、风‑储混合电站出力偏差最大允许概率、电池储能系统容量、初始荷电状态与最大充放电功率、风电装机容量、风功率预测值、调度时段数；S2：建立风‑储混合电站日运行策略优化模型，优化变量为电池储能系统调度日内的计划充放电序列和功率，优化目标为风‑储混合电站日运行收益最大；S3：在风‑储混合电站日运行工况蒙特卡洛模拟的基础上，采用遗传算法求解风‑储混合电站日运行策略优化模型，给出风‑储混合电站中电池储能系统的最优计划充放电序列和功率。
一种基于遗传算法混合电站运行策略优化方法

[发明专利]一种基于水空多个机器人协同的坝体智能检测方法-CN202310224181.5在审
发明人：李昀迪;华亮;袁银龙;顾菊平;程赟;朱永乐 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于水空多个机器人协同的坝体智能检测方法，属于多个机器人协同技术问题。解决了人工检测坝体时水下故障实时检测处理和水下机器人视野狭窄的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、对无人机进行跟踪；S2、多无人机发现故障后，将故障分配给与故障数目相同组数的无人机和水下机器人；S3、通过机器人路径规划，到达指定故障位置；S4、到达指定位置后，水下机器人下潜进行故障检测；S5、检测完毕后，水下机器人重新浮于水面。本发明的有益效果为：多个机器人系统同时对多个故障点进行故障检测，提高了故障检测的效率。
一种基于水空多个机器人协同智能检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的语义地图构建方法-CN201911410382.4有效
发明人：徐一鸣;戴秋霞;顾海峰;顾菊平;华亮;王栗;张海东;卞春磊;周方杰;祁晖 -专利权人：南通大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的语义地图构建方法，包括：实时采集移动机器人周围环境的图像信息，并根据所述图像信息获取移动机器人的位姿信息；根据所述移动机器人的位姿信息实时估算移动机器人与障碍物的深度信息，并根据所述深度信息构建障碍物深度地图，所述深度信息为逆深度估计值；用训练好的目标检测模型对所述图像信息进行特征提取与处理，得到带有语义信息的图像信息，将所述带有语义信息的图像信息与所述障碍物深度地图进行融合，得到障碍物语义地图；利用闭环检测算法优化机器人的位姿并使用图优框架对所述障碍物语义地图进行图优化，实现带有语义信息的深度地图构建，提高机器人的环境感知与自主定位能力。
一种基于深度学习语义地图构建方法

[发明专利]一种基于自适应滤波的全生命周期混合储能容量配置方法-CN202210732535.2有效
发明人：朱建红;任浩锋;顾菊平;张鹏坤;檀立昆;李鹏昊;张思续 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明涉及新能源发电技术领域，尤其涉及一种基于自适应滤波的全生命周期混合储能容量配置方法，包括如下步骤：首先，基于风力发电、光伏发电历史数据、负荷需求历史数据对分布式电源数学模型、负荷数学模型进行曲线拟合，构造概率密度函数，以提供全生命周期内混合储能运行场景；其次，基于净负荷历史数据以及傅里叶变换频谱分析，确定滤波方法以及其滤波窗口的上下限；然后以交换功率、混合储能荷电状态和并网功率波动率为多约束因子的容量配置多目标优化模型，最后采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA‑II)求解模型最优解。本发明可以在保证容量可靠性和新能源利用率的基础上降低系统运行的经济成本，有效保证微电网系统的稳定运行。
一种基于自适应滤波生命周期混合容量配置方法

[发明专利]一种智能监控输液装置及其使用方法-CN202210306430.0有效
发明人：罗来武;顾菊平;赵佳皓;程天宇;蒋凌;杨慧;言淳恺 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： A61M5/172 文献下载
摘要：本发明涉及智能输液监控技术领域，尤其涉及一种智能监控输液装置及其使用方法，包括依次连接的输液瓶、改进型墨菲式滴管、改进型流速调节器和针头及输液管，改进型墨菲式滴管内置有压电陶瓷环形振动片。本发明使用时，将相邻两滴液体间隔时间的倒数称为液滴频率，以液滴频率来表征液滴的滴速，并在液滴频率或液滴滴至液面的振幅较偏差过大时，判定此时受到了干扰，在受到连续干扰时通过控制超声波电机调节液滴滴速。同时，控制电路板中的控制器根据已经滴下的液体总数自动计算剩余输液时间，并在剩余时间较低时自动报警。本发明能够实现输液时剩余液体的自动估算以及液滴的滴速的自动调节，从而减少人力消耗，在一定程度上降低输液的安全隐患。
一种智能监控输液装置及其使用方法

[发明专利]一种基于迁移互学习的小样本电力设备图像分类方法-CN202210348529.7有效
发明人：周伯俊;顾菊平;张新松;程天宇;华亮;徐一鸣;赵凤申;赵佳皓;蒋凌;言淳恺 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及小样本图像分类技术领域，尤其涉及一种基于迁移互学习的小样本电力设备图像分类方法，具体包括以下步骤：首先通过旋转、裁剪等方法增强数据集；然后构造两个具有交叉熵损失和自监督损失的互学习小样本迁移模型，同时两个模型的输出相互为另一模型提供互信息损失；最后固定训练好的其中一个模型的主干网络作为特征提取器与新的分类器结合，对新的电力设备类别的图像样本进行分类预测。本发明能够通过两个模型互学习的方式提高主干网络模型特征提取能力，训练后的主干网络可以与多种新的分类器相结合完成对未可见类别样本的分类决策；同时，本发明只需要少量图像数据，即可训练出高精度的分类模型，非常适用于电力设备巡检场景。
一种基于迁移学习样本电力设备图像分类方法

[发明专利]一种基于预估校正法的永磁同步电机连续集模型预测控制方法-CN202211565156.5有效
发明人：罗来武;顾菊平;张新松;程天宇;杨慧 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H02P21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预估校正法的永磁同步电机连续集模型预测控制方法。首先采集三相永磁同步电机实时的三相电流值和转速，并通过坐标变化得到电流在dq坐标系下的值，接着利用dq坐标系下的电流状态方程得到dq轴电流三步预估值，然后对dq轴电流预估值进行校正得到dq轴电流三步校正值，再构建计及多周期延时补偿的dq轴电压参考值，并对其幅值进行限制，最后通过坐标变换得到αβ轴电压参考值，并经过调制得到功率开关管的驱动信号。本发明在提高dq轴电流离散化精度的同时兼顾多个控制周期的最优性，并对参考电压幅值进行限制，避免出现负的矢量作用时间，此外还解决了数字控制系统延时的问题，从而提高永磁同步电机模型预测调速系统的动稳态性能。
一种基于预估校正永磁同步电机续集模型预测控制方法

[发明专利]一种固定开关频率的直接模型预测控制方法-CN202310052103.1在审
发明人：罗来武;顾菊平;於锋;张新松;杨慧 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H02P23/00 文献下载
摘要：本发明涉及电机驱动及控制技术领域，尤其涉及一种固定开关频率的直接模型预测控制方法，包括以下步骤：S1：获取静止坐标系下定子电流给定值isref(s＝α,β)；S2：定义6种开关状态序列Un；S3：计算一周期内四个时刻段对应的电流梯度值m(t0)～m(t3)；S4：求取Gz最小化的对应的开关切换时间与开关序列。本发明保持了直接多目标控制方法跟踪性能好、瞬态速度快的优点，实现了开关频率固定，避免了系统调优的繁琐工作，具有广泛的应用前景。
一种固定开关频率直接模型预测控制方法

[发明专利]一种考虑热网特性和热负荷可调度性的电热联合调度方法-CN202010099345.2有效
发明人：曹书秀;张新松;顾菊平;徐杨杨;陆胜男;郭晓丽;李智 -专利权人：南通大学
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑热网特性和热负荷可调度性的电热联合调度方法，适用于电热联合系统优化调度领域。在考虑区域供热网络的热特性和热负荷可调度性的基础上，对区域供热网络的热特性进行了建模，并将换热站及其热用户等效为热负荷。以系统日煤耗量最小为优化目标，建立了考虑电力系统常规约束、区域供热网络热特性约束和热负荷可调度性约束的电热联合系统优化调度模型。该模型为混合整数非线性规划模型，对其进行求解后得到火电机组、热电联产机组和风电机组在各调度时段内的出力，进而给出更为实用、经济的调度方案。本发明充分利用区域供热网络的储热能力和热负荷的可调度性，增强热电机组调峰能力，有效降低系统日煤耗量和促进风电消纳。
一种考虑特性负荷调度电热联合方法

[发明专利]一种电动汽车动力电池SOC估计方法-CN202010115887.4有效
发明人：李俊红;徐珊玲;顾菊平;华亮;杨奕;宗天成;李磊;李政;刘梦茹 -专利权人：南通大学
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： B60L58/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种电动汽车动力电池SOC估计方法，包括以下步骤：步骤1)：通过间歇恒流放电法测取动力电池的电流与电压，通过多项式拟合法确定动力电池的OCV‑SOC的函数关系式；步骤2)：建立动力电池二阶RC等效电路模型，推导其辨识模型；步骤3)：构建改进的混沌引力搜索算法的流程，完成辨识；步骤4)：针对锂离子电池非线性系统建立电池的状态空间模型，构建高斯‑厄米特滤波算法的流程，并与改进的混沌引力搜索算法组成联合估计算法。本发明的有益效果为：本发明采用将模型参数辨识和SOC估计进行联合的估计算法，以实现对电池的SOC更好的实时估计。
一种电动汽车动力电池 soc 估计方法

[发明专利]基于改进多目标法的电热联合系统风电接纳能力评估方法-CN202110686790.3有效
发明人：张新松;朱建锋;顾菊平;姜珂珂;徐扬杨;陆胜男;华亮;李智;郭云翔;卢成 -专利权人：南通大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及风电接纳能力评估领域，具体涉及基于改进多目标法的电热联合系统风电接纳能力评估方法。包括：步骤1、基于日前风功率预测结果和风功率预测误差的概率特性，建立风电最大理论出力场景概率模型；步骤2、建立包含电池储能系统的电热联合系统风电接纳能力评估模型，包括：系统运行成本最低与“弃风”电量最小两个不同维度的优化目标、电力系统平衡约束、热力系统平衡约束、常规机组技术约束、热电联产机组技术约束、风电场出力约束与电池储能系统技术约束；步骤3、基于改进主要目标法，采用GAMS中DICOPT求解器给出风电接纳能力评估模型的帕累托解集，给出电热联合系统的风电接纳容量和对应的接纳成本，实现电热联合系统风电接纳能力评估。
基于改进多目标电热联合系统接纳能力评估方法

[发明专利]基于梯度迭代算法的分数阶流体控制阀系统参数辨识方法-CN202210851565.5在审
发明人：李俊红;张泓睿;顾菊平;华亮;严俊;肖康;蒋一哲;白贵祥 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于梯度迭代算法的分数阶流体控制阀系统参数辨识方法，属于流体控制阀系统辨识技术领域，解决了分数阶流体控制阀系统参数辨识精度不高的问题。其技术方案为：一种基于梯度迭代算法的分数阶流体控制阀系统辨识方法，包括以下步骤：步骤1)建立分数阶流体控制阀系统Wiener非线性模型；步骤2)构建梯度迭代算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的梯度迭代算法有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好的适用于对分数阶流体控制阀系统的建模和参数辨识。
基于梯度算法分数流体控制系统参数辨识方法

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