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[发明专利]基于多尺度时序卷积神经网络的母线负荷预测方法及系统-CN202310576086.1在审
发明人：王朝晖;邓星;张琪培;伍林;旷文腾;王伟;陆继翔;朱红;嵇文路;谢峰;李红;刘军君;沈茂亚;陈玉辰 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度时序卷积神经网络的母线负荷预测方法，获取若干母线的历史负荷数据以及对应的历史天气数据集并进行初步处理，提取相关特征分别作为训练集和验证集；根据训练集中相关特征与母线负荷预测的相关程度，确定训练数据集；将训练数据集分别输入单向LSTM模型、密集链接TCN模型、多尺度CNN模型中进行训练；通过验证集分别验证训练好的三种模型，根据三种模型预测的精确程度确定似然函数系数并构建融合预测模型；通过融合预测模型对母线负荷进行预测。采用多模型混合决策，从多尺度去学习时序数据的分布特性，提升了母线负荷预测的精确性和稳定性，降低了因分布式资源影响而导致的时序规律不确定性而产生的模型难以学习的问题。
基于尺度时序卷积神经网络母线负荷预测方法系统

[发明专利]一种基于深度强化学习的调度优化决策系统及其存储介质-CN202211680717.6在审
发明人：李红;王伟;陆继翔;刘军君;张韬;张琪培;陈天宇;旷文腾;谢峰;唐宁恺;束蛟;伍林;严晴;王朝晖 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的调度优化决策系统及其存储介质，包括：数据处理层，用于对电网采集的电网历史数据或电网实时数据进行相关性处理；还用于电网历史数据和电网实时数据的预处理；模型构建层，用于在电网运行的基本规则基础上融合专家经验形成调度优化决策强化学习模型的训练输入值，获得调度优化决策系统；系统应用层，用于将电网实时数据输入训练获得的调度优化决策系统，输出电网调度计划。本发明设立了数据处理层、模型构建层和系统应用层，处理电网实时采集数据，融合专家经验提取特征值，训练调度优化决策强化学习模型，提高了新能源充分消纳下的电网安全稳定运行效率。
一种基于深度强化学习调度优化决策系统及其存储介质

[发明专利]一种考虑区域及经济影响的负荷特征指标关联性挖掘方法-CN202211488712.3在审
发明人：束蛟;张思;张琪培;虞殷树;谢峰;王伟;陆继翔;严晴;吴一峰;徐立中;唐律;朱耿;陈东海;王波;蒋正威;贺旭;王晴;朱晓杰;黄亮;周洋;周宏辉;张静;胡真瑜;叶海强 -专利权人：国电南瑞南京控制系统有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司;国电南瑞科技股份有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑区域及经济影响的负荷特征指标关联性挖掘方法及系统，所述挖掘方法包括获取待挖掘的负荷数据的信息数据流；根据信息数据流的地理信息，获取对应地理信息的经济特征数据和气象特征数据；建立数据库，将所获得的数据依照地理位置的行政区域划分分层级存储入数据库；从数据库中选取用于关联规则的主数据；关联规则挖掘。采用本发明所发表的数据挖掘方法，利用规则关联挖掘技术，可以对系统电力需求进行大数据梳理，掌握电网的电能结构和电力需求，解决传统的电力负荷分析方法评价指标单一的缺憾，实现在规则关联挖掘的过程中的自动化处理，在负荷预测工作中帮助构建经济特征，提高负荷预测系统的预测准确率。
一种考虑区域经济影响负荷特征指标关联性挖掘方法

[发明专利]一种母线负荷预测自动跟随电网运行方式调整方法-CN202211480945.9在审
发明人：谢峰;张思;张琪培;朱耿;束蛟;伍林;旷文腾;王伟;陆继翔;蒋正威;吴一峰;徐立中;唐律;虞殷树;贺旭;周宏辉;陈东海;王波;章杜锡;张静;胡真瑜;蔡振华;张志雄;胡海;叶海强 -专利权人：国电南瑞南京控制系统有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司;国电南瑞科技股份有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种母线负荷预测自动跟随电网运行方式调整方法，包括负荷模型选择模块和母线负荷预测模块，负荷模型选择模块，用于在电网运行方式调整后，以动作的方式，从多种候选组合的母线负荷预测模型中选择预测效果最好的预测模型；母线负荷预测模块，用于根据气象，历史统计等特征预测未来时间段内的母线负荷。本发明能够在满足配电网动态重构实时性要求的前提下，实现随运行方式变化的负荷预测数据自动跟随计算功能，满足母线负荷预测的即时性。
一种母线负荷预测自动跟随电网运行方式调整方法

[发明专利]一种充电站充电负荷预测方法和系统-CN202011071646.0有效
发明人：勇晔;薛溟枫;陆继翔;毛晓波;伍林;潘湧涛;吴寒松;张琪培;费彬;刘少波;李红 -专利权人：国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种充电站充电负荷预测方法和系统，所述方法包括获取目标充电站历史充电记录，筛选并预处理充电样本数据集，得到每条充电记录的充电时长和充电电量，以及各单位时间段内充电站的充电汽车数量；根据每条充电记录的充电时长和充电电量得到充电负荷特征数据集；根据充电样本数据集中各单位时间段内充电站的充电汽车数量得到充电汽车数量特征数据集；根据分时电价、充电负荷特征数据集和充电汽车数量特征数据集，构建并训练充电站各单位时间段充电负荷预测模型；利用充电站各单位时间段充电负荷预测模型进行各单位时间段充电负荷预测。基于数据规律的方法，对单一区域充电站进行充电负荷预测，能够提高充电负荷预测的准确率和适用性。
一种充电站充电负荷预测方法系统

[发明专利]一种负荷预测方法-CN202111486036.1在审
发明人：伍林;肖飞;王治华;陆继翔;张琪培;陈宏福;高峰 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网上海市电力公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种负荷预测方法，包括：获取发电系统出力样本数据集；将出力样本数据集分解为新能源出力负荷数据集与非新能源出力负荷数据集；对新能源出力负荷数据集进行异常处理；根据异常处理后的新能源出力负荷数据集得到新能源组合特征数据集；根据新能源组合特征数据集得到出力负荷训练数据集；根据出力负荷训练数据集得到融合模型备选集；根据出力负荷训练数据集对融合模型备选集中的融合模型进行优化；采用优化后的融合模型对新能源出力负荷进行预测；依据非新能源出力数据集以及预训练好的非新能源出力预测模型对非新能源出力负荷进行预测，将该预测结果与新能源出力结果相加得到最终预测的出力负荷；本发明能够准确对系统负荷进行预测。
一种负荷预测方法

[发明专利]一种基于互动触摸桌的综合能源展示系统-CN201711318961.7有效
发明人： 张琪培;朱金大;崔恒志;王仲达;储何丽 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;南瑞集团有限公司;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2017-12-12 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于互动触摸桌的综合能源展示系统，从地理模型、环境模型、设备元件模型以及综合能源系统模型四个维度构建综合能源展示系统，并定义模型之间的互动规则。其中，地理模型预设与分布式发电耦合的可调节资源系数；环境模型预设各类电源和负荷受环境、时间影响的系数；设备元件模型从基本属性和运行规则两个方面定义能源设备模型属性；综合能源系统模型将电网、油气网、冷热网和能量控制中心组合在一起，定义为综合能源系统；互动规则包括模型间的电能平衡规则。本发明采用面向对象的程序设计方法，形成开放灵活、便于扩展的场景构建模式，可有效提高针对不同场景的综合能源展示系统建模效率。
一种基于互动触摸综合能源展示系统

[发明专利]一种基于深度学习的穿梭车自动寻货定位方法及系统-CN202011336937.8在审
发明人： 张琪培 -专利权人：南京鸿昌智能货架有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的穿梭车自动寻货定位方法及系统，其中方法包括步骤一，收集各类托盘的图像，并标注图像中托盘坐标，制作托盘训练样本集；步骤二，将托盘训练样本集输入搭建的组合卷积神经网络模型，包括分类网络和目标检测网络，设置超参数后进行训练；步骤三，保存训练好的分类网络模型和目标检测网络模型的权重；步骤四，利用分类网络模型和目标检测网络模型对穿梭车采集的图像分类识别并控制穿梭车驱动电机的转速，精准停车寻货。本发明借助图像识别目标检测技术实现穿梭车自动寻货定位，提升穿梭车定位系统鲁棒性，减少了现场调试人员的工作量，确保穿梭车的准确定位。
一种基于深度学习穿梭自动定位方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的变电站作业现场监测方法及装置-CN201910513300.2在审
发明人：徐弘升;张琪培;徐康;陈天宇;陆继翔;杨志宏 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的变电站作业现场监测装置，包括：现场监控人员和作业人员进入变电站作业现场监测程序；现场监控人员选择并确认第一个操作步骤，执行监测工作；摄像头采集现场作业视频文件，并转换为RGB图像；加载改进的深度神经网络YOLO‑V3；输入图像，对设备和标识进行自动识别，判断操作行为是否符合安全规范；根据识别和判断结果，当场发出警告并给出评价结果；将识别和评价结果实时可视化地展现给现场监控人员；现场监控人员确认评价结果并选择进入下一步骤或结束本次操作。使用模型结构剪枝和权重量化两种深度神经网络轻量化方法，实现了深度神经网络模型在嵌入式智能终端中的高精度实时推断，提高安全性和效率。
现场监控作业现场变电站神经网络神经网络模型摄像头采集本次操作操作行为监测程序监测装置模型结构判断结果权重量化人员选择视频文件输入图像现场作业智能终端自动识别对设备可视化嵌入式轻量化监测剪枝加载推断学习转换警告改进安全

[发明专利]一种基于深度学习的自动回转柜自动识别系统及方法-CN201910049012.6在审
发明人： 张琪培 -专利权人： 张琪培
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的自动回转柜自动识别系统及方法，涉及智能物流领域，结合数字图像处理技术和人工智能深度学习理论构建了一套货物自动识别视觉系统。使用数字图像处理技术对采集货物进行平滑、灰度拉伸、复原、去噪、增强、边缘检测、中心式归一化等预处理，改善图像的视觉效果，提高视觉识别系统的准确率。视觉识别系统采用基于深度卷积神经网络的改进模型，能够自动提取数字图像中货物的类别和位置信息实现对图像中的货物的自动化分类和标注。本发明实现了回转柜货物进出库智能化识别和记录，无需人工额外操作，大大提高了生产效率，可作为现有回转柜RDIF电子标签技术的改进和替代等。
数字图像处理技术货物视觉识别系统自动识别系统自动回转回转预处理图像电子标签技术卷积神经网络人工智能边缘检测采集货物额外操作灰度拉伸理论构建生产效率视觉系统视觉效果数字图像智能物流自动识别自动提取归一化智能化平滑准确率去噪学习复原标注改进自动化分类替代记录

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