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[发明专利]一种风力机叶片后缘补强性修复方法-CN202111126381.4有效
发明人：李慧;周勃;辛雯;包洪兵 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： B29C73/10 文献下载
摘要：一种风力机叶片后缘补强性修复方法属于风力机叶片技术领域，本发明其特征在于，叶片迎风面和背风面两面壳体合模粘接成型方式的预制粘接法兰的大厚度钝后缘、预制泡沫楔形块的过渡后缘和直接粘接的尖后缘，这三种后缘形式的粘接开裂损伤，制定了每种后缘形式的关键修复参数，采用结构胶注入和外补强层贴补法的补强性维修方法。本发明可以实现在役叶片后缘粘接开裂的高空作业修复实施，降低在役风力机叶片的运行风险，减少运维成本，避免由于后缘粘接开裂诱发重大结构性损伤导致的叶片断裂事故，突破了后缘粘接失效损伤修复的关键技术，为在役风力机叶片后缘损伤修复提供了重要的修复参数依据，保障了在役风力机叶片安全的服役全生命周期。
一种风力机叶片后缘补强性修复方法

[发明专利]属性召回模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质-CN201911395747.0有效
发明人：辛雯;马工利 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请实施例公开一种属性召回模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。本方法通过获取训练样本数据；再将文本语句中的名词实体替换为表征名词实体的实体类别的替换符，并在文本语句的首端添加预设数量的指定替换符，得到文本替换后训练样本数据；再对替换后训练样本数据进行向量化处理，然后将得到的第一向量以及第二向量输入到预设召回模型中，计算得到损失参数，并基于损失参数调整预设召回模型的参数，得到属性召回模型。通过用文本语句中表征名词实体的实体类别的替换符替换名词实体的方式，引入了实体类别的语义特征，再在文本语句的首端添加指定替换符，强调了文本语句的语义属性，使得训练得到的召回模型更加准确的召回文本语句的属性。
属性召回模型训练方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]一种非侵入式负荷辨识方法、模组及能源控制器-CN202211303543.1在审
发明人：左勇;林乃奇;陈鹏杰;张辉;尹天阳;石万担;程鑫;满翠芳;刘洁;李燚;辛雯;罗超 -专利权人：安徽南瑞中天电力电子有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及采集终端技术领域，特别是涉及一种非侵入式负荷辨识方法、模组及能源控制器。本发明提供了非侵入式负荷辨识模组，并将非侵入式负荷辨识模组作为相对独立模组、与能源控制器配合使用。本发明将能源控制器作为智能采集设备的边缘层，并合理设计了非侵入式负荷辨识模组，使用户电能数据在能源控制器层面即得到处理和计算，保证了分析结果的有效性、及时性，也极大程度的减轻了电网系统的数据处理和通讯压力，提高了系统的稳定性。
一种侵入负荷辨识方法模组能源控制器

[发明专利]一种基于大数据非侵入技术的智能电能表分布式预测方法-CN202210952118.9在审
发明人：左勇;付月生;黄燕;金锐;满翠芳;刘洁;李燚;辛雯;陈鹏杰;罗超;孙雁青;钱谢成 -专利权人：安徽南瑞中天电力电子有限公司
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据非侵入技术的智能电能表分布式预测方法。包括如下步骤：智能电表接收上级采集终端下发的负荷调度指令；智能电表启动负荷预测程序；负荷预测程序读取电能表电力数据；负荷预测程序通过大数据分析技术，预测超短期负荷；智能电表通过通讯模块向上级采集终端反馈超短期负荷预测结果；上级采集终端根据负荷预测结果，细化负荷调度指令。本发明通过利用智能电表采集的电力数据，对当前节点下的负荷进行短期预测，并与上级采集设备通讯，将预测结果作为电网调度的参考；采用大数据技术，结合节点当前的环境数据、历史用电数据、用户用电行为特征等高维参数，对电能表中存储的数据进行分析，得到超短期负荷预测结果。
一种基于数据侵入技术智能电能表分布式预测方法