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[发明专利]一种分散式空调参与需求响应的方法和装置-CN202211627503.2在审
发明人：管少锋;孙艳玲;卓会丹;杨矿利;刘新闯;王祎琳;杨芳;杨阳;马宏伟 -专利权人：平高集团有限公司
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： F24F11/64 文献下载
摘要：本发明属于空调参与需求响应技术领域，具体涉及一种分散式空调参与需求响应的方法和装置。该方法通过将需求响应终端实时计算每台空调的可调负荷以及可调时长，再通过动态规划算法计算所有空调参与需求响应最优策略，最后在执行阶段通过动态调整空调运行状态保障需求响应执行效果，旨在辅助楼宇分散式空调精准参与需求响应调度，有效提升楼宇分散式空调参与需求响应事件的响应效果、效率和用户体验。
一种分散空调参与需求响应方法装置

[发明专利]一种3D-HEVC深度图运动估计并行实现方法及结构-CN201910919430.6有效
发明人：谢晓燕;王安琪;朱筠;邓军勇;辛晓斐;刘新闯 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： H04N19/436 文献下载
摘要：本发明提供一种3D‑HEVC深度图运动估计并行实现方法及结构。本发明方法基于邻接互连3×4二维处理元阵列构建用于深度图运动估计的并行结构，包括：S1、读取深度图原始像素值和参考像素值；S2、在并行结构中依据原始像素值和边缘检测算子并行进行边缘检测，确定每个SAD目标块为平坦区域或边缘区域；S3、在并行结构中依据每个SAD目标块为平坦区域或边缘区域，确定每个SAD目标块的运动估计搜索算法，并根据运动估计搜索算法、原始像素值和参考像素值，并行地进行块匹配操作，获得每个SAD目标块的运动矢量。降低深度图编码复杂度和减少深度图运动估计的执行时间。本发明结构可以实现两种搜索算法的灵活切换。
一种 hevc 深度运动估计并行实现方法结构

[实用新型]一种用于同步相量测量装置检测的信号发生器-CN201922426384.4有效
发明人：符玲;刘新闯;赵虹钧;曹凯凌;喻玲 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G01R1/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种用于同步相量测量装置检测的信号发生器，属于信号发生器技术领域，解决了现有技术中针对同步相量测量装置使用的干扰检测装置中信号发生器受环境限制操作和读数不便出现误差的问题，本实用新型包括外壳，所述外壳上安装有信号接口和显示器，所述外壳底部连接有活动平台，所述活动平台下方连接有底座，所述底座内安装有传动装置，所述传动装置连接有调节杆，所述调节杆底部与传动装置连接，调节杆上部安装于活动平台上，活动平台上开设有与调节杆配合的调节孔，调节杆和调节孔上分别开设有相配合的螺纹。本实用新型使用场景灵活，操作更便捷。
一种用于同步测量装置检测信号发生器

[发明专利]基于多频率-泰勒模型滤除衰减直流的动态相量测量方法-CN202010156703.9在审
发明人：符玲;熊思宇;喻玲;周漩;刘新闯;潘晨玥 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多频率‑泰勒模型滤除衰减直流的动态相量测量方法，涉及电力系统动态相量测量领域，解决了在电力系统发生单相接地故障条件下故障电流信号动态波动和衰减直流分量同时存在时，测量精度急剧降低的问题，本发明包括如下步骤：步骤1：定义子相量Pi(t)，将每个子相量展开构建多频率‑泰勒动态模型，建立直流分量模型b(t)，结合成滤除衰减直流分量的复合模型xDC(t)，采样得到离散化复合信号模型xDC(n)；步骤2：采样信号并获取相量预估计值调用离线计算矩阵H；步骤3：所得数据输入模型求解泰勒导数矩阵ΛDC，输出报告时刻的滤除衰减直流分量后的相量最终估计值Xest；本发明实现了在故障条件下的精确相量测量，为保护类PMU装置的算法设计提供了切实可行的方案。
基于频率泰勒模型衰减直流动态测量方法

[发明专利]一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统-CN201710094392.6有效
发明人：夏建川;张秀娟;刘轶;禹继国;刘新闯;黄宝贵;李光顺;司广涛 -专利权人：曲阜师范大学
申请日： 2017-02-21 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于极限学习机的慢盘检测方法及系统，通过对历史磁盘数据进行特征提取，从中选择特征向量进行训练，实现了基于神经网络检测慢盘的方案，优化了慢盘检测过程，提高了慢盘检测准确性并降低了计算复杂度；同时在实际使用过程中，随着历史磁盘数据数量的增加，越来越多的样本被不断训练，模型精度越来越高，进一步提升了准确率，保证了数据存储系统始终处于最佳工作状态。
一种基于极限学习机检测方法系统