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[发明专利]激光焊接方法-CN202310432539.3在审
发明人：解妙霞;吕宗阳;张黎旭;王小璇;吴军;姚飞龙;张龙;向程雨 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： B23K26/21 文献下载
摘要：一种激光焊接方法，在两个待焊工件上分别铣削加工单边坡口；把两个待焊工件清理后组对装配对齐；用激光摆动填丝焊方法在热导焊模式下进行非穿透焊接，只用焊丝金属把试板上部坡口填充满，获得有明显余高的第一道填丝焊缝；用激光自熔焊方法在小孔焊模式下进行全穿透焊接，激光束同时穿透第一道填丝焊缝和整个工件厚度，获得第二道全穿透焊缝。在第二道全穿透焊接过程中上部第一道填充金属部分熔化并在熔池对流作用下向下部运动，在表面张力作用下最终焊缝上表面余高仅略有减小、下表面形成明显余高。
激光焊接方法

[发明专利]基于综合能源数据处理和多任务深度学习的负荷预测方法-CN202211526356.X在审
发明人：魏然;邓欣宇;黄旭;王小璇;韩斌;李宇;李艳;刘延博;杨喆;高强伟;刘超;杨国朝;赵长伟;刘伟;刘扬;骈瑞珺 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于综合能源数据处理和多任务深度学习的负荷预测方法，采用MMoE网络构建多任务模型，利用多个专家子网和门控单元实现对共享信息的合理分配，保证每个任务均能获得最有效的信息；通过SGDR优化器改善模型训练时的学习率调整策略，更好地搜寻全局最优解，加速模型收敛；构建BiLSTM模型能够更好地挖掘负荷数据过去和未来的深度时序特征，并加入注意力机制实现模型对于共享特征不同程度的关注，体现不同子任务对共享特征的差异化选择，从而有效提升综合能源负荷预测精度。
基于综合能源数据处理任务深度学习负荷预测方法

[发明专利]一种基于负荷分解与深度学习的持续型电器负荷预测方法-CN202211340686.X在审
发明人：邓欣宇;王小璇;李艳;韩斌;黄旭;刘延博;李宇;张军;宗烨琛;刘伟;高强伟;杨国朝;徐智;杨得博;赵长伟;骈睿珺;刘志超;刘扬;王治博;张晓航 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于负荷分解与深度学习的持续型电器负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取居民用户的智能电表负荷数据以及设备级的负荷数据，提取持续型电器；S2、将STL用于持续型电器的负荷曲线，将其历史负荷曲线分解为趋势分量、周期分量和剩余分量三部分，从而细化负荷曲线的规律；S3、构建GRU神经网络模型，并利用负荷分量以及气象因素、日历信息等对其进行训练；S4、将历史持续型电器负荷分量数据输入到训练好的模型中，对持续型电器的三种负荷分量进行预测；S5、对三种负荷分量的预测结果进行叠加，得到持续型电器的负荷预测结果。本发明能实现更准确、更加精细化的持续型电器负荷预测。
一种基于负荷分解深度学习持续电器预测方法

[实用新型]用于高边坡地质灾害体倾倒破坏图像监测的试验模拟装置-CN202222034476.X有效
发明人：李佳璐;叶芷桦;王小璇;金杨翔;余心言;唐金龙;杨宝全 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G01N33/24 文献下载
摘要：本实用新型涉及灾害体倾倒破坏模拟领域，并公开了用于高边坡地质灾害体倾倒破坏图像监测的试验模拟装置，包括水平支撑板、倾斜支撑板和升降组件，倾斜支撑板顶部的一端与水平支撑板铰接，水平支撑板用于放置高位灾害体母岩部分，升降组件设置在倾斜支撑板的下方，倾斜支撑板的上端面设置有冰块木槽，冰块木槽内设置有冰块，冰块用于支撑灾害体倾倒变形部分。可模拟不同高边坡坡度与灾害体角度，灾害体的倾倒驱动装置采用冰块，冰块自然融化过程是连续的且无人工干涉的，使得所模拟的危岩体倾倒破坏的过程更加真实连续，从而具有较高的模拟程度，模拟可重复性强，模拟环境更加贴合高边坡灾害体的实际环境，使得模拟试验数据更为精确。
用于坡地灾害倾倒破坏图像监测试验模拟装置

[发明专利]一种基于自编码器的用户用电行为分类分析方法-CN202211265987.0在审
发明人：邓欣宇;王小璇;刘延博;李宇;高强伟;宗烨琛;张军;李艳;黄旭;杨国朝;徐智;刘伟;杨得博;赵长伟;骈睿珺;刘志超;刘扬;王治博 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自编码器的用户用电行为分类分析方法，包括以下步骤：S1、通过智能电表获取用户历史用电数据，进行数据清洗；S2、构建基于欠完备自编码器的特征提取模型，采用迭代方式选择合适的编码比率β；S3、构建特征优选评价指标，采用启发式搜索方法得到最佳的用户用电特征集合；S4、构建基于BP神经网络的用户用电行为分类模型，将编码特征和最佳用电特征作为BP神经网络的训练特征，将用户实际用电类型作为训练标签，对BP神经网络进行训练；S5、将待分类用户的编码特征和最佳用电特征输入到训练好的BP神经网络中，得到用户用电行为分类结果。本发明有够有效提升分类的准确率且计算效率更高。
一种基于编码器用户用电行为分类分析方法

[发明专利]基于多任务学习与深度学习的间歇型电器负荷预测方法-CN202211340684.0在审
发明人：邓欣宇;王小璇;张军;宗烨琛;黄旭;刘延博;李宇;李艳;韩斌;高强伟;刘伟;杨国朝;徐智;杨得博;赵长伟;骈睿珺;刘志超;刘扬;王治博;张晓航 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多任务学习与深度学习的间歇型电器负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取居民用户的智能电表负荷数据以及设备级的负荷数据，定义K指数，并对该居民用户的电器设备进行分类，将电器分为持续型和间歇型两类；S2、对间歇型电器的负荷特征进行提取，得到历史负荷、日使用时长、日使用频率、星期、时刻等与间歇型电器使用相关的负荷特征，以及温度、湿度、露点等气象特征；S3、构建基于硬参数共享多任务学习和门控循环单元网络的间歇型电器负荷预测模型，即MTL‑GRU模型，利用历史负荷特征以及气象特征对MTL‑GRU模型进行训练；S4、将历史间歇型电器负荷数据输入到训练好的模型中，得到间歇型电器的负荷预测结果。本发明能够有效提高负荷预测效率和准确性。
基于任务学习深度间歇电器负荷预测方法

[发明专利]一种便拆卸式配电站点挂轨式机器人行走机构-CN202210964661.0有效
发明人：高强伟;刘超;黄旭;邓欣宇;赵风松;王继革;赵长伟;刘伟;李宇;刘延博;朱汉卿;王玉辉;高寒;刘柯岳;刘轶超;骈瑞珺;刘倞;杨国朝;李广敏;王小璇;陆杨;陈静;王晶;王治博 -专利权人：天津滨电电力工程有限公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： B25J5/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种便拆卸式配电站点挂轨式机器人行走机构，包括行走轨道、两组取电滑触组件、一组载波滑触组件、定位条形码，机器人本体行走部件；行走轨道为工字型轨道；定位条形码粘贴于行走轨道的侧面；机器人本体行走部件包括行走导向部分、取电通讯部分及定位部分；行走导向部分包括行走机架、行走轮和四组导向轮装置；行走轮紧密贴合于行走轨道下端面上；四组导向轮装置通过上、下导向轮与分别与行走轨道的下翼缘的上、下表面导向配合；取电通讯部分包括两根取电滑触臂和一根载波滑触臂；定位部分包括激光扫码枪。本机构行走稳定性好、取电方便、移动定位准确、具有自卸功能。
一种拆卸配电站点挂轨式机器人行走机构

[发明专利]基于多元数据处理的综合能源用户用能行为关联分析方法-CN202211250910.6在审
发明人：魏然;邓欣宇;黄旭;王小璇;韩斌;李宇;李艳;刘延博;杨喆;高强伟;刘超;杨国朝;赵长伟;刘伟;刘扬;骈瑞珺 -专利权人：国网天津市电力公司城东供电分公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及基于多元数据处理的综合能源用户用能行为关联分析方法，获取考虑对综合能源系统冷、热、电负荷产生影响的影响因素特征，形成历史冷热电负荷特征库及影响因素特征库；构建基于k‑means算法和Calinski‑Harabasz（CH）指标的数据离散化模型，对冷、热、电负荷数据进行离散化得到多能负荷等级的划分方法；构建基于熵的气象数据离散化模型，对气象数据进行离散化；构建基于FP‑Growth的多能负荷关联分析模型，依据不同负荷等级的占比分布确定最小支持度和最小置信度，进行综合能源负荷等级关联分析，得到综合能源系统用户用能行为关联分析结果。本发明能够挖掘出综合能源用户用能行为之间及其与外部因素之间的关联性，为理解用户的多元用能行为提供了参考。
基于多元数据处理综合能源用户行为关联分析方法

[发明专利]一种基于深度学习目标检测的机械臂引导系统及方法-CN202210911580.4在审
发明人：高强伟;刘超;黄旭;邓欣宇;赵风松;王继革;赵长伟;刘伟;骈瑞珺;刘倞;杨国朝;李广敏;王小璇;陆杨;陈静;王晶;王治博 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习目标检测的机械臂引导系统及方法，通过深度视觉传感器和边缘计算AI开发套件组成视觉检测模块并结合多轴机械臂进行检测，将计算的点位传输给工控机，工控机通过modbus协议将点位发送给多轴机械臂，多轴机械臂根据指令以及点位作出相应的动作。本发明通过结合深度视觉传感器和边缘计算AI开发套件并使用深度学习目标检测的方法控制多轴机械臂，能够使多轴机械臂在无人干涉的情况下，精准快速实现检测、开箱、贴标和封样等自动化操作。
一种基于深度学习目标检测机械引导系统方法

[发明专利]一种基于GM(1,N)的新能源汽车保有量预测方法-CN202210578342.6在审
发明人： 王小璇;邓欣宇;王晶;黄旭;刘超;杨国朝;徐智;赵长伟;高强伟;刘伟;陈静;陆杨 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于GM(1,N)的新能源汽车保有量预测方法，包括以下步骤：步骤1、构建基于GM(1,N)的新能源汽车保有量预测模型；步骤2、通过最小二乘法可计算出参数列发展系数和内生控制系数的具体数值，求得基于GM(1,N)的新能源汽车保有量预测模型的近似时间响应解，并还原出的模拟值。本发明预测精度高且能够有效提取小规模样本的有效信息。
一种基于 gm 新能源汽车保有预测方法

[发明专利]一种基于最小二乘支持向量机的新能源汽车销量预测方法-CN202210578343.0在审
发明人： 王小璇;邓欣宇;王晶;黄旭;刘超;杨国朝;徐智;赵长伟;高强伟;刘伟;陈静;陆杨 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于最小二乘支持向量机的新能源汽车销量预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、建立基于最小二乘支持向量机的新能源汽车月度销量预测模型；步骤2、求解步骤1所构建的基于最小二乘支持向量机的新能源汽车月度销量预测模型，输出预测值。本发明弥补了传统线性回归模型、支持向量机的缺点，能够有效提升预测精度。
一种基于最小支持向量新能源汽车销量预测方法

[发明专利]基于粒子群优化的新能源汽车销量预测模型参数优化方法-CN202210578354.9在审
发明人： 王小璇;邓欣宇;陆杨;黄旭;刘超;杨国朝;徐智;赵长伟;高强伟;刘伟;陈静;王晶 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于粒子群优化的新能源汽车销量预测模型参数优化方法，包括以下步骤：步骤1、选择输入变量，并划分训练集和测试集；步骤2、数据预处理，将训练集的输入和输出数据都进行归一化处理；步骤3、选择核函数并利用粒子群参数优化算法，寻找C和σ的最优取值，计算训练样本数据的均方误差，并将其看作粒子群的适应度函数，初始化粒子群；步骤4、更新个体极值和全局极值，在每次迭代过程中，比较两极值大小，并实时更新；步骤5、实时更新粒子飞行速度和当前位置，当种群迭代达到终止条件，优化结束，输出当前最优参数值。本发明算法简单、收敛速度快、不需要主观设置过多参数且能够在降低模型的误差的同时，提高了训练效果和预测精度。
基于粒子优化新能源汽车销量预测模型参数方法

[发明专利]基于灰色关联分析法的新能源汽车特征指标体系构建方法-CN202210578356.8在审
发明人： 王小璇;邓欣宇;陈静;黄旭;刘超;杨国朝;徐智;赵长伟;高强伟;刘伟;陆杨;王晶 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于灰色关联分析法的新能源汽车特征指标体系构建方法，包括如下步骤：步骤1、构建新能源汽车保有量影响因素特征指标体系；步骤2、采用灰色关联度分析法，寻求步骤1中新能源汽车保有量影响因素特征指标体系中反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列之间的数值关联关系，确定影响新能源汽车保有量的关键因素，从而构建改进后的新能源汽车保有量影响因素特征指标体系。本发明能够能够处理多种非线性影响因素指标。
基于灰色关联分析新能源汽车特征指标体系构建方法

[发明专利]DOT1L突变作为癌症的生物标志物以及治疗靶点的应用-CN202111563713.5在审
发明人：王立辉;吴春福;韩梅;王小璇;张嘉玉;杨静玉 -专利权人：沈阳药科大学
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： C12Q1/6886 文献下载
摘要：本发明涉及用于癌症诊断和用药判断的分子标志物，还涉及用于检测该分子标志物的引物和试剂盒。所述分子标志物为存在于组蛋白甲基转移酶DOT1L上的一系列病理性突变I232N、Y216C、F243L、N241T、E186A、S225L、R231Q、A1003S、A1003G中的一种或多种，该病理性突变与癌症的发生发展相关，其可以作为诊断、预后和用药判断的肿瘤生物标志物，并且能够作为多种恶性肿瘤的治疗靶点。
dot1l 突变作为癌症生物标志以及治疗应用

[发明专利]一种基于递归图与卷积自编码器的高维负荷聚类方法-CN202111366207.7在审
发明人：邓欣宇;王小璇;高强伟 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于递归图与卷积自编码器的高维负荷聚类方法，包括如下步骤：S1、获取高维负荷功率特征，S2、构建基于递归图理论的高维负荷特征增强模型；S3、构建基于卷积自编码器的高维负荷特征提取模型；S4、构建基于谱聚类的高维负荷聚类模型，得到高维负荷的聚类结果。本发明能够将一维负荷特征转换为二维递归图特征，实现特征增强，并结合卷积自编码器实现特征提取，利用该特征达到了更好的聚类效果。
一种基于递归卷积编码器负荷方法

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