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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种基于循环充供电的自行车助力装置及方法-CN202111512671.2有效
发明人： 邹定江;刘天羽;刘世昌 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2021-12-11 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： B62M6/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于循环充供电的自行车助力装置及方法，用于自行车上，助力装置包括壳体、可充放电源、旋转电机、发电机、启动按钮，壳体固定设于所述自行车的后下叉支架上，可充放电源、旋转电机、发电机分别设于壳体内，发电机的输出与可充放电源，可充放电源的输出与旋转电机连接，发电机的输入轴末端设有第一齿轮，第一齿轮伸出壳体后与所述自行车的链轮啮合，旋转电机的输出轴末端设有第二齿轮，第二齿轮伸出壳体后与所述自行车的飞轮啮合，启动按钮设于所述自行车的车把上，启动按钮与可充放电源连接。与现有技术相比，本发明具有提高骑行效率，减轻骑行体力消耗等优点。
一种基于循环供电自行车助力装置方法

[发明专利]一种基于WPD和WNN的短期电价预测方法-CN202111528340.8在审
发明人：段震宇;刘天羽;邹定江;王勉 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于WPD和WNN的短期电价预测方法，包括以下步骤：1)对历史电价数据进行预处理；2)通过WPD算法剔除历史电价数据中的随机波动的数据，获得重构电价数据；3)将重构电价序列输入训练好的WNN模型，获得预测电价。与现有技术相比，本发明具有抗干扰能力强、预测精度高等优点。
一种基于 wpd wnn 短期电价预测方法

[发明专利]基于混沌麻雀搜索算法的短期电力负荷预测方法及装置-CN202111512649.8在审
发明人： 邹定江;刘天羽 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2021-12-11 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于混沌麻雀搜索算法的短期电力负荷预测方法及装置，所述方法包括：S1：获取历史电力负荷数据，并根据历史电力负荷数据获取电力负荷值影响因素；S2：对历史电力负荷数据进行预处理；S3：构建初始短期电力负荷预测模型并进行训练，得到最优预测模型；S4：使用最优预测模型进行短期电力负荷预测，对输出数据进行反归一化，得到电力负荷预测结果。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、效率高等优点。
基于混沌麻雀搜索算法短期电力负荷预测方法装置

[发明专利]基于扩频调制技术的永磁同步电机减振降噪方法和装置-CN202111512660.4在审
发明人：刘世昌;李全峰;邹定江;杜雨晴 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2021-12-11 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： H02P27/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于扩频调制技术的永磁同步电机减振降噪方法和装置，所述方法包括以下步骤S1：获取周期随机分布的数字信号；S2：根据周期随机分布的数字信号生成频率周期随机变化的三角载波信号；S3：对所述的三角载波信号进行脉宽调制，生成六路脉冲信号；S4：将六路脉冲信号送入逆变器产生三相交流电，送入永磁同步电机后电机开始运转。与现有技术相比，本发明能够有效减少永磁同步电机的电磁振动噪声，进一步提升永磁同步电机的运行性能。
基于调制技术永磁同步电机减振降噪方法装置

[发明专利]基于改进粒子群算法的风电功率预测方法及装置-CN202110767036.2在审
发明人： 邹定江;刘天羽 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进粒子群算法的风电功率预测方法及装置，所述方法包括以下步骤：S1：获取历史风电功率数据，并对历史风电功率数据进行预处理；S2：将历史风电功率数据划分为训练集和测试集，基于训练集构建基于BP神经网络的初始风电功率预测模型；S3：采用惯性权值非线性递减的粒子群算法并基于测试集对初始风电功率预测模型进行优化，获取最优预测模型；S4：使用最优模型进行风电功率预测，得到预测结果并对数据进行反归一化。与现有技术相比，本发明具有模型收敛速度快，预测结果快速准确的优点。
基于改进粒子算法电功率预测方法装置

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