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[发明专利]基于GRU神经网络的风电场模型状态校正方法-CN202310705991.2在审
发明人：魏善碧;贾康强;潘天乐;陈行;熊世辉;钟晓雨 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了基于GRU神经网络的风电场模型状态校正方法，主要涉及风电技术领域；包括步骤：S1、对风电场进行空间上和时间上的离散化，定义风场边界和初始化条件；S2、求解模型迭代算法，并定义风场数据模拟值和真实值之差；S3、通过GRU深度神经网络拟合改进模型；本发明在相比高计算成本的高保真CFD模型不显著增加计算量的前提下，使得校正后的模型状态信息更加精确，提高了风场模拟状态值的准确性。
基于 gru 神经网络电场模型状态校正方法

[发明专利]基于贝叶斯网络的多阶段柔性测试系统可靠性评估方法-CN202110713968.9有效
发明人：魏善碧;侯杨;周建雄;肖勇;潘天乐;钟豪 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于贝叶斯网络的多阶段柔性测试系统可靠性评估方法，主要涉及可靠性评估领域；包括步骤：S1、构建测试系统阶段内贝叶斯网络模型；S2、构建测试系统阶段间贝叶斯网络模型；S3、构建多阶段柔性测试系统贝叶斯网络模型；S4、阶段顺序测试特征变量的提取；S5、阶段顺序滚动优化问题的构建；S6、阶段顺序滚动优化问题求解；本发明能够对复杂多元化的系统进行可靠性评估，在保证系统的可靠性条件下，对任务测试顺序进行了优化。
基于贝叶斯网络阶段柔性测试系统可靠性评估方法

[发明专利]一种基于数据驱动的闭环系统微小故障检测与估计方法-CN202110314632.5有效
发明人：魏善碧;肖勇;王辉阳;王昱;余笑;潘天乐 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的闭环系统微小故障检测与估计方法，主要涉及故障诊断技术领域；包括步骤：S1、对系统选取多个工作点；S2、计算P*,T*,b*,μ*,∑*,Λ*并选取主元空间；S3、利用近似卡方分布假设确定故障检测阈值；S4、初始化；S5、当获得新采样值时，将其记为xk+1,n，并计算均值然后计算其得分向量值S6、计算得分向量的均值与方差更新值；S7、计算工作点n不同得分向量的KL距离Kn(tf,t*)；S8、估计工作点n的故障幅值S9、令k＝k+1并返回步骤S5；S10、通过模糊聚类故障诊断判断各个工作点的故障类型；本发明充分考虑了系统运行的多个工作点，充分利用了系统工作范围的数据对每一个工作点进行，提高了故障诊断的准确性以及鲁棒性。
一种基于数据驱动闭环系统微小故障检测估计方法

[发明专利]电池整体温度检测方法、装置及计算机可读存储介质-CN202110646052.6有效
发明人：蔡志端;潘天乐;晏仁健;江浩业 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： H01M10/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种电池整体温度检测方法，该方法包括：通过设置在电池外壳上的超声波检测装置，采集所述电池的超声波检测数据；获取所述电池的电量和外部温度；根据所述超声波检测数据和电量得到所述电池的计算内部温度；根据所述计算内部温度和所述外部温度，计算得到所述电池的整体温度。本发明还公开了一种电池整体温度检测装置以及计算机可读存储介质。本发明使电池温度评估检测更准确。
电池整体温度检测方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]锂电池组状态检测方法、装置、存储介质及系统-CN202110651257.3有效
发明人：蔡志端;江浩业;晏仁健;潘天乐 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种锂电池组状态检测方法，通过获取锂电池组中每行电池第一方向第一预设位置和第二方向第二预设位置的超声波数据分别进行同类数据融合，得到每行电池第一方向上的第一超声波数据和第二方向上的第二超声波数据；根据第一超声波数据和第二超声波数据进行同类数据融合，得到每行电池的第三超声波数据；获取每行电池各单体电池的电压进行同类数据融合，得到每行电池电压；根据第三超声波数据和每行电池电压进行异类数据融合，得到每行电池状态数据；根据每行电池状态数据进行同类数据融合，得到锂电池组状态数据。本发明还公开了一种锂电池组状态检测装置、可读存储介质及系统。本方法实现了应用超声波技术评估锂电池组整体性能状态。
锂电池状态检测方法装置存储介质系统

[发明专利]基于Bagging-CNN-GRU的风速超短期预测方法-CN202110712336.0在审
发明人：魏善碧;潘天乐;周翼;肖勇;侯杨;陈行 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于Bagging‑CNN‑GRU的风速超短期预测方法，主要涉及风电技术领域；包括步骤：S1、采集风速和功率数据，并对风速和功率数据进行预处理；S2、对预处理后的数据进行随即采样，获取数据集；S3、构建CNN‑GRU模型作为弱学习器，并初始化弱学习器；S4、训练弱学习器；S5、组合学习器并预测；S6、选择最优学习器，并进行误差评估；本发明能够提高对下游风速的预测精度，稳定性和精度大大提高。
基于 bagging cnn gru 风速短期预测方法