公开(公告)号：CN113241800A

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN202110398919.0

申请日：2021-04-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 林文婷 ,  陈果 ,  徐冲冲 ,  沈子翔

IPC: H02J3/46 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明涉及一种基于区域电价的智能电网控制系统的控制方法，属于人工智能技术领域，所述控制系统包括共用的任务管理模块以及分布在各区域的智能负载模块、智能负载控制模块、智能负载计算模块和发电模块；任务管理模块基于历史任务数据预测各区域的二极管制造任务量和电力生产量；智能负载计算模块根据各区域当前电价、任务管理模块预测得到的电力生产量和预估碳排放决策值实时计算二极管生产任务分配量。本发明基于区域电价来控制电网的发电及二极管的生产，通过将长期的碳排放指标纳入考量，智能化控制和优化二极管生产结构，从而减小二极管生产产业的碳排放量，降低二极管的生产运营成本。

公开(公告)号：CN111368897A

公开(公告)日：2020-07-03

申请号：CN202010128838.4

申请日：2020-02-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 周晓君 ,  张润东 ,  徐冲冲

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06N3/12

Abstract: 基于状态转移算法的除铜过程的犹豫模糊c均值聚类方法，包括：基于除铜级联反应釜的数据设置状态转移算法的参数并初始化距离测度权重；基于距离测度权重通过模糊c均值聚类仿真得到除铜级联反应釜的数据的聚类中心和隶属度矩阵；根据聚类中心和隶属度矩阵建立目标模型并进行仿真后输出优化结果。本发明中对湿法炼锌除铜工艺过程的数据进行了聚类分析，能够很好地判别具有安全威胁的数据，同时能够较快且准确地得到最优的权重结果，对于整个除铜工艺过程的参数辨识与优化控制具有重要意义。

公开(公告)号：CN110942104A

公开(公告)日：2020-03-31

申请号：CN201911241685.8

申请日：2019-12-06

Applicant: 中南大学

Inventor： 周晓君 ,  王启安 ,  徐冲冲

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了用于泡沫浮选工况识别过程的混合特征选择方法及方法，分别计算出数据集中各个特征的初始权重，并根据各个特征的初始权重对所述数据集中各个特征进行排序，得到排序特征集；根据排序，使用启发式搜索算法生成多个的特征子集，并将多个特征子集分别输入至分类器中以计算多个特征子集的分类准确率，提取分类准确率最高的特征子集作为初筛特征子集；再通过二值状态转移算法迭代生成初筛特征子集的多个候选特征子集，并将多个候选特征子集输入到分类器中以计算多个候选特征子集的分类准确率，选取分类准确率最高的候选特征子集作为最优特征子集输出，能快速选取泡沫浮选工况的特征，并保证所选特征子集的分类准确率，提高工况识别的效果。