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公开(公告)号：CN106940890A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710165415.8
申请日：2017-03-20
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06F17/18 , G06N3/086 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明涉及一种基于种群进化思想的粒子滤波跟踪方法，在特征匹配阶段，将增强型纹理特征作为目标特征以减小光线变化导致的特征匹配出错率，易于区分出目标纹理特性；在目标预测阶段，由于粒子滤波的粒子退化和贫化问题，基于种群进化思想，将简化群优化算法引入到粒子滤波的重采样阶段，从而可以在保留优良粒子的基础上，通过增加一项粒子随机运动过程，提供粒子多样性，进而提高跟踪鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106248635A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610579309.X
申请日：2016-07-22
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/59
CPC classification number: G01N21/59
Abstract: 本发明涉及一种基于数字摄像的能见度检测方法，包括中央控制模块以及与其相连的摄像头采集模块、光照值采集模块、显示模块。中央控制模块通过光照值采集模块采集环境亮度对白昼进行判断，若是白昼，通过摄像头采集当前环境的数字图像并用暗通道先验原理计算出当前场景的透射率值，将光照值和透射率值作为BP神经网络的输入并与人眼CIE曲线进行拟合得到能见度值；若是黑夜，通过韦伯对比度与LAB的(L-明度)值作为支持向量机的输入进行夜晚能见度的分级。本发明无需摄像头的精确标定和特殊的目标物，能全路段实时检测道路能见度，在道路上进行显示以警示驾驶人员安全行驶，具有广阔的应用前景和推广价值。
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公开(公告)号：CN105242740A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510400500.9
申请日：2015-07-10
Applicant: 福州大学
IPC: G05F1/66
Abstract: 本发明涉及一种局部阴影下最大功率点跟踪控制方法，首先对局部阴影下光伏列阵输出特性进行分析，获得归一化的最大功率点电压的分布规律;再利用分布规律结合扰动观察法，进行全局最大功率点跟踪；首先确定可能存在局部最大功率点的区域，然后对该区域使用扰动观察法的局部扫描，最后获得所有的局部最大功率点，通过比较的方式找到全局最大功率点。本发明能够大幅度缩短扫描时间，能够快速确定全局最大功率点。
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公开(公告)号：CN103367639B
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201310316077.5
申请日：2013-07-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种氧化锌纳米线低功耗阻变存储器，包括：一氧化硅片衬底；一下电极，设置于所述氧化硅片衬底上方；一阻变纳米线，设置于所述下电极上方；一上电极，设置于所述阻变纳米线上方；其中，所述阻变纳米线为铜掺杂的氧化锌纳米线。本发明具有工艺兼容性好、结构简单的特性，由于采用铜作为掺杂物质，增加了氧化锌内部的氧空位，从而降低了写操作电流和电压，功耗也随着减小。
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公开(公告)号：CN102999036B
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201210588469.2
申请日：2012-12-29
Applicant: 福州大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种太阳能无线联网监控系统，其特征在于：包括组成射频无线网络且配备控制器的复数个监控终端设备以及远程监控中心；所述的复数个监控终端设备皆设置有视频图像采集端、太阳能电源和LED照明灯以及射频通信节点；所述的远程监控中心设置有一个射频协调设备，用于该远程监控中心与所述的射频无线网络通讯。本发明的各个功能模块均由太阳能供电，无需繁复布线并且安装便捷灵活，为城市公路、边防夜晚执勤、小区、街道、偏远地区安防等众多领域提供了一套无线网络智能化的太阳能照明与视频图像结合的联网监控方案，具有较好的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109660206A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811562127.7
申请日：2018-12-20
Applicant: 福州大学
IPC: H02S50/10
Abstract: 本发明涉及一种基于Wasserstein GAN的光伏阵列故障诊断方法，首先对光伏阵列电流、电压时序数据进行采集；接着将获取的光伏阵列时序电流与时序电压数据绘制为曲线图形并保存为样本；然后设计Wasserstein GAN网络中的鉴别器D与生成器G；然后训练Wasserstein GAN中的鉴别器D生成器G；接着将训练得到的鉴别器D作为光伏阵列时序电流电压曲线图片的特征提取网络，采用全连接神经网络训练特征分类器，对特征提取网络得到的特征进行分类，得到光伏阵列时序电流电压数据的诊断模型。本发明所提出的基于Wasserstein GAN的光伏阵列时序电流电压数据的故障诊断方法，在无监督训练的基础上能够准确地对光伏阵列进行故障检测和分类。
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公开(公告)号：CN106777984B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201611173830.X
申请日：2016-12-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于密度聚类算法实现光伏阵列工作状态分析与故障诊断的方法，首先采集日常工作中光伏发电阵列最大功率点的若干个电气参数，得到每一日的电气参数样本组合；接着将每个电气参数样本进行归一化得到测试样本组合；然后根据归一化后的测试样本组合进行计算得到距离矩阵；接着采用基于密度的聚类算法对这些测试样本进行自动的聚类，获得若干个聚类；接着基于预先通过仿真模型获得的参考数据，分别计算每组参考数据和每个聚类之间的最小距离，形成一个距离向量；最后通过将距离向量中每个元素与聚类算法中的截断距离进行对比，识别每个聚类所属的工作类别。本发明可直接通过对光伏系统日常运行数据的聚类操作实现故障的准确诊断。
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公开(公告)号：CN109117865A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810771909.5
申请日：2018-07-13
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于主成分分析实现光伏阵列工作状态分析与故障诊断方法，生成光伏阵列仿真数据并采集日常工作中光伏发电阵列最大功率点的电气特征参数以及环境参数，得到特征参数测试样本矩阵；接着对特征参数标准矩阵做主成分分析，得到投影矩阵，并将标准矩阵乘上投影矩阵得到标准主成分矩阵；然后对标准主成分矩阵做归一化处理，并将其作为训练集，通过支持向量机训练分类模型；接着将特征参数测试样本矩阵乘上投影矩阵，得到样本主成分矩阵，并对其做归一化处理；最后通过分类模型对归一化后的样本主成分矩阵进行分类，识别数据所属的分类。本发明可以通过对光伏系统日常运行数据的主成分分析和分类实现对故障的准确诊断。
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公开(公告)号：CN109086928A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810839097.3
申请日：2018-07-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及基于SAGA-FCM-LSSVM模型的光伏电站实时功率预测方法，采集光伏电站对应时段发电功率以及气象站上对应的气象参数，获取气象-功率参数样本；对每天的气象-功率参数样本进行预处理；根据四项统计指标结合基于模拟退火遗传算法的模糊C-均值聚类算法对历史日中第一天到待预测日前一天的样本进行聚类；根据各个聚类样本集合的气象特征值，计算每个聚类气象特征值的中心点，利用欧氏距离判断待预测日所属的类别；利用与待预测日同属一类的参数样本训练最小二乘支持向量机，得到训练模型；将待预测日的待预测时刻前2h的气象参数和功率值输入训练模型中对待预测日各个时刻的发电功率进行实时预测。本发明能够实时预测光伏电站在各个时刻的输出功率值。
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公开(公告)号：CN108876013A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810526061.X
申请日：2018-05-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最佳相似日和Elman神经网络实现光伏电站短期功率预测方法，以每天的各个时刻的发电功率、每天的光照、环境温度、湿度和风速等气象参数以及第二天的气象参数为输入，第二天的各个时刻的发电功率为输出训练基于Elman神经网络的预测模型。以此模型进行光伏发电功率的预测。然后以每天的气象参数为气象特征值通过灰色关联分析算法确定待预测日的最佳相似日，将最佳相似日的各个时刻的发电功率，气象参数以及待预测日的气象参数作为模型的输入变量，预测待预测日的各个时刻的发电功率。本发明能够快速准确对光伏电站的发电功率进行预测。
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