公开(公告)号：CN115660654A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211252002.0

申请日：2022-10-13

Applicant: 暨南大学

Inventor： 张新征 ,  张建芬 ,  钱沛聪 ,  周曙

IPC: G06Q20/06 ,  G06Q20/22 ,  G06Q20/38 ,  G06Q30/0601 ,  G06Q50/06

Abstract: 本申请公开了基于区块链技术的P2P直购电电能交易平台、方法和装置，本申请的平台包括电能交易智能合约、虚拟电表和电能交易平台网页。本申请结合区块链技术为能源互联网多能源系统的协同提供了新的解决思路，将现实的合同条款写入脚本代码中，根据交易的实际情况自动执行合同中的对应条款(即智能合约)，将智能合约部署到区块链中，结合区块链数据的不可篡改性，成为了公正、透明且能够刚性执行的合同，避免了合同纠纷问题出现，提高生产效率。

公开(公告)号：CN109450029B

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN201811414616.8

申请日：2018-11-26

Applicant: 暨南大学

Inventor： 刘新东 ,  陈铭泰 ,  周曙 ,  张新征

IPC: H02J7/00 ,  H01M10/44

Abstract: 本发明公开了一种退役动力电池储能方法，包括下列步骤：构建一种退役动力电池储能电路；计算储能电路各储能单元的实际容量；计算各储能单元的内阻分布情况；得出一种储能单元容量最大化策略；对剩余的储能单元制定被动均衡方案；通过单片机控制储能单元的被动均衡，实现储能装置容量最大化与储能单元在线能量均衡。本发明还公开了一种实现上述储能方法的储能电路，该电路由n个飞渡结构电路串联构成，每个飞渡结构电路包括电路开关和2个串联的储能单元。本发明解决了储能装置中储能单元老化引起的电池组不一致性与能量不均衡的问题，明显地提高了储能装置的容量以及便于控制储能电池充放电时的状态和参数，产业化前景较好。

公开(公告)号：CN107991870B

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN201711263968.3

申请日：2017-12-05

Applicant: 暨南大学

Inventor： 张新征 ,  郭乾 ,  刘新东 ,  周曙 ,  周政昊

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种电扶梯设备的故障预警与寿命预测方法，该方法通过电扶梯各个模块状态计算电扶梯系统的健康状况，将电扶梯健康状况与电梯异常度时间拟合函数比较，得到电扶梯运行时间，依据电扶梯故障阈值对应电扶梯运行时间，即可推算设备剩余寿命。该发明方法中所采用的各种算法，是基于设备指标分析而设计的，将算法中电扶梯指标更换为其他设备指标，采集相应检测设备实时指标数据，即可得到所检测设备的健康评估状况和剩余寿命，因此，这项算法系统适用于各关键设备的预测，具有通用性。

公开(公告)号：CN107565585A

公开(公告)日：2018-01-09

申请号：CN201711035037.8

申请日：2017-10-30

Applicant: 暨南大学 ,  湖南大学 ,  珠海寸方科技有限公司

Inventor： 刘新东 ,  张树湘 ,  张新征 ,  周曙

IPC: H02J3/28

Abstract: 本发明公开了一种储能装置调峰回报时间预测方法及其模型创建方法，首先获取来自多个用户的多组历史负荷数据，并且建立储能装置的电量模型、收益模型以及充放电功率约束；通过储能算法模拟出储能装置在各组历史负荷数据所获取时间的运行策略；仿真计算出各组历史负荷数据下的储能装置调峰回报时间；最后针对于各组历史负荷数据及各个用户历史负荷数据下的储能装置调峰回报时间进行拟合计算，获取到储能装置调峰回报时间预测模型；本发明方法能够快速且准确的获取到储能装置调峰回报时间预测模型，并且创建得到储能装置调峰回报时间预测模型能够实现储能装置调峰回报时间的精确预测，起到鼓励人们使用储能装置，提高电能社会效益的作用。

公开(公告)号：CN107133973A

公开(公告)日：2017-09-05

申请号：CN201710332263.6

申请日：2017-05-12

Applicant: 暨南大学

Inventor： 张新征 ,  洪升耿 ,  刘新东 ,  周曙 ,  何信

IPC: G06T7/254 ,  G06T7/80 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种桥梁防撞系统中的船舶检测方法，包括以下步骤：采用张正友棋盘格标定法进行摄像机标定；图像获取与预处理；绘制虚拟航道；结合混合高斯背景法与三帧差分法检测运动前景；提取运动前景目标的特征值，作为训练深度神经网络DNN的样本数据；搭建、训练、测试深度神经网络DNN；根据完成训练的深度神经网络DNN对实时视频流中的船舶特征进行识别，标志运动船舶；根据标定结果，定时监测船舶航航行状况。本发明设计的基于GMM与三帧差分法的船舶检测方法，克服了传统方法中前景轮廓断裂、目标不完整的问题，利用前景船舶特征对深度神经网络DNN进行训练，可准确、智能地识别船舶，提高了船舶检测的精度、效率、实时性。

公开(公告)号：CN207517196U

公开(公告)日：2018-06-19

申请号：CN201721026608.7

申请日：2017-08-16

Applicant: 广州忘平信息科技有限公司 ,  暨南大学

Inventor： 周曙 ,  刘畅 ,  张彩云 ,  邵华平 ,  刘新东 ,  张新征 ,  邓义军 ,  罗志维 ,  凌政

IPC: G08G3/02

Abstract: 本实用新型涉及一种桥梁主动防船撞监测预警系统，包括视频监控装置、激光测高装置、报警装置以及主控机、集控中心，视频监控设备用于完成对通航船只的偏航监测；激光测高装置用于完成对通航船只的高度监测；主控机用于完成对通航船只运行状态的存储和处理；集控中心监测预警机制判断是否向船舶发布预警信息或其他信息，实现对船舶通航的远程监控。本实用新型利用船舶的实时数据与软件算法相结合，预警灵敏度更高，弥补了传统基于船舶交通管理系统和被动预防船舶撞击设施的在功能及效率上局限性。实现了全监控的自动化，减少了人的工作量并保证了事故预警的可靠性。实用性更强，探测距离更远，应急反应时间更长。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利