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公开(公告)号：CN118659378A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410728510.4
申请日：2024-06-06
Applicant: 上海电机学院
Abstract: 本发明涉及配电网快速恢复关键负载装置技术领域，具体为一种配电网快速恢复关键负载装置，包括：分配组件，所述分配组件内部设置有分配结构，所述分配组件外部设置有安装结构，所述分配组件外部设置有适配结构，所述分配结构包括接入环，所述接入环固定连接在分配组件左端，所述接入环设置有两组，所述分配组件右端设置有地线分路，所述分配组件右端设置有零线分路，所述接入环左端连接有地线接入卡环和零线接入卡环。本发明实现该配电网快速恢复关键负载装置可将地线、零线和相线使用时进行均匀分配使用，避免出现混乱现象，提高了装置的实用性和便捷性。
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公开(公告)号：CN115577509A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211166218.5
申请日：2022-09-23
Applicant: 上海电机学院
IPC: G06F30/20 , G06Q10/063 , G06Q30/0207 , G06Q50/06 , H04L67/10
Abstract: 本发明涉及一种用于能源管理系统的数据管理方法、设备及存储介质，该方法包括：S1、确定单个节点的能量调度目标函数，初始化区块创建者；S2、采用内点法优化求解能量调度目标函数，得到单个节点中每个设备的最优能耗值；S3、计算单个节点单位时间段的能耗变化百分比PPC；S4、基于区块链技术共享各个节点单位时间段内的能耗变化百分比PPC，并进行阈值判断；S5、基于自适应加权平均共识机制，利用非线性优化函数优化各节点达成共识所需要的权重，对所选验证器进行验证；S6、构建进化博弈激励模型，基于货币奖励规则，计算各节点单位时间的货币奖励值；S7、进行信息整合，创建新的区块。与现有技术相比，本发明兼具电力消费者隐私保护与节能节约的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102937036A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210466606.5
申请日：2012-11-16
Applicant: 上海电机学院
Abstract: 本发明提供了一种基于BP神经网络的瓦斯监测方法及装置，通过建立包含输入层、隐层及输出层的基于BP神经网络的初始模型，接着对初始模型进行参数设置，然后依据参数设置后的初始模型进行计算，确定模型中的连接权值，最终根据限定误差为基准，确定BP神经网络模型及输入与输出间的关系，本方案融合了井下监测分站内不同位置的同类传感器的信息，在很大程度上降低了测量误差，提高了数据的准确性。
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公开(公告)号：CN110782956A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911054469.2
申请日：2019-10-31
Applicant: 上海电机学院
Inventor： 肖薇
IPC: G16C20/50 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种蛋白质、水分子和配体的对接方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：建立多目标对接模型；步骤S2：通过基于自适应算子、不等长染色体和精英个体选择结合的遗传算法优化多目标对接模型，得到对接最优解；步骤S3：基于对接最优解，进行蛋白质、水分子和配体的对接。与现有技术相比，避免反复调试参数，从而降低计算的复杂度；可解决多体对接过程中水分子的个数不确定问题；能够避免种群陷入局部最优，进而提高算法的搜索性能。
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公开(公告)号：CN115564474A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211163407.7
申请日：2022-09-23
Applicant: 上海电机学院
Abstract: 本发明公开了一种基于小波分析和ARIMA‑LSTM的汽车销量预测方法，包括如下步骤：对已知的汽车销售量的时序数据进行数据预处理；对所述时序数据进行多次小波分解；对分解得到的各分量的序列进行平稳性检验，不平稳则进行差分处理，直到数据序列变成平稳数据序列；对经过平稳处理后的各分量的序列分别进行ARIMA训练并预测；将ARIMA训练过的数据进行小波重构；计算拟合值与真实值的残差；使用残差来训练LSTM网络；利用LSTM网络预测的残差对ARIMA模型的预测结果进行修正，实现最终预测。本发明结合时间序列分析和深度学习网络建立了新型预测模型，能够利用中小规模的历史汽车销售数据集实现对销售数据的准确预测，从而为汽车厂商提供数据支持。
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公开(公告)号：CN113298315A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110647287.7
申请日：2021-06-10
Applicant: 上海电机学院
Abstract: 本发明公开了一种基于双层编码的电动汽车充电站选址优化方法，解决了传统充电站选址建设成本高、部分使用率低、用户选址时间成本高的弊端，其技术方案要点是采用NSGA‑II算法、双层编码、基于贪心策略产生初始种群、基于动态自适应的交叉变异策略以及部分映射交叉策略相结合的算法作为优化引擎，建立多目标优化模型，本发明的一种基于双层编码的电动汽车充电站选址优化方法，能优化电动汽车充电站的选址，减少用户时间成本、减少充电站建设成本、提高了充电站的利用率。
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公开(公告)号：CN112180853A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010959529.1
申请日：2020-09-14
Applicant: 上海电机学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于多种群策略的柔性作业车间调度混合优化方法，包括步骤：S1：初始化参数设置步骤；S2：初始化父代种群；S3：评价所述父代种群；S4：初始化精英档案种群步骤；S5：子种群划分步骤；S6：对划分后的每一所述子种群依次进行选择操作、交叉操作和变异操作；S7：对当前三所述子种群进行合并操作，获得合并种群；S8：计算所述合并种群的适应度函数值；S9：快速非支配排序；S10：循环拥挤度距离计算；S11：所述精英档案种群更新步骤；S12：终止判别步骤。本发明的一种基于多种群策略的柔性作业车间调度混合优化方法，提高了算法的全局搜索能力，并能够快速求出对应的解集。
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