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公开(公告)号：CN113313204B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202110691495.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的垃圾焚烧状态辨识方法和焚烧控制方法，包括，首先对预设的垃圾焚烧样本图像集中的垃圾焚烧样本图像计算焚烧状态参数，依据焚烧状态参数，按预定的焚烧状态类别，对垃圾焚烧样本图像进行分类，然后将垃圾焚烧样本图像集作为训练数据，将垃圾焚烧样本图像的类别作为数据标签，对一神经网络模型进行训练，得到垃圾焚烧状态辨识模型，将垃圾焚烧图像输入垃圾焚烧状态辨识模型中得到垃圾焚烧状态，从而实现垃圾焚烧状态的实时自动化监控，有利于提高垃圾焚烧状态识别的准确性和垃圾焚烧效果的稳定性，给垃圾焚烧发电厂带来更高的边际经济效益，同时解放人力，减少人力成本，改善劳工的工作环境。
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公开(公告)号：CN113238157A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110495066.2
申请日：2021-05-07
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01R31/387 , G01R31/385
Abstract: 一种通过对电动汽车退役电池进行AI检测来筛选的方法，首先对退役电池进行初步评估，筛选出可梯次利用的退役电池，然后将可梯次利用的退役电池拆解成相应的电芯，并进行电芯分容，对分容后的电芯进行参考性能测试，得到电芯的性能参数，还对电芯进行脉冲电流测试，得到电芯的脉冲电压特征，将电芯的脉冲电压特征输入预设的神经网络模型以得到电芯的容量，最后根据电芯的性能参数和容量，筛选出可梯次利用的电芯。由于引入人工智能来辅助进行电芯的检测，从而减少了检测时间和工作量，提高了检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112098848A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010960776.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01R31/367 , G01R31/385
Abstract: 本发明涉及电池技术领域，具体涉及一种电池放电容量预测方法、系统及可读存储介质，该方法包括获取电池充电阶段多个等间隔时间点的充电电压和放电容量；对获取的充电电压和放电容量进行处理得到多个等间隔电压点对应的放电容量，根据多个等间隔电压点以及其对应的放电容量得到用于表示电池充电电压与放电容量对应关系的第一增量容量曲线；对第一增量容量曲线进行特征提取得到电池充电时的充电电压及其对应的放电容量相关的特征参数；将得到的特征参数输入到预先训练好的预测模型中得到电池当前的放电容量。本实施例采用预先训练好的预测模型根据电池充放电期间的提取的特征参数对电池的放电容量进行预测，提高了电池放电容量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113238157B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110495066.2
申请日：2021-05-07
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01R31/387 , G01R31/385
Abstract: 一种通过对电动汽车退役电池进行AI检测来筛选的方法，首先对退役电池进行初步评估，筛选出可梯次利用的退役电池，然后将可梯次利用的退役电池拆解成相应的电芯，并进行电芯分容，对分容后的电芯进行参考性能测试，得到电芯的性能参数，还对电芯进行脉冲电流测试，得到电芯的脉冲电压特征，将电芯的脉冲电压特征输入预设的神经网络模型以得到电芯的容量，最后根据电芯的性能参数和容量，筛选出可梯次利用的电芯。由于引入人工智能来辅助进行电芯的检测，从而减少了检测时间和工作量，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN113313204A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110691495.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于深度学习的垃圾焚烧状态辨识方法和焚烧控制方法，包括，首先对预设的垃圾焚烧样本图像集中的垃圾焚烧样本图像计算焚烧状态参数，依据焚烧状态参数，按预定的焚烧状态类别，对垃圾焚烧样本图像进行分类，然后将垃圾焚烧样本图像集作为训练数据，将垃圾焚烧样本图像的类别作为数据标签，对一神经网络模型进行训练，得到垃圾焚烧状态辨识模型，将垃圾焚烧图像输入垃圾焚烧状态辨识模型中得到垃圾焚烧状态，从而实现垃圾焚烧状态的实时自动化监控，有利于提高垃圾焚烧状态识别的准确性和垃圾焚烧效果的稳定性，给垃圾焚烧发电厂带来更高的边际经济效益，同时解放人力，减少人力成本，改善劳工的工作环境。
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公开(公告)号：CN112098848B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202010960776.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01R31/367 , G01R31/385
Abstract: 本发明涉及电池技术领域，具体涉及一种电池放电容量预测方法、系统及可读存储介质，该方法包括获取电池充电阶段多个等间隔时间点的充电电压和放电容量；对获取的充电电压和放电容量进行处理得到多个等间隔电压点对应的放电容量，根据多个等间隔电压点以及其对应的放电容量得到用于表示电池充电电压与放电容量对应关系的第一增量容量曲线；对第一增量容量曲线进行特征提取得到电池充电时的充电电压及其对应的放电容量相关的特征参数；将得到的特征参数输入到预先训练好的预测模型中得到电池当前的放电容量。本实施例采用预先训练好的预测模型根据电池充放电期间的提取的特征参数对电池的放电容量进行预测，提高了电池放电容量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN111928429A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010861137.1
申请日：2020-08-25
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明实施例提供一种数据中心制冷系统的节能控制方法与装置，该方法包括：获取当前时段的环境参数，环境参数包括：室外温度、室外湿度、太阳辐射强度、室内温度、室内湿度和数据中心的服务器能耗；根据当前时段的环境参数预测下一时段的环境参数；根据当前时段的环境参数和预测的下一时段的环境参数确定数据中心制冷系统的设定温度，并控制数据中心制冷系统以设定温度进行工作。本发明实施例的方法，通过综合室内外环境参数，智能预测室内外环境参数，对数据中心制冷系统进行协同调度，降低了数据中心制冷系统的能耗，节约了能源。
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