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公开(公告)号：CN114088888B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202111451158.7
申请日：2021-12-01
Applicant: 杭电(海宁)信息科技研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明公开了一种渔业碳汇计量装置，涉及碳汇计量技术领域，包括外壳体和内壳体，外壳体顶部底部开设有第一通孔，内壳体顶部底部均开设有第二通孔，内壳体顶部开口设有过滤网，浮游样本能够穿过过滤网但无法透过第二通孔，外壳体内壁还设有至少一个储能驱动装置，各储能驱动装置能存储潮汐能并驱动内壳体相对外壳体转动，外壳体内部还固定设置有挤压装置，挤压装置顶部与过滤网挤压接触。通过在内壳体上设置过滤网，其能够将浮游样本过滤后落入其中，无需额外供电装置，通过利用潮汐能的储能驱动装置带动内外壳体相对旋转，以此使挤压装置挤压过滤网将堵塞在过滤网的网孔上的杂质挤压出去，并通过旋转离心运动将过滤网上的杂质甩离过滤网。
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公开(公告)号：CN113359711B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110562622.3
申请日：2021-05-21
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭电(海宁)信息科技研究院有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种具有未知信息的多智能车系统分布式自触发控制方法。本发明首先建立多智能车系统的动力学方程，智能车的通讯拓扑关系用无向连通图表示；其次设计控制器，使控制器的控制输入仅交互智能车的位置信息而不再交互智能车的速度信息并设计合适的自触发条件函数；然后证明系统的稳定性并证明智能车控制器的控制输入更新时刻可事先确定；最后将所设计的控制器的控制输入以及自触发条件函数导入每一辆智能车，通过建立通信拓扑连通图实现各个智能车的分布式信息交互。本发明中的多智能车系统不再交互速度信息，而是仅通过位置信息交互使系统达到状态同步，应用自触发控制，使系统不需要实时对触发条件进行检测和判断，从而减少通讯代价。
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公开(公告)号：CN114336706A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111632656.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种车网主从博弈的电动汽车有序充放电调度及响应激励方法。本发明综合考虑电网侧和用户侧双方各自的利益，构建基于V2G的车网互动调度模型、考虑用户偏好的电动汽车有序充放电功率决策模型，并建立车网互动主从博弈模型，在实际用户的有限理性情况下，通过多次博弈最终达到斯塔克尔伯格均衡，得到电网最优响应激励方法及对应的电动汽车有序充放电调度策略。本发明解决了当前分时电价激励下大量电动汽车集中在低价充电造成的峰荷上叠加负荷的情况，同时，也为电网引导电动汽车参与车网互动的激励提供有益参考依据。
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公开(公告)号：CN113325843B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110556830.2
申请日：2021-05-21
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭电(海宁)信息科技研究院有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种多智能体的覆盖与污染检测方法。本发明通过一组携带便携式环境综合检测报警仪的IMU独轮机器人最优地覆盖检测目标区域。通过该智能体定义一个虚拟质心，使用一个控制器来确保虚拟质心渐近地与Voronoi分区质心重合，使智能体绕Voronoi分区质心旋转运动，来增加单个智能体动态覆盖的面积，实现对目标区域的高效覆盖，当出现挥发性有机物时，便携式环境综合检测报警仪实现污染报警功能。
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公开(公告)号：CN112069419B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010932739.1
申请日：2020-09-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种融合用户弱痕迹行为偏好的互相关协同过滤方法。本发明通过采集点击、物品被浏览时间等弱痕迹行为，构建用户的评分矩阵和弱痕迹行为矩阵，并将用户的算术评分均值赋值表示用户的弱痕迹行为偏好，得到融合用户弱痕迹行为偏好的评分增强矩阵，更准确地描述用户行为偏好和物品之间的相关性；进而提出一种改进的互相关系数计算方法，融合热门惩罚系数构建“用户‑用户”偏好相似度矩阵，预测用户对物品的偏好相似度，优化相似偏好物品的推荐排序。本发明改善了传统协同过滤方法中的数据稀疏问题，降低了用户评分尺度不一、热门因素造成非偏好行为等因素对用户偏好相似度计算的影响，从而有效提高相似偏好推荐结果及排序的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111242362A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010015382.0
申请日：2020-01-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于充电站综合状态预测的电动汽车实时充电调度方法，本发明通过建立充电站作用、闲置状态和综合充电进度的充电站综合状态预测模型；在此基础上，基于车辆调度理论，以车主满意度、充电站总收入最大和电网负荷总方差波动最小为目标，建立多目标调度模型，并优化该模型，获得最优调度策略，为同时降低充电站利用不均衡、提升车主满意度、提高充电站收入和降低电网负荷波动提供了一种行之有效的解决办法。
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公开(公告)号：CN119578669B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510138801.2
申请日：2025-02-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F18/25 , G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N20/20 , G06N3/0985 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于因果推断和多尺度特征融合的光伏发电日前预测方法，属于光伏发电预测技术领域。该方法将历史气象特征数据划分为多个样本，将样本未来M步的发电功率作为对应标签。使用PCMCI因果推断方法计算样本与标签间的因果推断权重，对样本加权后并行输入到BiLSTM，TCN，GAF‑SE‑ResNet50三个基学习器中从全局、局部和周期性三个维度识别输入序列的趋势，对应训练得到光伏发电功率日前初步预测值。提取预测点的局部天气预报序列的小波特征，通过交叉注意力机制与基学习器的初步预测值融合得到最终预测值。实现了复杂气候变化环境下的精确、稳定的光伏发电预测。
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公开(公告)号：CN119578669A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510138801.2
申请日：2025-02-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F18/25 , G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N20/20 , G06N3/0985 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于因果推断和多尺度特征融合的光伏发电日前预测方法，属于光伏发电预测技术领域。该方法将历史气象特征数据划分为多个样本，将样本未来M步的发电功率作为对应标签。使用PCMCI因果推断方法计算样本与标签间的因果推断权重，对样本加权后并行输入到BiLSTM，TCN，GAF‑SE‑ResNet50三个基学习器中从全局、局部和周期性三个维度识别输入序列的趋势，对应训练得到光伏发电功率日前初步预测值。提取预测点的局部天气预报序列的小波特征，通过交叉注意力机制与基学习器的初步预测值融合得到最终预测值。实现了复杂气候变化环境下的精确、稳定的光伏发电预测。
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公开(公告)号：CN119376257A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411944214.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了非三角非线性系统的自适应量化事件触发控制方法及装置，属于自动化控制技术领域，能够对具有量化输入的非三角非线性系统进行控制。通过改进的动态增益技术，突破了传统方案中处理量化输入误差和非严格反馈结构的局限性，能够解决同时具有量化输入和三角条件的非线性系统的全局实际跟踪问题。设计的控制器不依赖于量化器参数，可以应用于不同量化密度的量化器，增强了控制器的通用性，同时消除了跟踪误差与动态增益之间的耦合关系，保证了系统存在跟踪解。最后，将动态增益引入控制函数和事件触发阈值设计，构建了一种自适应事件触发机制，使触发阈值能够自适应调整，从而能够补偿事件触发控制框架下的未知非线性。
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公开(公告)号：CN118627017B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411103312.5
申请日：2024-08-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F17/16 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于低频采样和特征融合的非侵入式负荷识别方法。首先对低频采样的负荷数据进行事件检测，并根据投切点前后功率变化进行大小功率负荷事件分类；对有功功率信号建立格拉姆角场矩阵和功率绝对值信息矩阵，再通过矩阵融合的方式得到功率多维特征谱图。根据事件投入前的稳态功率值将负荷数据分为单电器负荷和组合电器负荷。针对单电器负荷，直接采用基于迁移学习的模型进行识别，并将结果作为先验知识，再根据组合电器负荷构建总负荷库。针对组合电器负荷，利用先验知识结合总负荷库，选择分负荷库中的样本组成样本对，一同输入孪生网络中。在新组合出现时，新建分负荷库对总负荷库进行更新，可以减少孪生网络识别组合电器的时间。
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