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公开(公告)号：CN114707765B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210506246.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 浙江大学 , 广东电网有限责任公司中山供电局 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Inventor： 彭勇刚 , 孙静 , 莫浩杰 , 胡丹尔 , 韦巍 , 潘斌 , 胡筱曼 , 李黔 , 陈旗展 , 崔益国 , 陈浩河 , 董芝春 , 吴毅江 , 何欣欣 , 黄宇行 , 彭博涛 , 张超 , 梁杰华 , 习伟 , 蔡田田 , 陈波 , 邓清唐 , 杨英杰 , 朱明增 , 符杰
IPC: H02J3/00 , G06F18/22 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及涉及电力系统短期负荷预测技术，旨在提供一种基于动态加权聚合的联邦学习负荷预测方法。该方法是由边缘计算装置采用本地数据进行神经网络训练，获得网络参数变化向量上传至云端服务器进行两两相似度计算生成相似度矩阵，并计算本轮训练中局部模型之间的一致度向量。然后基于每轮局部模型针对服务端验证集的准确度与局部模型之间的一致度，对不同局部模型的网络参数变化进行加权，实现局部模型清洗的效果，云端服务器将更新后的全局模型再下发至边缘计算装置，重复上述步骤，直至服务器达到预设训练轮数。本发明解决了现有技术中不能有效避免局部模型可能训练出的脏模型和联邦学习中的数据异构的问题，加快全局模型训练的收敛。
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公开(公告)号：CN111426971A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010289426.9
申请日：2020-04-14
Applicant: 浙江华云信息科技有限公司 , 浙江大学
IPC: G01R31/389 , G01R31/378
Abstract: 本发明提供了一种电池内阻分量测量方法，包括如下步骤：更新电池容量数据；对电池进行短时间充电或放电并静置若干时间，记录静置初始时刻的瞬时电压跃变ΔU1，以及缓慢电压变化ΔU2，进而获取电池的直流内阻：R1＝ΔU1/ΔI，R2＝ΔU2/ΔI，其中R1包含欧姆内阻和界面电荷转移内阻，R2表征该条件下电池浓差极化内阻，ΔI为充电或放电电流；对静置后的电池进行交流内阻测试，获表征电池欧姆内阻的阻值R0，进而得到电池电化学极化内阻Rct＝R1-R0。本发明还提供了实现上述方法的对应装置。本发明的电池内阻分量测量方法和装置，方案实施简单，在测量电池内阻时具有较好的准确性，可以较好的辨识电池内阻各分量，从而为分析电池健康状态提供基础。
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公开(公告)号：CN111398833A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010268852.4
申请日：2020-04-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/387 , G01R31/388 , G01R31/396 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种电池健康状态评估方法，包括步骤：对电池进行充放电测试，记录测试数据；将测试数据进行数据处理后得到V-dQ/dV数据点集并进行滤波降噪；辨识数据点集峰值后根据峰值点分段，再对每段V-dQ/dV进行多项式回归后获得IC曲线用于定性分析电池衰减模式；对IC曲线积分后转换得到Q-V曲线数值模型，并进行数据校验，经过计算最优的电压曲线重构模型参数定量分析电池衰减行为。该方法对测试数据以及计算结果均进行了滤波和非线性回归操作，降低了测量噪声对分析结果的影响，适应性强，用于多种类型的锂离子电池体系，既定性又定量对电池衰减模式进行分析，定量分析可以设置合理的自变量步长，大大减少计算量。本发明还提出了一种电池健康状态评估系统。
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公开(公告)号：CN114169593A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111410243.9
申请日：2021-11-24
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 , 南方电网数字电网研究院有限公司 , 浙江大学
Inventor： 胡筱曼 , 潘斌 , 陈旗展 , 崔益国 , 陈浩河 , 董芝春 , 王干军 , 黄宇行 , 陆靖宇 , 麦涵 , 何欣欣 , 蔡田田 , 邓清唐 , 陈波 , 彭勇刚 , 莫浩杰 , 胡丹尔 , 孙静 , 翁楚迪 , 韦巍
Abstract: 本发明涉及电动汽车充电技术，旨在提供一种基于负荷预测和深度强化学习的台区电动汽车有序充电方法。包括：根据变电站历史充电剩余容量信息，使用全连接前馈神经网络预测未来剩余充电容量；根据弹性电价机制和预测的未来剩余充电容量，使用基于DQN的深度强化学习算法调整电动汽车充电策略，控制电动汽车接入充电桩的数量。本发明将负荷预测方法引入到电动汽车有序充电运算中，将预测的未来剩余充电容量作为电动汽车充电调度的依据，比传统方法更具实时性、超前性。通过引入深度强化学习到电动汽车有序充电运算中，利用预测到的未来信息超前调度电动汽车有序充电，且具有实时自学习更新能力，比传统算法更灵活有效，进一步提高了经济性和高效性。
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公开(公告)号：CN111289468A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010241268.X
申请日：2020-03-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/39 , G01N21/3504 , G01N21/11 , H01M10/0525
Abstract: 本发明公开了一种含有氢氟酸的锂离子电池热失控产气分析方法及其系统，涉及锂离子电池，旨在解决光谱吸收测试中通常需要先将气体充入专用的气体吸收池并完全排除气池中的空气，这一过程需要消耗大量的样气。本发明的一种含有氢氟酸的锂离子电池热失控产气分析方法，采用两步法转移样气，相较于现有技术，有效减少了样气的使用量，并避免了产气分析结果受到干扰。本发明的一种含有氢氟酸的锂离子电池热失控产气分析系统，实现气体采样、检测、尾气处理连续进行，提高样气转移的便捷性和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103973936A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410055499.6
申请日：2014-02-19
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种高强度医学图像快速加密方法及解密方法，加密过程包括计算图像Hash值、分解图像、打包关键数据、使用RSA公钥对关键数据加密、通过随机数和递归公式生成SHA-256输入、获得AES动态密钥、通过AES动态密钥对数据块加密、打包发送，解密方法为加密方法的反向过程。本发明对关键数据进行了高强度加密，对文件体部分在快速加密的同时兼顾了强度，使加密速度和强度有了较好的平衡，适用于一般的医疗网络。
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公开(公告)号：CN114169593B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202111410243.9
申请日：2021-11-24
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 , 南方电网数字电网研究院股份有限公司 , 浙江大学
Inventor： 胡筱曼 , 潘斌 , 陈旗展 , 崔益国 , 陈浩河 , 董芝春 , 王干军 , 黄宇行 , 陆靖宇 , 麦涵 , 何欣欣 , 蔡田田 , 邓清唐 , 陈波 , 彭勇刚 , 莫浩杰 , 胡丹尔 , 孙静 , 翁楚迪 , 韦巍
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/092 , B60L53/60
Abstract: 本发明涉及电动汽车充电技术，旨在提供一种基于负荷预测和深度强化学习的台区电动汽车有序充电方法。包括：根据变电站历史充电剩余容量信息，使用全连接前馈神经网络预测未来剩余充电容量；根据弹性电价机制和预测的未来剩余充电容量，使用基于DQN的深度强化学习算法调整电动汽车充电策略，控制电动汽车接入充电桩的数量。本发明将负荷预测方法引入到电动汽车有序充电运算中，将预测的未来剩余充电容量作为电动汽车充电调度的依据，比传统方法更具实时性、超前性。通过引入深度强化学习到电动汽车有序充电运算中，利用预测到的未来信息超前调度电动汽车有序充电，且具有实时自学习更新能力，比传统算法更灵活有效，进一步提高了经济性和高效性。
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公开(公告)号：CN111289468B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202010241268.X
申请日：2020-03-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/39 , G01N21/3504 , G01N21/11 , H01M10/0525
Abstract: 本发明公开了一种含有氢氟酸的锂离子电池热失控产气分析方法及其系统，涉及锂离子电池，旨在解决光谱吸收测试中通常需要先将气体充入专用的气体吸收池并完全排除气池中的空气，这一过程需要消耗大量的样气。本发明的一种含有氢氟酸的锂离子电池热失控产气分析方法，采用两步法转移样气，相较于现有技术，有效减少了样气的使用量，并避免了产气分析结果受到干扰。本发明的一种含有氢氟酸的锂离子电池热失控产气分析系统，实现气体采样、检测、尾气处理连续进行，提高样气转移的便捷性和安全性。
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公开(公告)号：CN114707765A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210506246.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 浙江大学 , 广东电网有限责任公司中山供电局 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Inventor： 彭勇刚 , 孙静 , 莫浩杰 , 胡丹尔 , 韦巍 , 潘斌 , 胡筱曼 , 李黔 , 陈旗展 , 崔益国 , 陈浩河 , 董芝春 , 吴毅江 , 何欣欣 , 黄宇行 , 彭博涛 , 张超 , 梁杰华 , 习伟 , 蔡田田 , 陈波 , 邓清唐 , 杨英杰 , 朱明增 , 符杰
Abstract: 本发明涉及涉及电力系统短期负荷预测技术，旨在提供一种基于动态加权聚合的联邦学习负荷预测方法。该方法是由边缘计算装置采用本地数据进行神经网络训练，获得网络参数变化向量上传至云端服务器进行两两相似度计算生成相似度矩阵，并计算本轮训练中局部模型之间的一致度向量。然后基于每轮局部模型针对服务端验证集的准确度与局部模型之间的一致度，对不同局部模型的网络参数变化进行加权，实现局部模型清洗的效果，云端服务器将更新后的全局模型再下发至边缘计算装置，重复上述步骤，直至服务器达到预设训练轮数。本发明解决了现有技术中不能有效避免局部模型可能训练出的脏模型和联邦学习中的数据异构的问题，加快全局模型训练的收敛。
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公开(公告)号：CN111398833B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010268852.4
申请日：2020-04-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/387 , G01R31/388 , G01R31/396 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种电池健康状态评估方法，包括步骤：对电池进行充放电测试，记录测试数据；将测试数据进行数据处理后得到V‑dQ/dV数据点集并进行滤波降噪；辨识数据点集峰值后根据峰值点分段，再对每段V‑dQ/dV进行多项式回归后获得IC曲线用于定性分析电池衰减模式；对IC曲线积分后转换得到Q‑V曲线数值模型，并进行数据校验，经过计算最优的电压曲线重构模型参数定量分析电池衰减行为。该方法对测试数据以及计算结果均进行了滤波和非线性回归操作，降低了测量噪声对分析结果的影响，适应性强，用于多种类型的锂离子电池体系，既定性又定量对电池衰减模式进行分析，定量分析可以设置合理的自变量步长，大大减少计算量。本发明还提出了一种电池健康状态评估系统。
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