公开(公告)号：CN118472906A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202311045148.2

申请日：2023-08-18

Applicant: 湖南第一师范学院 ,  拓维信息系统股份有限公司

Inventor： 满君丰 ,  周峻 ,  彭昱 ,  石猛 ,  李倩倩 ,  王靛 ,  吴俊昭 ,  马俊杰 ,  陈亚楠 ,  张云贺 ,  程亦君 ,  沈意平 ,  王佳敏

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/46 ,  G06F18/10 ,  G06F18/22 ,  G06F18/231 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种区域型风电场发电功率预测方法，涉及风力发电技术领域。通过对多源异常数据进行识别，去除风电异常值。通过相似性度量技术，将风电集群划分为单个的波动子群。对多个输入节点进行定义，再将历史功率作为目标节点。建立多层次无向图，将各风机的风速节点作为其中最后一个无向图；建立由风速无向图指向功率无向图的单向结构。通过计算空间相关性矩阵，来描述风电场的空间相关性。将样本数据输入到空间域GCN训练预测模型。待模型收敛后，将实时数据输入到预测模型中，得到预测结果。实现对实时气象因素变化的细致描述，同时细粒度分类而来的波动子群，其内部在出力模式和波动趋势方面相关性较强，简化了后续模型的预测难度。

公开(公告)号：CN118889905A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410941679.8

申请日：2024-07-15

Applicant: 湖南第一师范学院

Inventor： 郭昕 ,  钟婧 ,  满君丰 ,  彭昱 ,  陈阳 ,  蔡颂 ,  彭紫轩

IPC: H02P21/00 ,  H02P21/05 ,  H02P21/13 ,  H02P6/10

Abstract: 本发明属于永磁电机技术领域，公开了一种基于自适应观测器的永磁电机新型转速控制方法及系统，该系统包括新型变速趋近律、抗饱和积分滑模面和自适应降阶PI观测器；新型变速趋近律通过引入指数趋近项以提升系统状态轨迹远离滑模表面时的收敛速度；新型变速趋近律通过引入具有系统状态误差的幂函数引入等速到达项以提高系统状态的收敛速度并减少系统抖振；抗饱和积分滑模面用于抑制速度响应中的超调现象；自适应降阶PI观测器通过引入时变参数以提高调速系统的跟踪精度；本发明解决了永磁同步电机启动时的超调问题，结合自适应PI降阶观测器提高了永磁同步电机在全速域下的抗干扰能力，并实现永磁同步电机的高动态响应与高精度控制。

公开(公告)号：CN116485249A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310412712.3

申请日：2023-04-18

Applicant: 湖南第一师范学院 ,  湖南智擎科技有限公司

Inventor： 李倩倩 ,  曾荣科 ,  满君丰 ,  彭昱 ,  王威 ,  肖前辉 ,  邓再勇 ,  何向阳 ,  姜华 ,  彭革刚 ,  李璐瑶 ,  姜玉璇

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/20 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明属于智能教育技术领域，公开了一种学生在线编程能力评估方法、系统、介质、设备及终端，提取学生编程行为特征；将编程作业的总耗时作为M，将完成编程作业的个数作为R，将所有编程作业的评测次数作为F；改进RFM模型，进行K‑means等聚类分为8类，给学生打5～10分，得到学生编程能力分数。RFM模型在电商领域已经有了非常好的效果，本发明通过对RFM进行融合改进，引入教育领域打分成绩中，具有创新性；与Excel软件做出的能力评估分数相比，更具有智能化，特征信息不易丢失。当K＝8时，本发明K‑means聚类的轮廓系数高达0.829，能快速准确评估学生在该门编程课程的学习情况。

公开(公告)号：CN116629662A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310412855.4

申请日：2023-04-18

Applicant: 湖南第一师范学院 ,  湖南智擎科技有限公司

Inventor： 满君丰 ,  曾荣科 ,  王威 ,  肖前辉 ,  邓再勇 ,  彭昱 ,  姜华 ,  何向阳 ,  张云贺 ,  李倩倩 ,  彭革刚 ,  周文健

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/20 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明属于智能教育技术领域，公开了一种学生能力评估方法、系统、介质、设备及终端，提取学生学习行为特征；将各个特征维度分别进行层次聚类，通过二次层次聚类得到学生各个课程的学习情况能力评估分数；利用聚类分数进行深度神经网络训练，基于在线教育平台构建学生能力评估模型；利用学生能力评估模型对用户活跃度分析，确定用户活跃度分数并生成学生的课程能力雷达图。本发明通过二次层次聚类得到了学生的能力评估分数，再通过深度学习算法训练出回归模型，与Excel等软件做出的雷达图相比，更具有智能化，融合特征更多，特征信息不易丢失。本发明的RFM模型在电商领域已经有了非常好的效果，引入教育领域打分成绩中，具有创新性。

公开(公告)号：CN119134982A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202410055225.0

申请日：2024-01-15

Applicant: 湖南第一师范学院

Inventor： 郭昕 ,  满君丰 ,  彭昱 ,  白斌 ,  马俊杰 ,  曲锴 ,  李洲 ,  郝宇

IPC: H02P21/00 ,  H02P21/18 ,  H02P25/022 ,  G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于反正切函数的终端滑模控制方法及其应用，传统的终端滑模控制收敛较快，但存在奇异问题。而传统的非奇异终端滑模控制是以牺牲收敛时间为代价解决了奇异问题。因此，本发明在终端滑模的基础引入了反正切函数和幂函数，构建了一种新型非奇异快速终端滑模控制方法，与传统终端滑模控制方法相比，该方法在平衡点处连续，克服了奇异问题，与传统的线性滑模控制、积分滑模控制和非奇异终端滑模控制相比，该方法保证了调速系统的具有较快的收敛速度、较高的跟踪精度和较强的抗干扰性能。