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公开(公告)号：CN116418003A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310394988.3
申请日：2023-04-13
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司 , 重庆邮电大学
Inventor： 黄飞 , 高杨 , 戴健 , 刘佳 , 王谦 , 李永福 , 向洪 , 夏磊 , 廖庆龙 , 吴晓东 , 岳鑫桂 , 范昭勇 , 印华 , 刘志宏 , 李鑫 , 赵俊光 , 李国权 , 黄正文 , 宫林 , 李俊杰
IPC: H02J3/14 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/126 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开一种家庭用电任务调度确定方法、装置及其介质，涉及微电网调度技术领域，用于优化家庭用电电器的调度策略，针对目前在优化家庭用电时所出现的不足，提供一种家庭用电任务调度确定方法，通过将期望运行时段纳入优化模型的约束条件，使得用户可以自定义各个电器预期使用的时间范围，从而保证在进行电器调度优化过程中不会出现电器运行影响用户正常生活的问题，实现在节省电费的同时兼顾用户满意度的效果，更好地满足了家庭用电场景下的需要。同时，本申请还通过基于混合编码的遗传算法对建立的优化模型进行求解，实现电器调度优化过程可以得到更快的收敛速度、更高的普适性，且不容易陷入局部最优，优化效果更有保证。
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公开(公告)号：CN113006348B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110257664.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于建筑幕墙自动化安装技术领域，涉及一种高空幕墙自动安装型智能机器人，包括：板材堆放台，用于存放板材；板材运输升降台，用于提升板材；智慧安装机器人，用于将运输升降台上的板材安装至幕墙；智能送料机器人，用于自动抓取板材堆放台上的板材并自动移动至运输升降台；剪叉式承重升降台，用于提升智慧安装机器人；履带式基座，用于安装所述板材堆放台、运输升降台、剪叉式承重升降台；以及控制室，设置在履带式基座上，用于各部分协调动作以及移动式作业。该智能型机器人可适用于高空幕墙板材的自动化安装，增加施工效率，减少施工人员的伤亡。
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公开(公告)号：CN113006348A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110257664.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于建筑幕墙自动化安装技术领域，涉及一种高空幕墙自动安装型智能机器人，包括：板材堆放台，用于存放板材；板材运输升降台，用于提升板材；智慧安装机器人，用于将运输升降台上的板材安装至幕墙；智能送料机器人，用于自动抓取板材堆放台上的板材并自动移动至运输升降台；剪叉式承重升降台，用于提升智慧安装机器人；履带式基座，用于安装所述板材堆放台、运输升降台、剪叉式承重升降台；以及控制室，设置在履带式基座上，用于各部分协调动作以及移动式作业。该智能型机器人可适用于高空幕墙板材的自动化安装，增加施工效率，减少施工人员的伤亡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114545279B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210175767.2
申请日：2022-02-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06N3/0985 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06F17/13
Abstract: 本发明涉及锂电池健康状态评估技术领域，公开了一种基于神经网络常微分方程的锂电池健康状态估计方法，包括如下步骤：步骤1、对收集到的锂电池数据集进行预处理得到原始数据集；步骤2、将所述原始数据集分类成训练数据集和测试数据集；步骤3、将所述训练数据集输入至通过元学习剪枝后得到的轻量化ODE网络，对所述轻量化ODE网络进行训练得到锂电池的预测容量，并通过所述测试数据集对训练后的轻量化ODE网络进行测试。本发明将元学习剪枝(Meta‑pruning)应用在ODE网络中，简化网络结构并减少网络参数量，达到进一步精简轻量化的ODE网络的效果，并提高神经网络预测锂电池SOH的精度。
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公开(公告)号：CN117807207A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850236.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的人机交互情感引导方法，属于人机交互情感计算领域。该方法包括如下步骤：基于用户历史情感和人机历史情感构建情感转移状态图；利用图神经网络对情感状态转移图中的节点进行动态更新，从而获得人机交互的全局情感向量和用户情感向量；使用多头注意力机制来获取多方人机交互的全局情感走向，通过全局情感向量获取人机交互的全局情感嵌入向量；通过用户情感向量获取用户的目标情感嵌入向量；进行机器人情感引导策略预测，并通过线性变换生成情感引导嵌入向量；结合候选答案集并借助情感引导匹配度评估函数进行机器人最终情感引导策略的决策。本方法能够减少机器人不自然的情感响应，提升人机交互的参与体验。
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公开(公告)号：CN114545279A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210175767.2
申请日：2022-02-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及锂电池健康状态评估技术领域，公开了一种基于神经网络常微分方程的锂电池健康状态估计方法，包括如下步骤：步骤1、对收集到的锂电池数据集进行预处理得到原始数据集；步骤2、将所述原始数据集分类成训练数据集和测试数据集；步骤3、将所述训练数据集输入至通过元学习剪枝后得到的轻量化ODE网络，对所述轻量化ODE网络进行训练得到锂电池的预测容量，并通过所述测试数据集对训练后的轻量化ODE网络进行测试。本发明将元学习剪枝(Meta‑pruning)应用在ODE网络中，简化网络结构并减少网络参数量，达到进一步精简轻量化的ODE网络的效果，并提高神经网络预测锂电池SOH的精度。
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公开(公告)号：CN111722139B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010609011.5
申请日：2020-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法，属于锂电池健康监测领域，包括以下步骤：S1：根据锂电池健康状态监测的任务类型，以1d‑CNN和AST‑LSTM NN为核心模块进行组合，根据任务要求的性能指标以及网络本身的损失函数大小为约束，挑选适应任务需要的神经网络模型；S2：在获得与各类健康状态监测任务匹配的神经网络模型之后，采用可微结构的自动学习方法，对这些神经网络进行自动训练。本发明将助于缺乏ANN经验的锂电池研究人员和工程师，快速简单地使用ANN建模，降低模型训练的成本，提高锂电池健康状态监测的研发能效。
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公开(公告)号：CN111722139A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010609011.5
申请日：2020-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/378 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于可微连续映射的锂电池健康监测模型自学习方法，属于锂电池健康监测领域，包括以下步骤：S1：根据锂电池健康状态监测的任务类型，以1d-CNN和AST-LSTM NN为核心模块进行组合，根据任务要求的性能指标以及网络本身的损失函数大小为约束，挑选适应任务需要的神经网络模型；S2：在获得与各类健康状态监测任务匹配的神经网络模型之后，采用可微结构的自动学习方法，对这些神经网络进行自动训练。本发明将助于缺乏ANN经验的锂电池研究人员和工程师，快速简单地使用ANN建模，降低模型训练的成本，提高锂电池健康状态监测的研发能效。
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