公开(公告)号：CN116080475A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310089004.0

申请日：2023-02-03

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘明杰 ,  孙荣利 ,  刘平 ,  苗建国 ,  李本川 ,  陈俊生 ,  何嘉 ,  朴昌浩

IPC: B60L58/12 ,  B60L58/10 ,  B60L58/24 ,  B60L53/00 ,  G06F17/18 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于电动汽车电池热管理技术领域，具体涉及一种电动汽车的电池充电优化管理方法，包括：获取车辆数据信息和环境信息；将车辆数据信息输入到预测模型中，得到未来一段里程的能耗值、未来平均速度；将环境信息输入到预测模型中，得到未来道路拥堵等级和未来一段里程对应的环境温度；将车辆数据信息、环境信息、未来一段里程的能耗值、未来平均速度、未来道路拥堵等级和未来一端里程对应的环境温度输入到决策模型中，得到电动汽车电池充电策略；根据电动汽车电池充电策略对电动汽车电池进行充电；本发明实现充电过程引导，优化电池充电状态，优化乘员舱温度。

公开(公告)号：CN116151472A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310239797.X

申请日：2023-03-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李本川 ,  陈俊生 ,  孙荣利 ,  刘明杰 ,  刘平 ,  黄淼 ,  苗建国 ,  朴昌浩

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明属于电动汽车能源管理领域，涉及一种基于车联网数据挖掘的电动汽车短期能耗预测方法；所述方法包括从车联网数据平台中获取电动汽车的运行数据和工况数据；将运行数据按放电过程划分里程片段；从工况数据中按相关系数提取出与电动汽车能耗相关的特征变量；在划分好的里程片段内，对所选特征变量进行参数计算，构建出待测里程片段的输入变量；将待测里程片段的输入变量输入到训练后的集成学习模型中，得到待测里程片段的能耗调整因子预测值；利用待测里程片段的能耗调整因子预测值，计算电动汽车在待测里程片段的能耗预测值。本发明基于能耗调整因子设计的电动汽车能耗预测模型能够更加准确的预测电动汽车的能耗水平。

公开(公告)号：CN116738269A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310704902.2

申请日：2023-06-14

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陈俊生 ,  张忠恒 ,  刘志勇 ,  李本川 ,  孙荣利 ,  刘明杰 ,  章茼茼

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/10 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明涉及基于自适应DBSCAN聚类的风功率无效数据识别方法、系统、电子设备和存储介质，包括：获取风电机组在正常运行状态下的原始风功率数据集；根据风速大小利用K‑means算法将原始风功率数据集划分为m个原始风功率数据子集；利用自适应DBSCAN算法分别对m个原始风功率数据子集进行聚类，将聚类后的噪音点数据作为风功率无效数据进行输出，得到原始风功率数据集中的所有风功率无效数据，通过k‑means聚类算法将原始风功率数据集划分为不同的类别，提高同一类内数据的相似性，并降低不同类别之间的相似性，通过自适应的选择DBSCAN算法的参数降低人为设置参数的主观因素影响，提高了识别结果的稳定性。

公开(公告)号：CN115081331B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202210754815.3

申请日：2022-06-30

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陈俊生 ,  孙荣利 ,  刘明杰 ,  石钧仁 ,  黄健 ,  严冬 ,  马艺玮 ,  李本川

IPC: G06F18/2433 ,  F03D17/00 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/22 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明属于新能源发电领域，具体涉及一种基于状态参数重构误差的风电机组运行状态异常检测方法，该方法包括：采用正常运行的风电机组数据设置监测指标阈值和连续越限时间阈值；将待检测数据经过滑动窗口处理获得增广状态数据矩阵，并对待检测数据进行重构；计算重构误差和监测指标；将计算出的重构误差和监测指标分别与设置的监测指标阈值和连续越限时间阈值进行对比，得到数据检测结果；本发明对风电机组运行数据进行重构，通过重构误差，以及连续越限数，便可通过辨识模型判断运行数据异常状态，计算方便快捷，能够获得较高异常辨识能力。

公开(公告)号：CN115081331A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210754815.3

申请日：2022-06-30

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陈俊生 ,  孙荣利 ,  刘明杰 ,  石钧仁 ,  黄健 ,  严冬 ,  马艺玮 ,  李本川

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/18 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F113/06 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明属于新能源发电领域，具体涉及一种基于状态参数重构误差的风电机组运行状态异常检测方法，该方法包括：采用正常运行的风电机组数据设置监测指标阈值和连续越限时间阈值；将待检测数据经过滑动窗口处理获得增广状态数据矩阵，并对待检测数据进行重构；计算重构误差和监测指标；将计算出的重构误差和监测指标分别与设置的监测指标阈值和连续越限时间阈值进行对比，得到数据检测结果；本发明对风电机组运行数据进行重构，通过重构误差，以及连续越限数，便可通过辨识模型判断运行数据异常状态，计算方便快捷，能够获得较高异常辨识能力。