公开(公告)号：CN118470573B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202410602720.9

申请日：2024-05-15

Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 ,  中南大学 ,  国网湖北省电力有限公司 ,  湖北方源东力电力科学研究有限公司

Inventor： 易忱 ,  何丽娟 ,  刘鸣柳 ,  蔡超 ,  刘曼佳 ,  金晨 ,  周杰钰 ,  吕丰 ,  凌在汛 ,  阮佳楠 ,  鲁金华 ,  宋杨

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/20 ,  G06V10/75 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明提供一种电力无人机巡检杆塔的点云自动识别方法，包括：对利用激光雷达设备采集的电力线路点云数据进行预处理，从预处理后的点云数据中进行筛选与聚类得到点云簇，并基于目标巡检杆塔与环境的差异性特征从点云簇中提取得到杆塔的点云簇；计算杆塔点云中的关键点与特征值，结合电力巡检场景中的杆塔类型，并基于杆塔点云的关键点分布情况与噪声含量筛选出每个杆塔类型的典型杆塔，通过典型杆塔的特征值构建设备特征类型库；计算待处理点云中的关键点与特征值，与设备特征类型库中的典型杆塔进行匹配，选择匹配度最高的类型为识别结果。本发明降低了点云处理与设备识别的人工成本，提高无人机巡检作业的效率。

公开(公告)号：CN119025999B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411499459.0

申请日：2024-10-25

Applicant: 中南大学

Inventor： 吴帆 ,  杨纪琛 ,  周杰钰 ,  潘昊晔 ,  吕丰

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种充电桩故障数据生成方法、设备、存储介质及产品，所述生成方法包括获取真实的充电桩故障数据；对所述充电桩故障数据进行分析，并根据分析结果选择每条故障数据的特征信息；对每条故障数据的特征信息进行编码，得到对应条故障数据的特征向量；根据充电桩故障数据的所有特征向量构建样本数据集；加载数据生成模型，利用所述样本数据集对所述数据生成模型进行无监督训练，得到目标生成模型；利用所述目标生成模型生成充电桩故障数据。本发明利用深度学习模型充分学习到不同类型数据的分布特点与故障数据之间的关系，提高了模型的训练效果，进而提高了生成数据的质量和准确性。

公开(公告)号：CN119273046A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411294920.9

申请日：2024-09-14

Applicant: 中南大学 ,  国网湖北省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 吴诗雯 ,  吕丰 ,  段思婧 ,  刘曼佳 ,  向慕超 ,  刘鸣柳 ,  凌在汛

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及充电需求预测技术领域，公开了一种基于异构多图卷积网络融合的城市电动车充电需求预测方法及系统，该方法关注多种不同车辆类型的电动汽车的充电需求预测，通过采用多任务学习技术，有效提取不同类型的电动汽车充电需求数据的共享特征，从而挖掘不同类型的电动汽车充电模式的潜在关联。相较于单类型的电动汽车充电需求预测，多种车辆类型的电动汽车充电需求预测有效提升了预测性能；能适应真实世界中多类型电动汽车共存且相互影响的场景，提升了可扩展性和泛化性。

公开(公告)号：CN119048785A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411139083.2

申请日：2024-08-20

Applicant: 中南大学 ,  国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 ,  国网湖北省电力有限公司 ,  湖北方源东力电力科学研究有限公司

Inventor： 何丽娟 ,  蔡超 ,  易忱 ,  周杰钰 ,  金晨 ,  蔡万里 ,  朱骏骋 ,  吴帆 ,  刘曼佳 ,  王溪 ,  鲁金华 ,  焦海文 ,  陈文 ,  刘鸣柳 ,  吕丰

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于杆塔点云语义分割的配网无人机巡检拍摄点生成方法及相关装置，所述生成方法包括：获取包含电线杆塔的原始点云数据；对所述原始点云数据进行聚类，得到多个点云簇；对每个所述点云簇进行类型识别，得到杆塔点云；当竖杆数量大于1时，根据竖杆数量对所述杆塔点云进行杆级分层，得到竖杆点云；根据横担高度对每个所述竖杆点云进行分层，得到横担点云；计算每个所述横担点云的主轴方向的两个端点位置；根据每个所述横担点云的主轴方向的两个端点位置确定巡检拍摄点位。本发明实现了无人机巡检拍摄点位的自动生成，解决了人工标注巡检目标点耗费时间多，人力成本高，需要依赖专业知识和经验，实际应用推广困难的问题。

公开(公告)号：CN118857324A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411038772.4

申请日：2024-07-31

Applicant: 酷哇科技有限公司 ,  中南大学

Inventor： 何弢 ,  吕丰 ,  赵凌子 ,  廖文龙 ,  徐超

IPC: G01C21/34

Abstract: 本发明公开一种无人环卫车协同作业的路径规划方法，包括：确定若干无人环卫车的作业区域；基于作业区域建立任务路网，利用聚类算法对任务路网进行分组，将相近路段归为同一类别，获得若干子任务，将每个子任务分配给一辆无人环卫车，通过多次分组确定最优的无人环卫车数量；针对每个聚类后的子任务，利用蚁群算法确定每辆无人环卫车的工作路径和非工作路径；基于多种因素建立路径规划模型；基于路径规划模型，利用优化算法进行路径搜索和优化，在给定限制条件下找到最优路径。本发明能够有效地安排无人环卫车的路径，以提高运输效率和降低成本。

公开(公告)号：CN114466385B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202210030007.2

申请日：2022-01-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 吕丰 ,  苗园 ,  吴帆 ,  任炬 ,  张尧学

IPC: H04W24/02 ,  G06N20/00 ,  H04W28/16 ,  H04W28/22

Abstract: 本发明公开了一种基于用户移动感知的无缝服务迁移方法及计算机系统，应用于小蜂窝边缘计算系统，该方法包括步骤：建模小蜂窝边缘计算系统场景，定义多用户服务迁移问题和优化目标；数据清洗，分析用户移动特性；根据用户移动特性，求解最优的服务放置决策：根据用户与AP之间的关联信息，将用户分成两类：如果用户移动到“偏好”的AP上，则需要为其考虑服务迁移，采用增强学习的迁移策略，实时为用户做出迁移决策；如果用户移动到“非偏好”的AP上，则不需要为其考虑服务迁移，将用户的服务请求对应的任务仍放置在原本的边缘节点上。本发明考虑了当前时刻的服务调度决策对未来系统表现的影响，减少了系统中不必要的迁移，降低了多用户服务迁移的复杂度，提供了一种以最小化系统长期平均延迟为目标的服务迁移优化策略。

公开(公告)号：CN117615394A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311718765.4

申请日：2023-12-13

Applicant: 中南大学

Inventor： 吕丰 ,  张颉 ,  卢华丽 ,  吴帆

IPC: H04W24/02

Abstract: 本发明属于轨迹合成技术领域，尤其涉及一种数据与模型双驱动的蜂窝关联轨迹合成方法及系统，通过集成基于贝叶斯决策的模型驱动方法和基于GAN网络的两阶段数据驱动的方法，本发明能够有效地将道路空间映射到基站空间，并以从粗到细的方式合成蜂窝关联轨迹；特别是通过协同利用两种技术的优势，本发明不仅可以使用显式数学模型捕获底层关联规则的本质，还可以使用数据驱动的方法提取隐式模式和特征，真实且多样化地合成蜂窝关联轨迹。

公开(公告)号：CN116390165B

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310224248.5

申请日：2023-03-09

Applicant: 中南大学

Inventor： 张尧学 ,  王姗姗 ,  吴帆 ,  吕丰

IPC: H04W28/086 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的蜂窝基站动态管理方法与系统，本方法获取包含射频拉远头和基带处理单元的蜂窝基站数据集，并从蜂窝基站数据集中获得射频拉远头的表示特征；根据射频拉远头的表示特征构建射频拉远头的流行度指标；采用带约束条件的聚类方法对射频拉远头的流行度指标进行分类，获得射频拉远头的分类结果；根据分类结果建立基带处理单元的总优化目标；根据基带处理单元的总优化目标建立马尔可夫决策过程模型；采用异步优势动作评价方法对马尔可夫决策过程模型进行网络训练，获得射频拉远头到基带处理单元的连接映射结果；根据连接映射结果动态管理蜂窝基站。本发明能提高基带处理单元的利用率，减少能耗，使用户连接负载更均衡。

公开(公告)号：CN116108350B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310016410.4

申请日：2023-01-06

Applicant: 中南大学 ,  湖南能源大数据中心有限责任公司

Inventor： 赵张梦茹 ,  马骏 ,  李军 ,  余先礼 ,  刘彤 ,  吕丰

IPC: G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的非侵入式电器识别方法及系统，本方法通过获取多种电器的训练样本集和验证样本集；根据卷积神经网络，构建多任务学习的非侵入式电器识别模型；计算非侵入式电器识别模型的残差值；将多种电器的待预测样本输入至训练好的非侵入式电器识别模型中，获得非侵入式电器的识别结果；其中，训练好的非侵入式电器识别模型由残差值、验证样本集和训练样本集训练得到。本发明能够充分利用电器之间的内在联系，提高非侵入式电器识别的准确度。

公开(公告)号：CN115130814B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202210504887.2

申请日：2022-05-10

Applicant: 中南大学 ,  湖南能源大数据中心有限责任公司

Inventor： 赵张梦茹 ,  马骏 ,  王向阳 ,  李沛哲 ,  谭祺龙 ,  刘彤 ,  吕丰

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/25 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种纵向数据融合的隐私计算方法及系统，用于电力数据和移动人口数据的融合，该方法包括：输入想要评价的商圈的地理位置和时间段，中心服务器将所述任务模型拆解为若干个子任务；其中每个子任务，最多仅需要一个数据中心的原始数据；将各子任务分配至所需的原始数据对应的数据中心进行计算；各数据中心根据最佳影响权重的索引值找到对应的自身的最佳影响权重，结合本地商圈的电力数据和移动人口数据计算出子任务结果并上传至中心服务器；中心服务器将各数据中心的上传的子任务结果进行融合，得到商圈活跃度隐私计算的最终结果。本发明运用纵向联邦，科学合理地分析商圈的经济活跃性。