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公开(公告)号：CN119109020A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411123247.2
申请日：2024-08-15
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/006 , G06N3/08
Abstract: 基于模态聚合和最优集成的短期电力负荷预测方法和系统，具体包括：步骤S1：获取电力系统中的电力负荷数据；步骤S2：基于ICEEMDAN对负荷序列进行初步分解；步骤S3：采用排列熵量化子序列的复杂度，通过K‑medoids聚类对熵值相似性高子序列重构，得到聚合模态分量；步骤S4：对聚合模态分量中的高频噪声分量采用Savitzky‑Golay滤波器进一步降噪；步骤S5：采用BiGRU作为预测器，分别对聚合模态分量进行训练和预测；步骤S6：以预测精度和稳定性为目标，构建权重优化模型；步骤S7：采用NSDBO求解优化模型，获取Pareto前沿；步骤S8：以TOPSIS作为决策方法，计算各个Pareto最优解的相对贴近度，确定最佳权重方案；步骤S9：基于决策方案将聚合模态预测序列加权叠加，得到最终的短期电力负荷预测结果。
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公开(公告)号：CN119027367A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410915314.8
申请日：2024-07-09
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774
Abstract: 一种基于LightWeight‑YOLOv8n的高压输电线路绝缘子缺陷检测方法，包括以下步骤：S1、利用无人机的高清摄像头对收集到的高压输电绝缘子数据集进行采集和整理；S2、对整理好的数据集进行图像预处理操作，扩充数据集；S3、调用Labelme，对图像逐一标注，打好标签，同时按照一定比例对最终数据集进行划分，得到高压输电线路绝缘子数据集；S4、配置算法基础环境，开始训练前设置5类在线图像增强项目，以确保数据集的多样性与泛化能力；S5、将MoblieNetV3主干网络、SimAM注意力机制和WIoU v3边框损失函数、SlideLoss分类损失函数结合于YOLOv8n的基线模型中，重构为LightWeight‑YOLOv8n模型；本发明所要解决的技术问题是提供一种基于LightWeight‑YOLOv8n的高压输电线路绝缘子缺陷检测方法，将其嵌入至巡检无人机上，以提升检测精度和速度。
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公开(公告)号：CN115443790B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202211201609.6
申请日：2022-09-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种荸荠收获机及方法，包括车体，车体底部设有无动力的履带式底盘，车体的前端设有挖掘装置，筛板位于挖掘装置的下后方，一端倾斜的安装在车体上，车体的后端安装有收集箱，车体中部安装有输送装置，输送装置一端与筛板衔接，另一端与收集箱衔接，所述车体的前端设有牵引杆，所述车体上还安装有用于对荸荠进行清洗的喷淋装置。履带式底盘用于支撑整个车体结构，荸荠收获机采用拖拉机通过牵引杆牵引移动对荸荠田内的荸荠进行挖掘收获，结构简单小巧，设备成本低，有利于普及应用，并适合小面积种植荸荠的收获。
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公开(公告)号：CN116862860A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310812599.8
申请日：2023-07-04
Applicant: 中国机械总院集团江苏分院有限公司 , 三峡大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/72 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于Yolov4的冲压智能检测及静态生产数据采集联网方法，它包括以下步骤：步骤S1：利用高清摄像机获取冲压前后的模具图像与冲压件的图像，构建冲压模具与冲压件图像数据集；步骤S2：对冲压模具与冲压件图像数据集进行预处理，并划分为训练集和验证集；步骤S3：通过训练集构建基于Yolov4的冲压检测模型并通过验证集验证该模型实用性；步骤S4：将采集到的数据上传到数据处理中心，实现在线监测和设备联网。
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公开(公告)号：CN114524204A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210246216.0
申请日：2020-08-07
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种垃圾自动分类回收桶的使用方法，包括分类箱，分类箱分隔成收集腔和粉碎腔；收集腔内部连接有翻转板，翻转板的夹层结构内置压力传感器；翻转板上表面连接有多个倒钩，用于钩连投入的装袋垃圾；粉碎腔内壁连接有平行于分类箱底板的挡板，挡板上方连接有振动筛，挡板下方粉碎腔内设置有环形回收桶，环形回收桶下表面连接有离心分离器；挡板表面开设有贯通的孔洞连通振动筛与环形回收桶。该装置解决了现有分类垃圾桶仅仅只能粗分类，无法对粗分类后混杂在一起的厨余垃圾和小体积生活垃圾等多种不可回收垃圾进行精细分类的问题，具有自动化程度高、可对粗分类后的不可回收垃圾进行细分类，成本较低，便于在大范围内推广的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119162940A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202311691649.8
申请日：2023-12-11
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种多功能减速带，包含活动凸台，还包含安装在活动凸台下方的电池、计数器、速度传感器，若干条形磁铁、弹簧、金属丝、载物板，及一组车辆称重传感器，金属丝连通电池，弹簧、金属丝与载物板固定在一起，电池电源线连通车辆称重传感器、计数器和速度传感器，活动凸台为长条拱形结构，下方中空，其长度两端的侧面均设置有封盖，封盖和活动凸台卡装固定为一体，活动凸台长度两侧面还安装有三角筒，三角筒采用钢钉或者膨胀螺栓与地面固定在一起，三角筒与活动凸台相互嵌装固定在一起，三角筒内部中空，条形磁铁插入其中，分层叠装在三角筒的内部中空里；本发明实现了自源生电、计数、称重、测速与减速于一体，绿色环保低碳，实用性强，推广价值高。
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公开(公告)号：CN117514589A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311481198.5
申请日：2023-11-08
Abstract: 一种可弯曲折叠的多源发电叶片，包含轴向传动组件、连接组件、控制组件和三套弯曲折叠组件，连接组件将轴向传动组件、控制组件和三套弯曲折叠组件装配固定为一体，且通过控制组件操控轴向传动组件和弯曲折叠组件实现发电叶片的折叠和弯曲，轴向传动组件包含三向杆，三向杆上安装有主锥齿轮、第一锥齿轮、第二锥齿轮、第三锥齿轮和电机，连接组件包含套装在主动杆上的套筒杆，还包含安装固定在第一、二、三锥齿轮上的连接摇杆，连接摇杆与叶连器卡装固定，弯曲折叠组件包含若干太阳能叶片，相邻太阳能叶片采用连杆和气动杆连接固定成一体；本发明实现了多源发电叶片的弯曲折叠，方便安装、运输和储存，且可实时角度调整，使太阳能的利用率最大化。
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公开(公告)号：CN112656269A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011314348.X
申请日：2020-11-20
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种健身吹风机，它包括机架体，所述机架体的两侧板以及顶板上固定安装有多组吹风装置，每组吹风装置所在位置对应安装有加热装置；所述机架体的两侧板之间设置有用于对腰部进行限位以及锻炼的腰部支撑结构；所述机架体的底端通过对称布置的缓冲机构支撑安装有站立板，所述站立板的底端面固定安装有用于驱动其振动的谐振装置。结合谐振健身与吹风机的优点，同时在二者的融合的基础上进一步改进可以在夏天洗澡后，通过谐振器迅速将大部分水珠震落，同时采用吹风机进行吹风，加速水珠震落，并吹干全身。
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公开(公告)号：CN111814284A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010625508.6
申请日：2020-06-30
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06F113/04
Abstract: 一种基于相关性检测与改进随机森林的在线电压稳定评估方法，包括以下步骤：基于电力系统历史运行数据以及同步相量测量单元的采集，确定电压极限，构建包含大量变量和相应的电压稳定裕度的数据库；利用基于部分互信息和皮尔逊相关系数构建的相关性检测框架对数据集进行特征选择，筛选出关键变量；基于改进的随机森林构造关键变量与VSM的映射关系，建立电压稳定评估模型；通过从广域量测系统服务器在线接收到选定的数据，经过训练的VSA模型将立即提供实时的评估结果。本发明提出的电力系统在线VSA模型能够为电网提供高精度，高效率的评估，有利于电力人员的直观正确的确定系统的安全状态，对提高电网运行的安全性与质量有着重大意义。
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公开(公告)号：CN119990411A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510004344.8
申请日：2025-01-02
IPC: G06Q10/04 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 一种混合模型的长江水位预测方法，属于水位预测技术领域，旨在解决长江水位预测中非线性特性建模难、计算复杂度高及长序列依赖关系捕捉不足等问题；本发明以长江中游秭归、宜昌、白沙脑、老林沟、陈二口和姚港六个水位站数据为输入，采用基于相似性的方法填补缺失值；通过DSC模块学习各水位站独立依赖关系及空间特征；利用GRU模块建模水位站随时间变化的动态依赖关系；最终输出长江水位预测结果；该方法显著提高了水位预测精度，为防洪减灾、水资源管理及航运调度提供可靠支持；具有预测精度高、计算效率高及适用范围广等优点，能够有效应对极端天气和气候变化对水位预测带来的挑战，为保障流域内人民生命财产安全和经济社会发展作出贡献。
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