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公开(公告)号：CN115827335B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310063746.6
申请日：2023-02-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06F11/14 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于模态交叉方法的时序数据缺失插补系统，由表征数据模块，多模态数据融合模块、可堆叠时空transformer模块（后续简称为时空模块），预测模块这四个模块构成。它适用于数据出现随机缺失以及非随机缺失，以及存在部分节点数据完全数据缺失的情况。本系统采用多模态数据融合技术通过表征学习将图像数据，声音数据转化为向量，将图数据信息转化为邻接矩阵张成一个向量，再与含缺失时序数据等融合为先验信息；对融合数据的处理模型通过建立每个时空块之间的密集连接构建端到端的编码通道，实现缺失数据准确恢复，其中时空块由一个空间块与一个时间块组成。本发明具有对信息流耦合时序数据恢复准确度高的优点。
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公开(公告)号：CN113460066B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110916924.6
申请日：2021-08-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种检测自动驾驶车辆队列中车辆数据传输准确性的方法，属于自动驾驶技术领域，该方法基于的硬件系统包括：车载激光雷达、安装在车辆上的传感器、数据存储模块、以及装有包括数据处理程序以及判定程序的CPU；所述车载激光雷达用于实时测量与前车的距离；所述安装在车辆上的传感器用于实时测量车辆的加速度以及速度；所述数据存储模块用于存储各时刻其他车辆传递过来的加速度以及速度数据、各时刻自身的速度数据以及各时刻雷达测量的与前车的距离数据；所述数据处理程序读取存储的数据并进行处理产生结果；所述判定程序从数据处理程序读取结果并进一步进行判断，最终决定车辆传输数据是否正确。本发明具有安全性高、实时等优点。
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公开(公告)号：CN113460048A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110916925.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种设计自动驾驶车辆高速近距离安全编队间隔策略的方法，属于自动驾驶技术领域，该方法基于的硬件系统包括：车载雷达、安装在车辆上的传感器以及CPU，车载雷达用于实时测量与前车的距离；安装在车辆上的传感器用于实时测量车辆的加速度以及速度，CPU用于实时接收车载雷达和安装在车辆上的传感器发送来的数据并将这些数据放入对应的软件程序中；软件程序包括间隔策略计算程序，间隔保持程序以及判定程序。本发明确保了跟随车辆在极端情况刹车时的安全性，同时也为自动驾驶汽车决策提供了足够的时间和空间来进行更加友好以及安全的控制。
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公开(公告)号：CN111696345A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010383795.4
申请日：2020-05-08
Applicant: 东南大学
Inventor： 虞文武
Abstract: 本发明提供了一种基于网络社区检测和GCN的耦合大规模数据流宽度学习快速预测智能算法，所述算法包括以下步骤：步骤一：社区检测；步骤二：时空特征提取：步骤三：宽度学习快速预测；步骤四：时空耦合宽度学习神经网络的大规模实时预测。与现有技术相比，本发明的有益效果在于：采用智能化社区检测，GCN特征提取，并结合宽度学习，解决了大规模节点预测问题，具有计算速率快，预测精度高、自适应能力强等优点。
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公开(公告)号：CN109028499A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810811605.7
申请日：2018-07-23
Applicant: 东南大学
IPC: F24F11/70 , F24F11/64 , F24F140/50
CPC classification number: F24F11/70 , F24F11/64 , F24F2140/50
Abstract: 本发明公开了一种基于频率响应的异质空调集群分散式控制方法。首先，根据参与需求响应的空调负荷的物理特性给出了单个设备的动力学模型，并基于此给出了异质空调集群随外界温度变化的稳态聚合功率估计；然后，根据电网紧急故障响应等级，对空调参与需求响应的频率阈值进行划分，给出不同频率偏离值下的空调集群聚合功率调整量；最后，基于已知系统模型参数给出单个空调基于频率的分散式随机控制方法。上述分散式控制方法使得异质空调集群能够快速、精确地对紧急故障下电网功率不匹配量做出补偿，节约通信成本，有利于电网频率恢复和系统安全稳定运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107979094A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711346755.7
申请日：2017-12-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种用户端智能配电系统，包括数据采集器、数据处理器、CPU控制器和变压装置；数据采集器、数据处理器、CPU控制器和变压装置依次连接；数据采集器的输入端与用户端相连接；变压装置分别与高压输电系统和用户端相连接；数据采集器采集来自所述用户端的环境信息或实时耗电功率信息，并发送给数据处理器；数据处理器接收环境信息或实时耗电功率信息，并输出电压调节消息至CPU控制器；CPU控制器接收电压调节消息并发送变压指令至变压装置；变压装置接收变压指令和用户端的实时配电电压，并输出变压后的配电电压。本发明解决了现有电网用户因电压不稳造成的安全隐患等技术问题，具有安全性高、控制智能化等优点。
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公开(公告)号：CN107092991A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710310644.4
申请日：2017-05-05
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能电网自适应经济调度分配方法主要包括两个阶段，在每个经济调度周期的开始阶段，通过采用一致性领导者‑跟随者一致性控制协议来找到每个机组初始化功率输出来实现智能电网供需平衡；在第二个阶段，通过执行含有自适应参数的分布式一致性协议来实现含有通信不确定情况下的机组间最优功率调度，并在第二个阶段针对机组调整容量未受限和受限两种情形分别给出不同的分布式自适应一致性协议。本发明方法可用于解决存在通信受限、数据丢失以及攻击环境下满足智能电网供需平衡的机组经济调度问题，能够消除一类有界通信不确定性对电力最优调度的影响，为存在通信不确定性情况下电力经济调度提供了新思路。
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公开(公告)号：CN115878861A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310074880.6
申请日：2023-02-07
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/90 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种针对图数据补全的集成式关键节点组的选择方法，包括四个模块：数据准备模块，根据真实网络数据，提取其拓扑信息并得到邻接矩阵；多角度关键节点识别模块，利用多种方法进行一组关键节点的识别；图卷积网络测试模块，基于图卷积网络对上一阶段得到的结果进行测试得到图数据补全效果；判断输出模块，对比补全效果，输出最优的一组关键节点。本发明的有效结果在于：针对图数据补全问题，能够识别出一组关键节点，且集成了基于邻域、基于路径、基于迭代多角度的方法，在不同类别的网络上都有较好的效果。
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公开(公告)号：CN113460048B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110916925.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种设计自动驾驶车辆高速近距离安全编队间隔策略的方法，属于自动驾驶技术领域，该方法基于的硬件系统包括：车载雷达、安装在车辆上的传感器以及CPU，车载雷达用于实时测量与前车的距离；安装在车辆上的传感器用于实时测量车辆的加速度以及速度，CPU用于实时接收车载雷达和安装在车辆上的传感器发送来的数据并将这些数据放入对应的软件程序中；软件程序包括间隔策略计算程序，间隔保持程序以及判定程序。本发明确保了跟随车辆在极端情况刹车时的安全性，同时也为自动驾驶汽车决策提供了足够的时间和空间来进行更加友好以及安全的控制。
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公开(公告)号：CN119675162A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411785233.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于太阳辐照度变化的光伏系统动态状态估计方法及系统，将太阳辐照度的随机性视为DSE的未知输入，并将其以无偏最小方差形式合并到无迹卡尔曼滤波算法中，实现光伏系统的状态估计。本发明方法能够及时准确地估计光伏系统的动态状态，解决了光照波动性影响估计精度的问题，更好地描述电力系统的运行状态。
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