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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103136453A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310097570.2
申请日：2013-03-25
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种文档操作题的自动组卷方法和自动阅卷方法，自动组卷方法包括：对考点范围进行编码，得到考点范围编码，对考点进行编码，得到考点编码；基于预设抽取策略从考点范围编码字典库中抽取至少一个指定考点范围编码与对应的指定考点范围，从考点编码字典库中抽取与各个指定考点范围编码对应的指定考点编码与指定考点；存储指定考点范围、指定考点范围编码、指定考点和指定考点编码的映射关系，得到试卷考点答案表；指定考点范围和指定考点通过组卷系统自动加入修饰词生成为待组试卷的试题题目。具有组卷灵活、方便、阅卷准确率和阅卷效率高的优点。
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公开(公告)号：CN103136453B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201310097570.2
申请日：2013-03-25
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种文档操作题的自动组卷方法和自动阅卷方法，自动组卷方法包括：对考点范围进行编码，得到考点范围编码，对考点进行编码，得到考点编码；基于预设抽取策略从考点范围编码字典库中抽取至少一个指定考点范围编码与对应的指定考点范围，从考点编码字典库中抽取与各个指定考点范围编码对应的指定考点编码与指定考点；存储指定考点范围、指定考点范围编码、指定考点和指定考点编码的映射关系，得到试卷考点答案表；指定考点范围和指定考点通过组卷系统自动加入修饰词生成为待组试卷的试题题目。具有组卷灵活、方便、阅卷准确率和阅卷效率高的优点。
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公开(公告)号：CN105787584B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201610056804.2
申请日：2016-01-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的风电机群故障预警方法，本发明公开了针对风电场传统故障预警模式存在的数据存储与传输受限，计算能力不足以及计算负荷不平衡问题，提出了一种基于企业云平台的风电机群故障预警方法。该方法包括数据分布式存储中心、故障预警中心、远程监控中心、基于Map‑Reduce的故障预警算法库以及中央监控室。本发明可以充分挖掘风电机群的海量、多方位监控数据，同时为多个风场提供早期故障预警服务。本发明实现大规模数据分布式存储和远程快速读取，利用风电机组全方位状态监测数据进行趋势分析、寿命预估及数据挖掘，实现风机自动早期故障预警；能够自动识别，智能控制，方便快捷，效率高，成本低。
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公开(公告)号：CN105787584A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610056804.2
申请日：2016-01-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的风电机群故障预警方法，本发明公开了针对风电场传统故障预警模式存在的数据存储与传输受限，计算能力不足以及计算负荷不平衡问题，提出了一种基于企业云平台的风电机群故障预警方法。该方法包括数据分布式存储中心、故障预警中心、远程监控中心、基于Map?Reduce的故障预警算法库以及中央监控室。本发明可以充分挖掘风电机群的海量、多方位监控数据，同时为多个风场提供早期故障预警服务。本发明实现大规模数据分布式存储和远程快速读取，利用风电机组全方位状态监测数据进行趋势分析、寿命预估及数据挖掘，实现风机自动早期故障预警；能够自动识别，智能控制，方便快捷，效率高，成本低。
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公开(公告)号：CN105721561A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610056805.7
申请日：2016-01-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的风机故障数据中心，其建立在企业级私有云平台之上的风机故障预警与诊断系统，包括云实时历史数据库系统、关系型数据库、风机运行状态数据采集装置、风机运行状态数据并行计算模块、风机故障预警模块、风机故障诊断模块和人机交互接口。本发明在将传统的风机故障检测系统迁移到企业级私有云平台之上，借助企业级私有云平台的强大、灵活的计算能力、存储能力能够实现为多个风电场提供服务。本发明能够及时对风机故障数据进行特征抽取、预警、诊断，实现资源的最大集约化、降低运行维护成本。
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