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公开(公告)号：CN106682786A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710012180.9
申请日：2017-01-08
Applicant: 衢州学院
Abstract: 本发明公开了一种新型电网负载预测方法，所述方法利用数理分析中心时间序列中的模糊线性回归拟合方法，对高新片区的典型衢州化工新材料企业产值与用电量之间的线性关系进行拟合预测分析；模糊线性回归拟合方法的回归模型为：用电量(万千瓦时)＝产值(万元)*0.047+6052.0809。通过本发明可以得到，衢州化工企业每增加1万的产值，全年用电量增加0.047万千瓦；所获得的模型简单直观、容易理解。
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公开(公告)号：CN106548295A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201611047231.3
申请日：2016-11-23
Applicant: 衢州学院
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种建立低电压专项投资辅助决策支持模型的方法，包括：获取低电压治理投入效果指标值与基础数据；对比低电压治理投入效果指标值与基础数据，得出对比值；通过所述对比值建立低电压专项投资辅助决策支持模型。还提供了一种建立低电压专项投资辅助决策支持模型的系统。本发明可以根据不同的分析周期，不同的分析范围，灵活地对诸如容载比、配变负载情况、资产结构、低电压提升情况等等指标进行分析，并且可以根据用户需要，自由组合各类元素数据，抽取的数据可制作相关的统计报表，快速直观的得到所需数据，满足基层单位日常低电压治理和监控的等中短期决策分析的需要。
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公开(公告)号：CN106646038A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611083073.7
申请日：2016-11-30
Applicant: 衢州学院
IPC: G01R31/00
CPC classification number: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于智能电表实采数据的低电压诊断系统，包括：数据采集装置、数据分析模块、低电压成因案例库和诊断模块，数据采集装置通过智能电表采集数据，数据分析模块确定低电压工况数据的聚类标准，构建所述低电压成因案例库，诊断模块基于所述低电压工况数据聚类标准和所述低电压成因案例库，将待诊断低电压工况数据，利用大数据特征比对方法，智能诊断低电压成因及概率。本发明可以充分利用在智能电网中的智能电表，科学快捷地利用其采集的庞大数据形成低电压成因案例库，再通过特征对比智能诊断低电压成因及计算其概率。
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公开(公告)号：CN106445874A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610976861.2
申请日：2016-11-07
Applicant: 衢州学院
IPC: G06F15/02
CPC classification number: G06F15/0283 , G06F15/0216 , G06F15/0225 , G06F15/025
Abstract: 本发明公开了一种新型串行总线数据分析仪，包括壳体和微处理器，所述壳体采用吸波防辐射板材料构件制成；所述吸波防辐射板从里到外依次设置为吸收剂层、吸波层和金属层；所述微处理器的输入端分别与输入模块和供电电源的输出端电性连接；所述微处理器的输出端分别与液晶显示屏、指示灯、电磁干扰滤波模块和无线发射模块的输入端电性连接；所述微处理器的输出端通过采集数据分析模块与数据处理模块连接；所述微处理器分别与RAM存储器、MRAM存储器和数据库电性连接；所述无线发射模块的输出端通过GPRS网络分别与云端存储器和外部设备的输入端连接，该发明的有益效果是防电磁干扰性能强，对串行总线数据分析足够充分，串行总线数据存储安全性能高。
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公开(公告)号：CN106443272A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610954129.5
申请日：2016-11-03
Applicant: 衢州学院
IPC: G01R31/00
CPC classification number: G01R31/003
Abstract: 本发明公开了一种电网设备状态监测数据分析平台，包括主机箱、输入装置和中央处理器，所述主机箱的顶部通过支撑架固定安装有液晶显示屏；所述输入装置的输出端与采集数据控制模块的输入端电性连接；所述中央处理器的输出端分别与液晶显示屏、警示灯和扬声器的输出端电性连接；所述中央处理器的输出端通过采集数据分析模块与数据处理模块的输入端电性连接；所述中央处理器分别与RAM存储器、MRAM存储器和数据库电性连接，该发明的有益效果是通过采集数据控制模块将监测数据进行快速收集，利用采集数据分析模块和数据处理模块将监测数据进行双重分析处理，不会出现混乱和遗漏的问题，从而能够做出相应的应急措施和故障预测方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119323803A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411874279.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 衢州海易科技有限公司 , 电子科技大学长三角研究院(衢州) , 衢州学院 , 衢州市公安局交通警察支队
Inventor： 吴磊 , 程凯 , 单文煜 , 陈鹏 , 周小龙 , 黄忠京 , 刘明 , 曹曙烽 , 夏云霓 , 陈坚武 , 岑沛丰 , 詹虎山 , 柴凌勇 , 李俊 , 李曦 , 何东飞 , 刘念伯 , 曾晟珂 , 李秀华
IPC: G06V40/10 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习面向车路协同的行人检索方法，属于行人重识别技术领域，包括以下步骤：建立训练集；在ReID模型中设置一个无监督鉴别器网络结构；S3：使用训练集通过预热学习对ReID模型进行预设数量回合的迭代训练；完成预设数量回合的训练后，部署训练好的ReID模型；将待识别图像输入训练完成的ReID模型中，根据自适应阈值n，选取前n%的结果，判定为目标人物，得到检测结果，本申请在ReID模型中引入了无监督鉴别器网络结构，不仅提高了特征的代表性和区分能力，还显著提升了行人识别的准确率，本申请还设置了行人阈值n的判定，保证了检索的高效性和精准性。
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公开(公告)号：CN106651176A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611197819.7
申请日：2016-12-22
Applicant: 衢州学院
CPC classification number: Y02P90/82 , G06Q10/06315 , G06Q10/06375 , G06Q50/10 , G06Q50/14 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种服务行业用电量分析方法，对开化服务行业的用电量、用户数和城乡居民用电等进行了相关的分析；对开化GDP、服务行业的投入和产出、产值占比等情况作了进一步的分析；利用数理分析中心的相关分析、回归分析、二次多项式等方法，对这些数据的发展趋势、相互关联等进行了分析和预测，给出了服务业的投入和产出与行业用电量、旅游人口等因素之间的关联程度等。本发明从分析结果可以看出，开化大力发展服务业，拉动了地区整体经济地增长，增速超过GDP增速且在全市服务业中是增速最快的，服务业规模持续扩大，质量和效益快速提升，对全县绿色发展、转型发展做出了重大贡献。
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公开(公告)号：CN106548417A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201611056305.X
申请日：2016-11-23
Applicant: 衢州学院
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种对低电压治理效果进行评测的方法，包括：获取低电压治理效果的评测指标；建立低电压治理效果的评测模型；根据所述评测指标与所述评测模型，生成效果评测结果。本发明还提供了一种对低电压治理效果进行评测的装置，所述装置包括：指标获取模块、模型建立模块、结果生成模块。本发明通过基于线损数据，根据不同专项投资方案实施后的网架结构参数，通过效果评估模型，计算不同投资策略实施后的线损率指标、供电可靠性指标、电压合格率指标、电网经济运行水平提升幅度，从而确立专项投入提升效益。
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公开(公告)号：CN106526425A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611048027.3
申请日：2016-11-23
Applicant: 衢州学院
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/088
Abstract: 本发明公开了一种基于智能电表实采数据的低电压诊断方法，包括以下步骤：通过智能电表采集数据；横向集成所述智能电表采集的所述数据，确定低电压工况数据的聚类标准；根据所述聚类标准，构建低电压成因案例库；根据所述聚类标准和所述低电压成因案例库，利用大数据特征比对方法，智能诊断低电压成因及计算其概率。本发明可以充分利用在智能电网中的智能电表，科学快捷地利用其采集的庞大数据形成低电压成因案例库，再通过特征对比智能诊断低电压成因及计算其概率。
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公开(公告)号：CN119323803B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411874279.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 衢州海易科技有限公司 , 电子科技大学长三角研究院(衢州) , 衢州学院 , 衢州市公安局交通警察支队
Inventor： 吴磊 , 程凯 , 单文煜 , 陈鹏 , 周小龙 , 黄忠京 , 刘明 , 曹曙烽 , 夏云霓 , 陈坚武 , 岑沛丰 , 詹虎山 , 柴凌勇 , 李俊 , 李曦 , 何东飞 , 刘念伯 , 曾晟珂 , 李秀华
IPC: G06V40/10 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习面向车路协同的行人检索方法，属于行人重识别技术领域，包括以下步骤：建立训练集；在ReID模型中设置一个无监督鉴别器网络结构；S3：使用训练集通过预热学习对ReID模型进行预设数量回合的迭代训练；完成预设数量回合的训练后，部署训练好的ReID模型；将待识别图像输入训练完成的ReID模型中，根据自适应阈值n，选取前n%的结果，判定为目标人物，得到检测结果，本申请在ReID模型中引入了无监督鉴别器网络结构，不仅提高了特征的代表性和区分能力，还显著提升了行人识别的准确率，本申请还设置了行人阈值n的判定，保证了检索的高效性和精准性。
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