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基于深度学习的光伏并网系统电能质量预测及调控策略研究
本成果围绕光伏并网系统电能质量展开。基于深度学习算法,研究谐波等电能质量指标变化规律,运用特征提取技术处理时序数据,实现电能质量预测。研发基于态势感知的电能质量调控装置,总谐波补偿率不小于 90%,补偿次数 2 - 50 次。成果形式包括研究报告、调控装置示范应用,申请发明专利 3 项,发表论文 3 篇。应用场景涵盖光伏电站、配电网等,可提升电网可靠性与经济性,减少设备损耗、优化调控策略、降低弃光率,为新能源消纳提供支撑。
沈阳农业大学 2025-05-21
基于人工智能的视觉智能感知平台
本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求,尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台,研发了一个通用性的智能中台架构,支持视频流和智能模型模块化管理,支持全程可视化操作交互式界面,支持视觉智能感知模型在线推理快速部署,支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。
重庆文理学院 2025-02-21
健康检测智能马桶
在用户入厕时自动对人体相关健康指标进行检测和AI分析,解决人体健康数据采集与管理的痛点和难点,突破通过智能马桶采集和管理人体健康指标的难题,在技术上的优势为:① 无需培养用户习惯,将检测过程融入日常生活;② 实现AI全自动检测,无需手动操作;③ 检测功能多元化,体脂、尿检、便检、尿流率、孕期指标等一体化集成。目前该成果已获得30多项知识产权,是国际上唯一实现量产的全自动健康检测智能马桶,是老年、孕妇、肥胖、慢病等人群的福音。
重庆交通大学 2025-02-21
可视智能试剂柜
    外形尺寸:1055*660*19950mm    容量:920L    显示屏:7寸电容触摸屏    层板承重:≥85kg/㎡    侧板及层板:防腐材质    门面板:无色透明    温度检测精度:±0.5℃    湿度检测精度:±3%RH(25℃)    过滤器尺寸:400*370*80mm    可视型智能试剂柜优势一智能、安全    1、嵌入式系统    嵌入式系统“试剂柜管理系统V2.0”,液晶显示,触摸屏操作,可监测柜内温湿度,空气质量等信息。    2、外接控制软件    双模式-可外接控制软件“试剂柜控制软件V2.0”,实现多柜连接管控,试剂出入库管理,查询试剂信息。    3、智能定位层板    产品需连接外接软件,通过射频技术精准定位到每层、每个孔位,主动识别试剂信息,无需扫码操作,多种孔位可选。    4、多柜并联、系统交互    嵌入式系统和控制软件可以通过WIFI功能进行远程交互、多柜并联,存储空间无限扩大,试剂信息统计更为便利、准确,导出、打印各式样报表,数据海量存储,长久保存。    5、空气过滤系统    内置活性炭空气过滤系统,有效解决化学品气味影响实验员身体健康的问题。可更换的过滤材料,大风量风扇、保证内部空气每分钟循环三次。    6、双人双锁    有效解决试剂的安全管理,符合《公安部第154号令》对于易制毒、易制爆危险化学品的管理要求。对于常规试剂也可方便的实现单人单锁控制。    可视型智能试剂柜优势二经济、方便    1、超大的存储容量    JPG-2000试剂柜的单柜存储容量达到了920L,并可多柜并联。    2、可调节层板    灵活存储,层高调节极为方便,每层可根据需求放置不同规格的试剂瓶。    3、RFID刷卡模块    通过刷卡及输入密码可方便的开关柜门,IC卡片具有多种样式供用户选择,在断电的情况下具有柜门自动锁止功能,可通过钥匙手动开关柜门。    4、全模具化设计    模具化设计降低了客户采购成本,并提高了产品一致性及制造精度,使工件的质量有所改善和提高,加强了标准结构互换性,现场组装方便快捷。    可视型智能试剂柜优势三灵活、扩展    1、智能摄像系统    无人值守,可实现24小时全天候视频监控,360°无死角,硬盘存储可达30天,并可无限扩充。    2、UPS电源    具有断电续航能力,符合公安部《易制爆危险化学品储存场所治安防范要求》,并可根据用户需求定制。
北京晶品赛思科技有限公司 2025-03-27
新冠肺炎疫情发展预测模型
2020年1月25日,中山大学公共卫生学院陆家海教授联合美国哥伦比亚大学W. Ian Lipkin在bioRxiv预印版平台发表文章研究From SARS-CoV to Wuhan 2019-nCoV: Will History Repeat Itself?,通过2002-2003年SARS疫情的数据模拟了武汉新型冠状病毒2019-nCoV的流行数据。 根据此研究模型估计,2019-nCoV病例的累计计数约为SARS总数的2-3倍,预计发病高峰将在2月初或中期。在应对方面,应该限制或禁止区域性迁移,以防止超级传播者的出现和移动,同时迫切需要在全国范围内加强监控并采取有效措施来控制这种流行病。
中山大学 2021-04-10
大数据预测疫情传播研究
该项目利用国家卫健委公布的确诊病例总数数据链,以应用传播动力学为方法,以黄森忠教授建构的普适SEIR模型作为模型理论,通过“南开大学智英健康数据研究中心”开发的程序EpiSIX,分析新冠病毒肺炎疫情有关数据,并将分析结果生成可视化网页,开展疫情发展回顾、确诊病例数时序区间预测等相关工作,对疫情发展情况及疫情防控效率作出研判。 研究团队由黄森忠教授和山西大学复杂系统研究所所长靳祯教授、南京医科大学公共卫生学院彭志行副教授共同领衔,南开大学统计与数据科学学院多名年轻教师与研究生加入。研究团队从1月30日至2月14日,每3日发布一次预测,已连续发布疫情传播预测6期,并根据疫情变化,及时调整预测评价指标,其预测区域也进一步细化,由原来的对全国、湖北省、武汉市的疫情预测,拓展为对全国各省市的预测。
南开大学 2021-04-10
新冠肺炎传播风险预测分析
在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上,西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作,基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略,建立了传播动力学模型,对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析,此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据,采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23),给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模(若继续1月22日前的控制措施,疫情将在3月10日左右达到峰值)。研究中进一步采用似然函数方法加以验证,得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长,基本再生数可能更大,该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比,模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析,讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施,报告病例数会在一个周后出现明显的下降,即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响,基于武汉到北京的航班、铁路等信息,计算武汉封城前后对北京疫情的影响,表明武汉封城(即北京无来自武汉输入病例)后,北京在未来7天的病例数将降低91.14%,这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文
西安交通大学 2021-04-10
故障预测与健康管理(PHM)技术
故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)是利用先进的传感器技术集成,借助各种算法和智能模型来诊断、预测和监测系统/子系统/设备的健康状态,并根据诊断或预测信息、可用维修资源和使用要求对装备维修活动做出适当决策,从而以最小的投入获得最佳的健康状态。 PHM是一种实施以健康为核心的装备综合管理的技术方法和系统。实现了两个转变:由传统的基于传感器的故障诊断转向基于智能系统的健康状态预测与评估;由事后维修和定期维修转向基于状态的视情维修。主要研究内容包括:飞机液压/环控/供电/蓄电池/作动器等典型机电系统的地面故障诊断与健康预测评估,机载状态监测与诊断推理,飞机机电PHM原型系统,小卫星电源系统在轨寿命预测与运行管理,船舶机电系统综合状态评估与维护维修辅助决策,测试性设计分析与试验验证等。 已在SCI/EI/ISTP检索的国际国内学术刊物和会议上发表论文100多篇,获得国家发明专利10余项。
北京航空航天大学 2021-04-13
新冠肺炎传播风险预测分析
在2003年成功预测SARS流行趋势的基础上,西安交通大学数学与统计学院生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作,基于新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略,建立了传播动力学模型,对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析,此项研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的报告疫情数据,采用动力学模型和统计计算方法预测武汉新型冠状病毒肺炎传播的基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23),给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模(若继续1月22日前的控制措施,疫情将在3月10日左右达到峰值)。研究中进一步采用似然函数方法加以验证,得到了与模型估计值一致的结果。如果续代时间大于6天或潜伏期越长,基本再生数可能更大,该结论说明了疫情传播的速度快。与23至25日的疫情数据相比,模型预测结果与报告疫情数据基本一致。 研究中进行敏感性分析,讨论了1月22日前武汉采取的防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用。预测结果显示从23日起加强控制措施,报告病例数会在一个周后出现明显的下降,即加强的控制措施会在一个周后产生明显效果。进一步分析1月23日后武汉封城策略对其它地区疫情的影响,基于武汉到北京的航班、铁路等信息,计算武汉封城前后对北京疫情的影响,表明武汉封城(即北京无来自武汉输入病例)后,北京在未来7天的病例数将降低91.14%,这说明了武汉封城对全国疫情防控的关键作用。SSRN 截图 密切跟踪隔离措施的敏感性分析点击查看原文
西安交通大学 2021-04-11
空调管道噪声预测系统—NoiseExpress
建筑设施内空调管道噪声控制与治理无论对于日常生活品质以及工业噪声污染都 是一个重要的课题,对于具体工程建设在设计之初就能获得较为理想的设计方案显得尤 为重要。传统空调管道的设计工作大多通过翻查大量数表及依照大量复杂的公式计算从 而获得其噪声自然衰减以及再生噪声的量级,最后将所有管道组件的衰减噪声及再生噪 声量进行统一,从而得出整个空调管道的噪声预测结果。此过程工作繁琐,大量的查表 及公式计算很容易出错,并且复查工作较为难进行,从而导致设计方案的周期较长,效 率低下。同时由于很多数表及公式的适用条件有限,大量新型材料的涌现很难在一些数 表中找到对应关系,这势必会导致设计方案存在误差较大的风险,难以把握空调管道噪 声的控制。 针对于上述情况,我们开发了空调管道噪声预测系统——NoiseExpress,首先其将 大量的参考数表数字化,公式程序化,设计者只需将空调管道个单元组件间结构规格及 物理构成通过程序相应的控件输入,最终便可以得出整个管道的噪声控制结果。同时本 系统集成了大量的空调管道各个单元组件如弯头、三通、变径管、静压箱、消声器等的 实测数据,丰富的数据库为管道设计,组件单元的设计及仿真提供了科学与现实依据, 大大提高了方案设计的精确度。
同济大学 2021-04-13
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