郭媛君

作品数：6被引量：69H指数：3
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供职机构：中国科学院深圳先进技术研究院更多>>
发文主题：存储介质电子设备人工智能技术大数据电力系统更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电气工程建筑科学动力工程及工程热物理更多>>
发文期刊：《智能计算机与应用》《郑州大学学报（工学版）》《南方电网技术》《综合智慧能源》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金广东省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
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一种钠离子电池的健康状态估计方法被引量：1
《综合智慧能源》2024年第7期74-80,共7页孙文杰 杨之乐 郭媛君 姚文娇 许欢 周博文 
国家自然科学基金项目(52077213,62003332);深圳市优秀创新人才基金项目(RCYX20221008093036022);南岭团队项目(220212207220502)。
钠离子电池因其经济性和材料来源丰富而成为有巨大潜力的储能设备。准确评估电池健康状态对于确保其高效、安全运行至关重要。结合循环神经网络和扩展卡尔曼滤波技术,提出一种新颖的健康状态估计框架。利用循环神经网络对时间序列数据...
关键词：钠离子电池 健康状态估计 循环神经网络 扩展卡尔曼滤波 电池管理系统 
串行分组深度学习运行状态分析与故障预测被引量：1
《控制工程》2023年第5期936-943,共8页钱虹 孙勃 郭媛君 凌君 杨之乐 冯伟 
国家自然科学基金资助项目(51607177)。
在现代工业生产运行中,如何充分挖掘海量的多源异构生产运行数据,实现异常工况的快速检测和故障预测,有效提高工业生产设备的可靠性,仍然是研究的难点。提出一种基于串行分组深度学习的工业生产运行状态分析与故障预测模型,针对时间序...
关键词：故障预测 串行分组深度学习 长短期记忆模型 卷积网络 主成分分析 
深度学习行为识别的挖掘机生产效率监控系统被引量：1
《智能计算机与应用》2023年第4期111-116,121,共7页陈雪健 秦水介 白忠臣 郭媛君 杨之乐 
国家自然科学基金-地区项目(61865002,62065002)。
为了对大型施工设备的生产率进行准确的实时监测和分析,提出了一种基于计算机视觉的设备识别和生产率监控系统。该方法利用Faster-RNN对视频序列中的挖掘机和卡车进行识别检测,然后通过ASFormer对挖掘机动作进行动作分割。基于行为分割...
关键词：深度学习 机器视觉 行为分割 特征提取 视频检测 生产率检测 监控系统 
启发式多目标优化算法在能源和电力系统中的典型应用综述被引量：6
《郑州大学学报（工学版）》2019年第5期1-11,共11页朱晓东 王颖 杨之乐 郭媛君 
国家自然科学基金资助项目(51607177、61876169、61433012、U1435215);国家博士后科学基金面上项目(2018M631005);广东省自然科学基金博士启动项目(2018A030310671)
能源与电力系统是现代社会人类生存和发展的基础,在发电、热转换等能源传输和转化过程中存在着极大的低效和浪费,造成日益严重的环境污染与资源消耗.针对能源电力系统中的经济性、环保性及社会友好性等多个目标进行全面、综合的优化设...
关键词：多目标优化 电力系统 能源系统 帕累托最优解 启发式优化算法 
深度学习在电力负荷预测中的应用综述被引量：39
《郑州大学学报（工学版）》2019年第5期12-21,共10页朱俊丞 杨之乐 郭媛君 于坤杰 张建康 穆晓敏 
国家自然科学基金资助项目(51607177、61876169、61806179、61433012、U1435215);广东省自然科学基金项目(2018A030310671);国家博士后科学基金面上项目(2018M631005)
在综合能源系统和能源互联网的高速发展中,电力负荷预测对电力系统的经济安全运行具有重要的作用.传统的负荷预测模型方法已在电力系统中取得了广泛应用,传统方法的简单计算模型对于高随机性、大数据背景下的动态负荷预测精度无法保证....
关键词：深度学习 电力系统 负荷预测 人工神经网络 LSTM 
基于大数据的广州电网输电线路跳闸分析及相关因素关联性挖掘被引量：21
《南方电网技术》2017年第4期38-44,共7页刘育权 郭媛君 陆国俊 夏佳伟 王勇 杨戈 林裕杰 
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2015AA050201);国家自然科学基金资助项目(51607177)~~
为提高广州地区电网的安全稳定,在分析近年来广州地区雷电活动情况的基础上,总结了广州电网输电线路的运行状况和雷击跳闸情况,基于大数据技术建立了电网输电设备状态监测系统。该系统能够结合三维数字仿真平台直观地分析输电线路跳闸...
关键词：大数据 输电线路跳闸 相关性分析 三维数字仿真系统 
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