专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于遗传算法的泵组优化方法-CN202310676886.0在审
  • 赵伟康;谢林林;杨小华;秦爱冬;张振华;代艳格 - 上海威派格智慧水务股份有限公司
  • 2023-06-08 - 2023-09-05 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于遗传算法的泵组优化方法,属于泵组优化技术领域;包括:步骤S1,收集送水泵房每台水泵的性能测试报告数据和实际生产数据,并进行分析,得到一泵组优化模型,所述泵组优化模型包括约束条件和适应度函数;步骤S2,将所述泵组优化模型应用到配水单位;步骤S3,依据需要优化的问题和所述适应度函数搭建遗传算法的算法框架;步骤S4,所述泵组优化模型对所述配水单位的出水流量和出水压力进行处理,并进行遗传算法迭代,得到优化泵组组合。上述技术方案的有益效果是:以能耗最小为目标,实现了定频或变频泵的调节使用,节能降耗,延长水泵使用寿命。
  • 一种基于遗传算法优化方法
  • [发明专利]一种水厂前加氯控制系统及方法-CN202310625684.3在审
  • 代艳格;谢林林;杨小华;秦爱冬;张振华;赵伟康 - 上海威派格智慧水务股份有限公司
  • 2023-05-30 - 2023-08-22 - C02F1/76
  • 本发明提供一种水厂前加氯控制系统及方法,涉及水处理技术领域,包括:采集水厂的当前原水水质数据以及当前原水氨氮含量,并根据当前原水氨氮含量处理得到次氯酸钠的投加消毒工艺以及对应的前加氯投加量范围;将当前原水水质数据以及前加氯投加量范围的上限值和下限值输入预先训练得到的前加氯模型中,得到预测前加氯投加量,并控制采用投加消毒工艺向水厂的前加氯投加点投加预测前加氯投加量的次氯酸钠。有益效果是根据原水氨氮含量选择适配的投加消毒工艺,有效避免出现消毒副产物超标的风险,将原水水质数据、前加氯投加量范围的上限值和下限值作为前加氯投加量预测的输入水质参数,提升模型的准确度与约束力,降低次氯酸钠消耗,节省成本。
  • 一种水厂前加氯控制系统方法
  • [发明专利]一种水厂水量预测方法及系统-CN202310151920.2在审
  • 赵伟康;谢林林;杨小华;秦爱冬;张振华;代艳格;李博 - 上海威派格智慧水务股份有限公司
  • 2023-02-22 - 2023-05-30 - G06Q10/04
  • 本发明提供一种水厂水量及清水池液位预测方法及系统,涉及水厂水量预测领域,包括:采集水厂的历史数据得到出厂水量数据、进厂水量数据、清水池液位数据并进行预处理并进行特征工程得到出厂水量数据特征、进厂水量数据特征和清水池液位数据特征,构建出厂水量预测模型、进厂水量预测模型和清水池液位预测模型并训练,在训练过程中调整参数优化模型,最后将对测试集进行特征工程后得到的出厂水量数据特征、进厂水量数据特征和清水池液位数据特征输入出厂水量预测模型、进厂水量预测模型和清水池液位预测模型得到准确的出厂水量预测结果、进厂水量预测结果和清水池液位预测结果。有益效果是准确预测进出厂水量、清水池液位和早晚高峰时间。
  • 一种水厂水量预测方法系统
  • [发明专利]一种基于特征过滤的反冲洗优化方法-CN202310162380.8在审
  • 代艳格;谢林林;杨小华;秦爱冬;张振华;赵伟康;李博 - 上海威派格智慧水务股份有限公司
  • 2023-02-23 - 2023-05-09 - B01D37/04
  • 本发明涉及自动控制技术领域,具体涉及一种基于特征过滤的反冲洗优化方法,包括:步骤S1:对目标水厂采集目标数据,根据所述目标数据分别生成每个待分析特征的特征缺失率和特征相关性;步骤S2:依照所述特征缺失率和所述特征相关性对所述待分析特征进行筛选,得到可用特征;步骤S3:基于所述可用特征对预测模型进行训练,随后采用训练后的所述预测模型生成反冲洗参数。有益效果在于:针对现有技术中的输入变量较多导致模型训练效果不佳的问题,本实施例中通过构建特征缺失率和特征相关性的方式进行特征过滤,从而减少了训练模型时输入的变量,提高了模型收敛的速度,能够在样本数较少时实现较好的训练效果,进而准确预测得到较优的控制参数。
  • 一种基于特征过滤冲洗优化方法

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