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]基于BIM的制冷设备监控方法、装置和设备-CN202010257514.0有效
  • 林卓胜;邹观华;朱麟涛;荘永全;陈泽铭;李云龙 - 五邑大学
  • 2020-04-03 - 2023-09-19 - G05B17/02
  • 本发明公开了基于BIM的制冷设备监控方法、装置和设备,包括:从服务器中获取模型数据,从服务器中实时获取制冷设备数据,建立动态建筑信息模型BIM,所述动态BIM包括有模拟设备和模拟设备工作状态;接收用于控制所述动态BIM的模型控制信号,得到第一控制信号;根据所述设备模拟工作状态,对所述动态BIM进行预警监控,得到第二控制信号;将所述第一控制信号和所述第二控制信号上传至服务器,以使所述服务器利用所述第一控制信号和所述第二控制信号对制冷设备进行控制。本发明利用服务器进行数据传递,通过所述动态BIM进行实时的状态监控,可以对制冷设备进行直观、实时和高效的监控,从而降低管理人员的工作难度和提高工作效率。
  • 基于bim制冷设备监控方法装置
  • [发明专利]基于BIM的温度场监控方法、装置和设备-CN202010257598.8有效
  • 谢惠敏;邹观华;吴曼华;郑华坚;陈泽铭;荘永全 - 五邑大学
  • 2020-04-03 - 2023-09-19 - G05B17/02
  • 本发明公开了基于BIM的温度场监控方法、装置和设备,通过接收模型数据,根据所述模型数据建立初始化建筑信息模型BIM;获取机电设备实时数据和环境实时数据,根据所述机电设备实时数据、所述环境实时数据和所述初始化BIM,得到集成温度场BIM,所述集成温度场BIM包括有模拟空间;根据所述集成温度场BIM,得到用于对所述机电设备进行温度控制的反馈控制信号;将所述反馈控制信号传输至所述机电设备。本发明先建立建筑信息模型初始化BIM再建立集成温度场BIM,节省时间成本,利用机电设备实时数据和环境实时数据建立集成温度场BIM,再对机电设备进行温度调控,可以保证机电设备温度调控的实时性、有效性和准确性,避免能源的浪费。
  • 基于bim温度场监控方法装置设备
  • [发明专利]基于BIM的制冷设备综合优化方法、装置和设备-CN202010257600.1在审
  • 梁淑芬;陈琛;滕晓岚;李晓明;邹观华;李金恩;林炜欣 - 五邑大学
  • 2020-04-03 - 2020-08-18 - G05B17/02
  • 本发明公开了基于BIM的制冷设备综合优化方法、装置和设备,包括:接收建筑模型数据和制冷设备运行数据;根据所述建筑模型数据和所述制冷设备运行数据,得到特征数据;对所述特征数据进行训练,得到制冷设备系统集成建筑信息模型BIM;根据所述制冷设备系统集成BIM,得到用于综合优化制冷设备的控制信息。本发明通过建筑模型数据和制冷设备运行数据得到特征数据,利用所述特征数据训练得到制冷设备系统集成建筑信息模型BIM,保证了制冷设备综合优化的准确性,由所述制冷设备系统集成BIM得到对制冷设备综合优化的控制信息,保证了制冷设备控制过程的有效性。
  • 基于bim制冷设备综合优化方法装置
  • [发明专利]基于机器学习的空调控制方法、装置和设备-CN202010257512.1在审
  • 邹观华;李晓明;谢惠敏;黄炜蓥;朱麟涛;李金恩;林创鸿 - 五邑大学
  • 2020-04-03 - 2020-07-31 - F24F11/89
  • 本发明公开了基于机器学习的空调控制方法、装置和设备,应用于空调器,包括:接收空调数据和处理问题信息,根据所述空调数据和所述处理问题信息得到特征数据;根据所述处理问题信息,利用所述特征数据训练得到数学模型;根据所述处理问题信息,对所述数学模型仿真得到最优预测变量组;根据最优预测变量组,得到用于控制所述空调器的反馈控制信息。本发明利用所述特征数据训练得到数学模型,保证了空调控制过程的准确性,通过数学模型仿真得到最优预测变量组,从而得到用于控制所述空调器的反馈控制信息利用,有效的解决所述空调器因线性组合控制而引起的超调问题,保证了空调控制过程的有效性,从而避免了能源的浪费。
  • 基于机器学习空调控制方法装置设备

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