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]一种基于物联网的智慧校园节能管理的方法及系统-CN202211721930.7在审
  • 周俊;邓猛 - 成都卡德智能科技有限公司
  • 2022-12-30 - 2023-06-06 - H02J13/00
  • 本申请涉及电力监测技术领域,提供了一种基于物联网的智慧校园节能管理的方法及系统,所述方法包括:采集目标校园的建筑规划信息;根据建筑规划信息进行建筑楼宇划分,得到多类建筑楼宇;连接用电设备监控管理系统对多类建筑楼宇进行用电数据监测,获取多类用电监测区块链,其中,多类用电监测区块链与多类建筑楼宇对应;基于多类建筑楼宇,搭建用电异常识别模型;根据用电异常识别模型对多类用电监测区块链进行用电异常识别,获取每一类用电监测区块链对应的异常区块;根据每一类用电监测区块链对应的异常区块,生成异常提醒信息。
  • 一种基于联网智慧校园节能管理方法系统
  • [发明专利]基于深度学习的建筑用电负荷多步预测方法及系统-CN201911255627.0在审
  • 周璇;雷尚鹏;闫军威 - 华南理工大学
  • 2019-12-10 - 2020-04-28 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于深度学习的建筑用电负荷多步预测方法及系统,其目的在于利用深度学习算法对复杂数据的非线性学习能力以达到对建筑用电负荷的良好表征。本发明包括以下步骤:提取建筑能耗监测平台中对应分项的用电负荷历史数据;检测并插补用电负荷时间序列异常值;归一化一维时间序列用电负荷数据并将其转化为多步预测所需的多输入‑多输出格式;调试并优化LSTM模型超参数,进行模型训练与多步预测,得到所述建筑用电负荷的预测结果。本发明建立的建筑用电负荷预测模型预测数据可靠性高、预测时段长,可用于预测单栋或多栋建筑的多步逐时用电负荷、建筑能耗的节能控制、建筑用电量变化趋势判定等方面。
  • 基于深度学习建筑用电负荷预测方法系统
  • [发明专利]一种基于建筑机电设备的用电调控方法及系统-CN202310344525.6在审
  • 阮长龙;徐新华;冯宇欣;刚文杰 - 武汉捷高技术有限公司
  • 2023-03-31 - 2023-07-14 - H02J3/14
  • 本申请公开了一种基于建筑机电设备的用电调控方法、系统、设备及存储介质,该方法包括以下步骤:获取建筑机电设备的用电信息与状态信息;根据建筑机电设备的当前用电信息与当前状态信息预测其下一时间段内需求响应时间段的用电信息,并计算建筑机电设备在需求响应时间段的可削减用电量与目标削减用电量;根据需求响应时间段的用电信息、可削减用电量与目标削减用电量制定调控策略,在需求响应时间段内分时段依次削减符合所述调控策略要求的建筑机电设备的用电量,直至达到目标削减用电量。本发明分段将不同建筑机电设备依次有序参与调控,主动减少用电量,从而降低了尖峰时刻的用电负荷,保证了电网运行的安全性和稳定性。
  • 一种基于建筑机电设备用电调控方法系统

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