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[发明专利]一种基于负载均衡的半导体生产线动态调度方法-CN202110195779.7在审
发明人：林国义;李莉 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于负载均衡的半导体生产线动态调度方法，所述方法包括：获取半导体生产线各加工区域的状态参数；将获取到的状态参数，输入预先设立的负载均衡预测模型，预测得到该生产线当前生产状态下最佳负载分布的最优队长；基于获取到的状态参数和预测到的最优队长，采用预设的负载均衡动态调度模型，指导生产线正确派工以实现半导体生产线的动态调度。本发明能够使整个生产系统的负载达到动态平衡，提高生产率，改善运作性能。
一种基于负载均衡半导体生产线动态调度方法

[发明专利]一种基于灰色预测的云存储负载均衡方法-CN201210292504.6无效
发明人：凌捷;柳毅;毛宇;余琦;郭圣昌;钱进进 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2012-08-15 - 公布日： 2012-12-19 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于灰色预测的云存储负载均衡方法，包括以下步骤：根据客户端文件请求查找文件对应数据块所有副本的位置，对任意数据块生成其所有副本所在的节点集合，并采用基于灰色预测的云存储负载均衡方法完成合适节点的选择以及副本的读取这种方法通过对下一时刻节点负载状况的预测来动态地选择负载最低的节点，因此降低了同一节点同一时刻被大量访问的可能性，有效地实现了负载的动态均衡，从而保证了系统的稳定和高效。
一种基于灰色预测存储负载均衡方法

[发明专利]分区数据库管理系统中的智能过程路由-CN202080102917.6在审
发明人：傅忱;蔡乐;李飞飞 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：一种数据库系统，可以包括至少一个负载均衡节点和多个计算节点。负载均衡节点可以接收包括存储过程的分布式事务，以及从多个预测函数中选择针对该存储过程的预测函数。负载均衡节点可以从存储过程中提取一个或多个输入参数，以及使用预测函数至少部分地基于该一个或多个输入参数从多个计算节点中确定计算节点。然后,负载均衡节点可以将存储过程转发给该计算节点以对该存储过程进行处理。
分区数据库管理系统中的智能过程路由

[发明专利]基于联邦学习的网络负载预测方法、装置、电子设备及介质-CN202210923837.8在审
发明人：崔琪楣;浦丽媛;赵博睿;陶小峰;张平 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于联邦学习的网络负载预测方法、装置、电子设备及介质。从而基于全局模型参数进行预测模型的训练进而得到训练完毕的目标预测模型。进而达到一种利用联邦学习框架，在保证用户隐私和数据不共享的前提下实现切片负载预测模型的多方协同训练，可实现切片级的分布式异构负载预测的目的。同时也避免了相关技术中存在的，网络切片的流量预测性能不足所导致的容易影响用户业务进展的问题。
基于联邦学习网络负载预测方法装置电子设备介质

[发明专利]基于分布式电网数据的电力节能调度系统-CN202211304309.0有效
发明人：杨辉;王乐友;周术杰;李忠明;黄绘霖;程鑫 -专利权人：珠海康晋电气股份有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H02J3/28 文献下载
摘要：本发明涉及分布式电网技术领域，具体公开了基于分布式电网数据的电力节能调度系统，所述系统包括新能源电源、储能装置、氢燃料电池及供电电源；所述储能装置包括蓄电池组及电解槽组；所述系统还包括：新能源电能预测模块，用于对新能源电源的供电功率进行预测；电力负载预测模块，用于对供电区域的电力负载进行预测；调度模块，用于根据新能源电能预测模块的预测结果及电力负载预测模块的预测结果获取蓄电池组及电解槽组的储能策略；本发明在储能功率无法满足电解槽组工作时
基于分布式电网数据电力节能调度系统

[发明专利]一种基于聚类和深度神经网络的智能电表用户聚合负荷预测方法-CN201910691358.6有效
发明人：朱志良;徐腾腾;范珊珊;蔡壮;乔梁 -专利权人：东北大学
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于聚类和深度神经网络的智能电表用户聚合负荷预测方法，包括：获取历史负荷数据并对其进行预处理；采用分裂层次聚类方法对预处理后的数据进行聚类，并分别对分组后的加载Pro文件进行预测并汇总，形成汇总负荷预测；对聚类处理后的数据进行训练，通过改变集群的数量来生成多个聚合负载预测数据；采用残差神经网络对生成的多个聚合负载预测数据进行测试，对比测试集和训练集的准确度是否一致，若一致，则对步骤4中测试后的聚合负载预测数据进行集成处理，得到最后的预测结果；若不一致，则返回训练。本发明的技术方案解决了现有技术中的用集成技术来提高预测精度等问题。
一种基于深度神经网络智能电表用户聚合负荷预测方法

[发明专利]一种迁移虚拟机的方法、装置及系统-CN201610519099.5有效
发明人：李昕杰;周建华;舒曦辉;祝斌 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明实施例的方法包括：获取每个虚拟机的历史负载；根据所述历史负载的离散情况，确定所述每个虚拟机的负载变化程度；确定所述负载变化程度在阈值区间内的虚拟机为目标虚拟机；根据所述目标虚拟机的历史负载的变化趋势，确定所述目标虚拟机的目标预测负载；根据所述目标预测负载，以及每个物理服务器的实际剩余容量，确定所述实际剩余容量大于或等于所述目标预测负载的物理服务器为目标物理服务器；迁移所述目标虚拟机至所述目标物理服务器
一种迁移虚拟机方法装置系统

[实用新型]一种智能化能源互联网系统-CN201720755950.4有效
发明人：李达非;朱国皓;李保合 -专利权人：上海太阳能科技有限公司
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2018-02-27 - 主分类号： H02J3/06 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种智能化能源互联网系统，包括用于产生电能的分布式供能单元、用于充放电的储能单元、负载单元以及大电网，分布式供能单元输出端分别连接储能单元、负载单元以及大电网，储能单元输出端连接负载单元以及大电网，大电网连接负载单元，负载单元包括固定负载单元和可调负载单元，分布式供能单元、储能单元、负载单元以及大电网均连接至监控单元。与现有技术相比，本实用新型通过系统集成技术、发电量预测技术、用电量预测技术、电价预测技术及控制算法预设，将能源互联网系统内各单元进行联网集成，综合控制，实现结合电价情况的供能系统，针对多种分布式能源可结合电价情况和用电情况进行智能运行实现自给自足
一种智能化能源互联网系统

[发明专利]工作负载性能预测-CN201980098762.0在审
发明人： C·哈斯科斯塔;C·马卡亚;M·S·阿斯雷亚;R·盖伊;P·H·加塞兹蒙泰罗 -专利权人：惠普发展公司;有限责任合伙企业
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：针对多个工作负载中的每一个，在第一硬件平台上执行工作负载期间收集的执行性能信息内的时间间隔与在第二硬件平台上执行工作负载期间收集的执行性能信息内的对应时间间隔相关。针对工作负载，第二硬件平台上的执行性能信息内的时间间隔与在其期间执行工作负载的相同部分的第一硬件平台上的执行性能信息内的时间间隔相关。训练机器学习模型，所述机器学习模型输出相对于在第一硬件平台上的已知性能的在第二硬件平台上的预测性能。根据硬件平台上的每个工作负载的执行性能信息内的相关时间间隔来训练模型。
工作负载性能预测

[发明专利]一种能够在智能电网中应用的负载动态控制和分析方法-CN201210431915.9有效
发明人：刘云;刘晨旭;曾庆安;张振江;程紫尧;邓磊;马腾 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2012-11-01 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： H02J3/14 文献下载
摘要：一种基于无线传感器网络的智能电网负载动态控制和分析方法,包括以下步骤：通信网络分析：根据负载的周期性传输的数据结合实时采集的数据，对智能电网的通信网络性能进行分析，获取当前影响智能电网性能的要素的性能；动态负载分析和控制模型建立：根据获取负载的信息和通信网络的性能，建立相应的动态负载分析和控制模型，对负载的当前数据和所存储的历史数据加以分析，预测负载未来的用电状况；负载处理：基于所述动态负载分析和控制模型预测的结果，对负载的用电调配进行优化控制。
一种能够智能电网应用负载动态控制分析方法

[发明专利]一种混合动力船舶负载功率预测方法-CN201610994380.4在审
发明人：潘康凯;高迪驹;刘志全 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2016-11-11 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合动力船舶负载功率预测方法，其包含以下步骤S1、采集得到混合动力船舶预测周期前n个周期的负载功率，并对采集到的负载功率混沌时间序列进行归一化处理，构造成多分辨率小波神经网络预测模型的多维输入向量并存入数据库中作为训练样本；S2、选择小波函数和尺度函数共同作为网络隐含层节点中的激励函数；S3、根据训练样本以及激励函数建立多分辨率小波神经网络预测模型；S4、对网络进行训练；S5、预测输出反归一化处理得到第n+1个待预测周期的负载功率序列其优点是多分辨率小波神经网络可增加分辨尺度来提高逼近精度，满足实际中混合动力船舶复杂的工况变化需求；对原始数据的要求量小，能满足在线训练实时预测的需要。
一种混合动力船舶负载功率预测方法

[发明专利]动态缩放云环境中的多级应用-CN201280065441.9在审
发明人： G.B.达斯古普塔;S.杰拉;A.弗马;B.维斯瓦纳坦 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2012-11-14 - 公布日： 2014-09-03 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：在限定时间段内确定多级应用的预测工作负载。针对所预测的工作负载确定应用容量的改变。针对所述应用容量的变化动态选择缩放策略，其中所述缩放策略包括垂直缩放和水平缩放。
动态缩放环境中的多级应用

[发明专利]基于负载切机策略的能源动态管理系统和方法-CN201611048681.4在审
发明人：丁锐;任筱强;梁晓锋;蒋冀;程天然;赵佳;王宏佳;王鹏鹏 -专利权人：北京空间技术研制试验中心
申请日： 2016-11-22 - 公布日： 2018-05-29 - 主分类号： H02J3/32 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于负载切机策略的负载用电动态管理系统和方法，用于基于能量平衡来实现飞行器的负载用电的动态管理控制。该系统包括：一次电源发电能力预测模块，预测飞行器的能量供应情况并发送给能量平衡计算模块；负载需求预测模块，预测飞行器在下一轨道周期的用电情况并发送给能量平衡计算模块；能量平衡计算模块，根据能量供应情况和用电情况来判断飞行器的能量平衡状态；动态管理模块，基于能量平衡状态来确定待切断或增开的负载功耗，从而获得能量平衡下的用电最大化。因此，本发明使电气负载消耗的功率与电源系统的供电功率相匹配，保证当前状态下满足能量平衡前提下的能量利用效率最高，从而提高多任务模式的航天器的能源利用效率。
能量平衡飞行器能量平衡计算动态管理系统负载用电能量供应切机策略预测模块并发动态管理模块能量利用效率能源利用效率电气负载电源系统动态管理发电能力负载功耗负载需求供电功率轨道周期任务模式一次电源最大化预测航天器匹配消耗能源保证

[发明专利]一种基于负载预测的工作平台工作量预测方法及系统-CN202010852916.5在审
发明人：王琦 -专利权人：武汉空心科技有限公司
申请日： 2020-08-22 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于负载预测的工作平台工作量预测方法及系统，涉及计算机软件技术领域。本发明包括如下步骤：初始化已知数据源计算拓扑数据集来训练优化后的SOM网络；获取任务池中待分配任务按照工作负载进行分组；SOM网络模型利用神经网络学习任务池中各个集群的工作负载特性，得到各个集群的训练神经网络模型；当用户发布新任务时，SOM网络模型先获取其初始工作负载并根据其初始工作负载确定其所属集群；利用新任务所属集群的训练神经网络模型预测新任务的工作量。本发明通过已知数据进行训练优化SOM网络，根据集群的负载特性获取各个集群的训练神经网络模型来完成对新任务工作量的预测，方便对任务进行定价，合理分配任务提高员工工作效率。
一种基于负载预测工作平台工作量方法系统

[发明专利]机器人恒定力控及负载自辨识方法、系统、介质及计算机-CN202210799907.3在审
发明人：杨德宸;聂志华;何晶;薛蕙蓉 -专利权人：江西省智能产业技术创新研究院
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供一种机器人恒定力控及负载自辨识方法、系统、介质及计算机，该方法包括：构建机器人的动力学模型及动力学参数辨识规则；基于动力学模型和动力学辨识规则采集机器人在预设运动周期内按照预设激励轨迹进行运动时各个时间下的理论数据集；分别采集机器人在空载状态及负载状态下，在预设运动周期内按照不同激励轨迹进行运动各个时间下的空载数据集和负载数据集；利用预设的预测模型计算出空载数据集和负载数据集的预测数据集，并根据预测数据集、理论数据集、空载数据集和负载数据集建立优化模型；将动力学模型、预测模型以及优化模型进行融合，以得到最终模型，并利用最终模型完成机器人的恒定力控输出及负载自适应辨识。
机器人恒定负载辨识方法系统介质计算机