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]一种基于需求响应的大用负荷聚类方法-CN201610924927.3在审
  • 陈星莺;宁艺飞;余昆 - 河海大学
  • 2016-10-24 - 2017-03-29 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于需求响应的大用负荷聚类方法,针对电力大用,创造性的提出了峰谷差、负荷横/纵向波动系数、负荷分布指数、负荷调整极限以及临界峰谷电价比等6个特性指标,而后基于各类大用的指标计算结果,通过综合相似系数的计算,将种类繁多的大用聚合为可削减、可转移以及可平移三大类,从而极大的方便了后续对大用电价响应特性的研究。通过聚类分析可以发现,通常情况下,不同类型大用的用电特性差异较大,但部分大用的用电特性之间还是存在一定的相似性,通过聚类可以大大减少大用的类别,同时依据大用的电价响应特性,可以将大用进一步归类为可削减
  • 一种基于需求响应用户负荷方法
  • [发明专利]一种考虑负荷特征的大用供电接入决策方法-CN201710971229.3有效
  • 穆云飞;骆柏锋;余晓丹;贾宏杰 - 天津大学
  • 2017-10-18 - 2021-08-13 - H02J3/14
  • 本发明涉及一种基于负荷特征库的大用供电接入决策方法,包括:根据大用的报装时提供的用电设备信息,定义大用的报装参数;利用已接入大用历史用电数据,在归一化的基础上,形成可供挖掘的负荷样本数据;对于负荷样本数据通过模糊C均值聚类算法将样本数据聚类为L簇,聚类中心即为大用负荷特征库,并基于最大隶属度原则确定样本数据的所属类别;根据大用所能提供的报装参数定义负荷特性指标,并按负荷特性指标处理负荷样本数据形成训练数据集;利用训练数据集,通过分类回归树算法CART挖掘大用负荷模式识别规则;将负荷识别结果输入大用供电接入组合优化模型,通过寻优得出供电接入优化策略。
  • 一种考虑负荷特征用户供电接入决策方法
  • [发明专利]一种基于多代理的工业大用能效优化控制方法-CN201610848983.3有效
  • 陈星莺;余昆;刘帅 - 河海大学
  • 2016-09-26 - 2022-03-08 - G05B13/04
  • 本发明提供了一种基于多代理的工业大用能效优化控制方法,将工业大用的用电负荷分类为生产用电系统、照明用电系统以及空调用电系统,在定义了各用电系统能效的基础之上,设计了工业大用用电系统MAS框架,并构建了工业大用用电系统Agent模型、用电系统控制Agent模型和用电系统中央协调控制Agent模型,以工业大用整体能效最优为目标研究了工业大用用电优化方案。算例分析以某一工业大用为例,验证了本发明所提出的用电优化方案的有效性,可以在保证用户用电体验的条件下,减少用户用电成本,提高企业的生存竞争力。
  • 一种基于代理工业用户能效优化控制方法
  • [实用新型]一种基于大数据的电力大用用电需求预测系统-CN202021011718.8有效
  • 饶志;董楠;蒙文川;席云华 - 南方电网能源发展研究院有限责任公司
  • 2020-06-04 - 2021-03-09 - G06Q10/04
  • 本实用新型公开了一种基于大数据的电力大用用电需求预测系统,包括大数据应用服务器、模型服务器、数据库服务器、多个大用用电预测工作站、网络交换机及二次安全防护设备;每台大数据应用服务器、模型服务器、数据库服务器输出端通过以太网口连接至网络交换机的输入端;所述网络交换机的输出端连接至大用用电预测工作站的输入端;二次安全防护设备连接在不同的网络交换机上。本实用新型提供的基于大数据的电力大用用电需求预测系统,充分挖掘用户层面的电力大数据,分析大用用电行为特征并建立匹配不同类型用户的预测模型,通过先进的硬件架构设计部署电力大用用电需求预测应用,提高了对电力大用用电需求预测的效率和准确性
  • 一种基于数据电力用户用电需求预测系统
  • [发明专利]一种多无人机辅助的空地协作边缘计算方法-CN202210038978.1有效
  • 黄锦明;许思洁;李逸凡;张军;吴怡 - 福建师范大学
  • 2022-01-13 - 2023-05-26 - H04B7/185
  • S2根据初始化参数确定最大用任务完成时延,并构建最大用任务完成时延方程;S3根据最大用任务完成时延方程构建最小化最大用任务完成时延优化问题,将整个问题拆分成五个子问题,利用块坐标下降法和连续凸近似方法配合辅助变量轮流迭代求解;S4,判断前后两次得到的最小用户可达速率差值是否小于预设的精准度;是则,结束迭代得到最终的无人机与用户的连接情况,无人机部署位置,用户带宽分配,用户任务的分配比例,最大用任务完成时延方程。本发明最小化最大用任务完成时延,对提升边缘计算系统性能具有重要意义。
  • 一种无人机辅助空地协作边缘计算方法

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