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[发明专利]基于温度时序输入的永磁同步电机温度预测方法和系统-CN202310187530.0在审
发明人：陈俐;倪未希 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H02P23/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于温度时序输入的永磁同步电机温度预测方法和系统，方法包括：通过数据采集系统获取永磁同步电机运行过程中的参数序列，并提取出常规模型输入；基于常规模型输入，选定永磁同步电机运行过程中的某一时刻作为初始时刻，增添初始温度序列和时间差序列；获取永磁同步电机运行过程中的冷却水出入口温度差，作为模型的增广输入；根据常规模型输入、初始温度序列、时间差序列和增广输入，进行特征选择，构建用于永磁同步电机温度预测的模型输入特征集，载入永磁同步电机温度预测模型中，获取永磁同步电机内部温度。与现有技术相比，本发明拓展各种机器学习算法在永磁同步电机温度预测领域的使用范围，提升了模型的预测精度和计算速度。
基于温度时序输入永磁同步电机预测方法系统

[发明专利]一种小区用电预测方法及装置-CN201210439494.4有效
发明人：范鑫;谢迎新 -专利权人：北京国电通网络技术有限公司;北京中电飞华通信股份有限公司;国家电网公司
申请日： 2012-11-06 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种小区用电预测方法及装置。其中方法包括：获取所述小区的历史用电量数据；获取所述用电量实时对应的历史温度数据；根据所述历史温度数据以及所述历史用电量数据，构建用电量预测模型；获得未来一定时间内的温度数据；根据所述未来一定时间内的温度数据和所述预测模型预测所述小区未来用电量本发明通过利用历史温度数据和历史用电量数据构建用电量预测模型，实现了根据温度预测小区用电量。
一种小区用电预测方法装置

[发明专利]一种基于机器学习模型的轧钢加热炉控制方法-CN202210784165.7有效
发明人：蒋淡宁;张永强;王崇鹏;冯恺睿;买嘉成;余泽伟;王筱圃;钟智敏 -专利权人：科大智能物联技术股份有限公司
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习模型的轧钢加热炉控制方法，包括获取历史数据并进行数据预处理；根据周期的烟道温度和差分方法构建周期烟道温度预测模型，得到烟道温度曲线和周期烟道温度；将周期的煤耗量和炉况指标输入煤气流量预测模型中，得到初始煤气流量；以及将历史炉况指标输入出钢温度预测模型，得到预测出钢温度；根据得到的周期烟道温度、初始煤气流量，以及预测出钢温度，基于PID控制算法计算得到加热炉各个加热段的空气阀门开度、煤气阀门开度和减压阀开度，并进行实时调节达到目标出钢温度。本发明通过模型调节达到目标出钢温度和调整各个加热段温度，以实现最优的煤气分配量，达到节省煤气的最佳工况。
一种基于机器学习模型轧钢加热炉控制方法

[发明专利]基于有限测点的热源系统温度场实时重建方法-CN202210373464.1在审
发明人：龚智强;赵啸宇;李桥;周炜恩;张小亚 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于有限测点的热源系统温度场实时重建方法，包括：获取多个训练数据，训练数据包括监测数据和预测数据，监测数据包括一个组件布局中的多个监测点的位置及温度，预测数据包括相同组件布局中的至少一个预测点的位置及温度；构建基于向量映射的机器学习模型；利用训练数据训练基于向量映射的机器学习模型以拟合监测点的温度与预测点的温度之间的映射关系；利用训练后的机器学习模型进行预测点的温度预测。本发明的方法能够利用有限的监测点测量的温度得到组件布局下的其他位置的温度，实现不同组件布局下的预测点温度的快速预测和实时预测，减少组件布局区域中需要安装的温度传感器数量，降低传感器安装空间需求。
基于有限热源系统温度场实时重建方法

[发明专利]一种基于统计学习的精轧终轧温度预测和控制方法-CN200910272792.7有效
发明人：刘斌;劳兆利;蒋峥;单旭沂;梁开;董晖;方康玲;叶红卫;张尉 -专利权人：刘斌;劳兆利;蒋峥;单旭沂;梁开;董晖;方康玲;叶红卫;张尉
申请日： 2009-11-20 - 公布日： 2011-05-25 - 主分类号： B21B37/74 文献下载
摘要：本发明为一种基于统计学习的精轧终轧温度预测和控制方法，涉及温度控制领域。现有精轧温度控制具有典型的滞后性，难以得到理想的控制效果。本发明提供了一种基于统计学习的精轧终轧温度预测和控制方法，该方法在每个控制周期，首先以穿带速度和指定机架水量为自变量，终轧温度为因变量，用精轧过程数据建立统计学预测模型，对终轧温度进行实时预测；然后在预测模型的预测值与实际值变化趋势一致的前提下，基于给定终轧目标温度和预测模型，采用滚动时域优化算法，给出水量的有限时域滚动优化控制决策。本发明可以根据精轧实时动态给出在线实时温度预测，并根据温度预测对终轧温度进行实时优化控制决策，满足实时性要求。
一种基于统计学习精轧终轧温度预测控制方法

[发明专利]一种温度自适应输出方法及介质-CN201911297289.7在审
发明人：丁柳朋 -专利权人：杭州昕华信息科技有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种温度自适应输出方法及介质，包括记录温度序列，所述温度序列记录有各个采样时刻的数据对，所述数据对包括采样时刻的影响因子数据和所述采样时刻对应的温度输出数据；实时根据所述温度序列中的最近M个采样时刻的数据对修正温度预测模型；获取所述当前采样时刻的影响因子的采样值和温度的采样值；根据所述温度预测模型和所述当前采样时刻的影响因子的采样值预测当前采样时刻的温度预测值；根据所述当前采样时刻的温度的采样值和所述温度预测值确定所述当前采样时刻的温度输出数据本发明通过使用可以被实时修正的温度预测模型实现了温度修正算法的切换，从而确保温度输出结果能够较为灵敏的反应真实温度。
一种温度自适应输出方法介质

[发明专利]一种被芯推荐模型的训练方法及被芯推荐方法-CN202210336279.5在审
发明人：王娟;李娟 -专利权人：罗莱生活科技股份有限公司;上海罗莱生活科技有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种被芯推荐模型的训练方法及被芯推荐方法，能够采集多个不同地区的多个室外温度；将多个室外温度分为训练集和测试集；采用训练集训练依次连接的第一神经网络模型和第二神经网络模型；将测试集输入训练好的第一神经网络模型和第二神经网络模型，得到对应的预测耐热性能值，当其满足预设条件时，将当前第一神经网络模型和第二神经网络模型作为被芯推荐模型。本发明能够采用实际室外温度训练第一神经网络模型，用以预测室内温度，并采用该预测室内温度训练第二神经网络模型，用于预测耐热性能值，并推荐实际耐热性能值与预测耐热性能值最匹配的被芯，本发明参考了实际温度，使得推荐的被芯更符合使用需求
一种推荐模型训练方法

[发明专利]基于自适应在线学习的5G负荷预测方法-CN202210908282.X在审
发明人：徐军岳;王守禧;张丽娜;杨运国;叶泓炜;侯健生;蔡建军;陈梓翰;王鹏;邹家阳;王千;黄俊威;邱璐;龚丽;卢志俊;姚越 -专利权人：金华电力设计院有限公司;国网浙江省电力有限公司金华供电公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及5G负荷分布预测技术领域，具体涉及基于自适应在线学习的5G负荷预测方法，包括：获取当前5G负荷和未来时段的温度数据；将当前5G负荷和未来时段的温度数据输入负荷预测模型中，输出未来时段的5G负荷预测概率分布；其中，将带有时间特征的历史5G负荷和历史温度数据输入过隐马尔可夫模型中学习生成负荷预测模型，并通过带有时间特征的当前5G负荷和当前温度数据迭代更新负荷预测模型的模型参数和状态变量；将负荷预测模型输出的5G负荷预测概率分布作为5G负荷预测的结果。本发明能够充分考虑时间因素和环境因素对5G负荷的影响，从而能够提高5G负荷预测的准确性。
基于自适应在线学习负荷预测方法

[发明专利]一种电缆沟敷设方式下的高压电缆表面温度预测方法-CN202011278806.9在审
发明人：周文青;刘刚;聂阳阳;叶海;吴烨;邓红雷 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电缆沟敷设方式下的高压电缆表面温度预测方法，步骤如下：获取电力电缆在运维过程中的多模态特征数据集合；将多模态特征数据集合中的原始特征量进行离差标准化和编码处理，对数据进行切分，并且将数据集合划分为训练集和测试集；构建长短期记忆神经网络电缆表面温度预测模型；输入训练集至预测模型，采用学习率自适应的Adam优化算法对预测模型中的模型参数θ进行迭代优化；取在测试集取得性能最优的模型，以此作为未来电缆表面温度预测模型，输入预处理后的特征量，得到模型的电缆表面温度预测输出层结果。本发明利用电缆运行中的多模态特征数据预测得到未来一段时刻下的电缆表面温度，该结果为高压电缆动态增容提供参考依据。
一种电缆沟敷设方式高压电缆表面温度预测方法

[发明专利]一种航空发动机空气系统腔压预测方法-CN202210969366.4在审
发明人：王海;李振环;刘太秋;沈毅;王春华;柴军生;李贺 -专利权人：中国航发沈阳发动机研究所
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请属于发动机试验技术领域，具体涉及一种航空发动机空气系统腔压预测方法。该方法包括步骤S1、采集发动机进口压力和温度、高压压气机进口压力和温度、高压涡轮进口压力和温度、低压涡轮进口压力和温度、低压涡轮出口压力和温度，及低压涡轮转速，形成特征向量；步骤S2、基于预先构建并训练完成的腔压预测BP神经网络模型，将特征向量作为模型输入，获得模型输出，其中，所述腔压预测BP神经网络模型被配置成：基于样本数据对所述腔压预测BP神经网络预测模型进行训练，优化该神经网络模型中的连接权重和阈值；步骤S3、基于模型输出，确定航空发动机空气系统腔压。本申请能够直接根据发动机参数确定空气系统腔压，提高了预测效率及预测精度。
一种航空发动机空气系统预测方法

[发明专利]基于模型不确定性和半监督学习的卫星舱内温度场重建方法-CN202211725538.X在审
发明人：龚智强;夏宇峰;李昱;张小亚;姜廷松 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型不确定性和半监督学习的卫星舱内温度场重建方法，包括：获取第一训练数据和第二训练数据；对训练数据进行预处理；构建深度学习神经网络模型；对深度学习神经网络模型进行随机初始化，利用第一训练数据对模型进行训练，重复多次初始化和训练过程，得到多个训练好的模型；确定待更新模型和辅助模型；将第二训练数据中的预设温度测点的温度输入辅助模型，计算预设温度测点的温度对应的预测温度场和预测不确定性；利用第一训练数据、第二训练数据及其对应的预测温度场和预测不确定性对待更新模型进行训练；进行卫星舱内温度场重建。本发明能够利用有限温度测点的温度实现卫星舱内温度场的快速重建，且所需的计算成本低。
基于模型不确定性监督学习卫星温度场重建方法

[发明专利]一种预测光伏电池组件温度的方法-CN201310136316.9在审
发明人：程序;周海;王知嘉;陈志宝;陈颖;崔方;丁宇宇;曹潇;谭志萍;于炳霞;周强;朱想;丁煌 -专利权人：国家电网公司;中国电力科学研究院
申请日： 2013-04-19 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种预测光伏电池组件温度的方法，所述方法通过下述步骤实现：筛选收集的光伏电站的数据，建立数据库；建立光伏电池组件温度模型并设定模型系数；预测光伏电池组件温度；校正预测的温度；获得未来组件温度本发明实现对组件温度的准确预测，有助于提高光伏发电功率预测的精确度。
一种预测电池组件温度方法

[发明专利]一种双馈型风机主轴的故障预警方法-CN202110081138.9有效
发明人：林涛;严寒;李波函;左逸琳;王瑞祥;石琳;张哲;程淑伟 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明为一种双馈型风机主轴的故障预警方法，该方法包括以下步骤：从风机设备中选取主轴温度以及与主轴相关部件的温度相关数据；采用皮尔逊相关系数从原始数据集中选取与主轴温度相关性较高的特征；利用鲸鱼算法对LightGBM预测模型中参数进行寻优，获得优化后的LightGBM正常主轴温度预测模型；将测试集数据输入到优化后的LightGBM正常主轴温度预测模型中，得到对应的主轴温度预测值，进行残差分析获得主轴温度预警阈值；从待预警的风机数据中选取与主轴温度相关性较高的特征数据，将这些特征数据输入到优化后的LightGBM正常主轴温度预测模型，得到当前待预警的风机主轴温度预测值，进行残差分析，来判断主轴温度状态，从而实现对风机主轴故障的早期预警。
一种双馈型风机主轴故障预警方法

[发明专利]一种基于加氢裂化装置的自适应温度预警方法及系统-CN202211692704.0在审
发明人：管振国;娄海川 -专利权人：浙江中控技术股份有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于加氢裂化装置的自适应温度预警方法及系统，方法为：收集历史数据，并对数据进行预处理；基于预处理后的数据使用相关性分析算法并结合经验数据获取影响反应器温度的关键特征变量；基于关键特征变量的历史数据建立聚类模型，聚类模型对数据进行聚类划分；基于不同聚类簇的历史数据分别建立温度预测模型，进行温度的预测；将当前温度变量的数据输入聚类模型得到当前数据所属聚类簇，将当前温度变量和关键特征数据输入该聚类簇对应的温度预测模型，预测得到未来时刻反应器的温度值，基于预测结果对生产安全进行决策。该方法能自适应生产工况进行温度预警对加氢裂化装置的生产温度指标进行快速精准地预测，提高生产过程的安全性。
一种基于加氢裂化装置自适应温度预警方法系统

[发明专利]连铸多流中间包钢水出口温度预测方法、装置和终端设备-CN202011386404.0有效
发明人：黄军;张永杰;陈国军;张亚竹;王舒浩;张雪元 -专利权人：内蒙古科技大学
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： B22D2/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种连铸多流中间包钢水出口温度预测方法，所述方法包括：构建中间包钢液随时间变化的温度场模型；基于所述温度场模型，获取钢包在浇铸过程中，中间包的各个出水口以及内部特征点的温度变化；构建中间包出口钢水温度的模型曲线和中间包出口钢水温度的预测模型；根据所述模型曲线和所述预测模型，生成中间包出口温度的均匀化策略。其探寻了一种连铸多流中间包钢水出口温度的预测方法，为中间包出口的温度提供预测，进而可以改进连铸生产工艺以满足生产需要，并给出消除中间包温度波动的手段。从而解决了现有技术存在的无法实时获取中间包出口钢水温度，而导致的工序能耗高，产品质量一致性差、部分品种钢材加工品质低的技术问题。
连铸多流中间钢水出口温度预测方法装置终端设备

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