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[发明专利]基于电热耦合电池模型的SOP预测系统及其预测方法、存储介质-CN202110501399.1在审
发明人：潘奎;刘爽;朱立宾;魏勇;肖寒 -专利权人：东风汽车集团股份有限公司
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于电热耦合电池模型的SOP预测系统，包括互相通讯连接的SOP预测模块、等效电路模型计算模块和电池热模型计算模块所述等效电路模型计算模块用于根据等效电路模型、充放电电流IL和电池平均温度T确定输出电压UL和产热量Q，所述电池热模型计算模块用于根据电池热模型、产热量Q和环境温度Tf确定电池平均温度T。本发明还公开了一种基于电热耦合电池模型的SOP预测系统的预测方法，根据等效电路模型计算模块和电池热模型计算模块耦合求解得到输出电压，然后根据电池电压约束模块、电池温度约束模块和电池SOC约束模块得到电池最大充放电电流，从而预测出下一时刻电池的SOP，提高了电池SOP的预测精确度。
基于电热耦合电池模型 sop 预测系统及其方法存储介质

[发明专利]一种地铁通风空调系统负荷预测方法-CN202210887445.0在审
发明人：邓家璧;何红宇;冯冲;郑奇雨;徐腾云;陈佳伟;王伟;马灵玲 -专利权人：浙江中控信息产业股份有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种地铁通风空调系统负荷预测方法，包括以下步骤：S1：通过传感器或系统获取原始数据；S2：通过LS‑SVR算法训练外部历史温度和外部历史湿度得到第一模型，预测未来温度和未来湿度；S3：通过深度递归神经网络算法训练历史进站客流量和历史出站客流量得到第二模型，预测未来进站客流量和未来出站客流量；S4：通过模糊预测模型计算负荷增量得到负荷增量预测值；S5：基于集成学习融合第一模型、第二模型和模糊预测模型得到强模型，基于强模型输出负荷预测值。本发明的有益效果是：能基于历史数据和实时数据建立焓值、客流和负荷增量的预测模型，能对预测模型加权求和得到强模型并输出负荷预测值。
一种地铁通风空调系统负荷预测方法

[发明专利]GIS隔离开关触头温度长周期预测模型的方法、装置及设备-CN202310335390.7在审
发明人：阮江军;何松 -专利权人：武汉黉门电工科技有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种GIS隔离开关触头温度长周期预测模型的方法，包括如下步骤：有限元温度场仿真构建GIS隔离开关结构模型；根据SVR算法形成映射的SVR模型；选取动态负荷预测的模型；预测GIS隔离开关结构模型的动态负荷；进行参数调整，获得权重构建预测误差最低的模型；获取GIS隔离开关的触头温度长周期预测模型；可以对趋势性和周期性的变化趋势进行拟合，这种方式适用于电力系统的日度周期性与年度周期性的负荷变化规律，同时也适用于环境因素的日度周期性与年度周期性变化规律，提高了预测结果。
gis 隔离开关温度周期预测模型方法装置设备

[发明专利]一种系统优化方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202211085953.3在审
发明人：袁永莉;祝用华 -专利权人：美的集团（上海）有限公司;广东美的白色家电技术创新中心有限公司;美的集团股份有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： F24F11/89 文献下载
摘要：本申请公开了一种系统优化方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：获取环境参数、训练好的空间特性预测模型和系统性能预测模型；利用所述训练好的空间特性预测模型和所述环境参数对空间特性进行预测，得到预测负荷、预测露点温度；利用所述系统性能预测模型、所述预测负荷和所述环境参数对系统性能进行预测处理，得到预测系统能耗；基于所述预测露点温度和所述预测系统能耗对当前系统参数进行优化处理，得到目标系统参数；控制系统基于所述目标系统参数运行
一种系统优化方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于分布式机器学习的热力站负荷预测及优化控制方法-CN202211612922.9在审
发明人：谢金芳;金鹤峰;穆佩红;赵琼 -专利权人：浙江英集动力科技有限公司
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分布式机器学习的热力站负荷预测及优化控制方法，包括：在多个热力站附近设置对应的边缘计算装置，基于热力站负荷特征和时间序列特征构建特征向量；云端服务器初始全局热负荷预测网络模型，并下发给每个边缘计算装置；边缘计算装置利用本地数据进行热负荷预测网络模型的训练，获得局部热负荷预测网络模型；云端服务器聚合多个边缘计算装置的局部热负荷预测网络模型，更新全局热负荷预测网络模型，并下发至每个边缘计算装置；在保持供热系统的总流量和二次网回水温度不变的情况下，建立二次网供水温度预测模型，计算二次网的供水温度设定值，并调节一次网调节阀来控制二次热网供水温度。
基于分布式机器学习热力负荷预测优化控制方法

[发明专利]一种基于机器学习时间序列预测的主汽温控制优化方法-CN202211341193.8在审
发明人：石硕 -专利权人：山东道与物联科技有限公司
申请日： 2022-10-30 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G05D23/20 文献下载
摘要：本发明属于主汽温优化方法技术领域，提供了一种基于机器学习时间序列预测的主汽温控制优化方法，包括以下步骤，S1，观察现有实际运行数据，并与历史数据进行对比分析；S2，在S1后，建立预测模型，以便完成汽温预测模型的准确预测；S3，在S2基础上建立过热器出口温度预测逆模型，并通过逆模型反推一定延迟时间前过热器减温器出口设定温度；S4，最后采用预测模型+PID的方式，实现过热器出口温度的准确控制；本发明通过主汽温模型预测算法与单PID减温水阀门控制相结合，克服现有主汽温系统大惯性、大延迟、时变、扰动多特点等问题，以便实现主汽温度的超前控制。
一种基于机器学习时间序列预测温控优化方法

[发明专利]一种氢燃料电堆的温度预测补偿方法、系统、设备及介质-CN202310334369.5有效
发明人：吴秀东;曾喆昭;贺文锋 -专利权人：广东名阳信息科技有限公司;曾喆昭
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H01M8/04298 文献下载
摘要：本发明公开了一种氢燃料电堆的温度预测补偿方法、系统、设备及介质，氢燃料电堆通过两组散热风扇进行温度调节，其中所述方法包括：构建关于氢燃料电堆入口处冷却水的温度动态预测模型；将获取的氢燃料电堆的当前输出功率和两组散热风扇的当前电机驱动信号输入至温度动态预测模型，得到当前无时滞温度预测值；根据温度动态预测模型的实时运行情况和散热系统时滞，确定当前有时滞温度预测值；根据当前无时滞温度预测值、当前有时滞温度预测值和获取的氢燃料电堆入口处冷却水的当前温度实测值，生成氢燃料电堆入口处冷却水的当前温度预测补偿值
一种燃料温度预测补偿方法系统设备介质

[发明专利]一种用于端铣切削的切削力预测及温度预测的方法-CN201410508868.2在审
发明人：焦黎;王西彬;沈超群;董朝辉;解丽静;刘志兵 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2014-09-28 - 公布日： 2015-01-07 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于端铣切削的切削力预测及温度预测的方法，切削力预测的方法建立基于平均切削力的铣削力预测模型和基于斜角切削机理的铣削力预测模型，对两类模型参数进行回归计算，预测瞬态铣削力，与试验数据进行对比分析，验证所建立的单、多齿铣削力模型；切削力温度预测的方法建立了空间任意位置有限长线热源温度场求解模型及空间任意位置有限长旋转运动线热源温度场求解模型；运用有限元仿真方法，提出了嵌入式半人工热电偶方法，通过开展高速端铣切削温度场分布测量对有限元仿真结果及理论计算结果进行验证及误差分析
一种用于切削切削力预测温度方法

[发明专利]一种基于深度学习的海洋表面温度场预测方法-CN202111419175.2在审
发明人：宋弢;魏伟;徐丹亚;王家荣;韩润生;孟凡 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的海洋表面温度场预测方法，属于海洋观测技术领域，该方法首先获取含有海洋表面多个特征的数据样本库，对不同特征进行预处理，得到具有时空关联性的海洋表面温度场时空样本库；其次基于所述的海洋表面温度场时空样本库，利用卷积长短期记忆网络建立海洋表面温度预测模型：预测模型的输入为过去多个时刻的多个海洋表面环境特征，包括海表面温度、海表面盐度、海面高度，模型的输出为海洋表面未来时刻的温度场数据；预测模型的最终输出为目标海域t+1，t+2,t+3时刻的预测温度场。本发明利用深度学习的强非线性映射能力和多模态融合能力来开展海洋表面温度场的预测研究，实现了海洋表面温度场及时、准确、轻量化的预测。
一种基于深度学习海洋表面温度场预测方法

[发明专利]基于深度学习算法的设备智能测温方法、终端、存储装置-CN202110139176.5在审
发明人：柒强;周阳 -专利权人：广州朗国电子科技有限公司
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习算法的设备智能测温方法、终端、存储装置，该设备智能测温方法包括：S101：根据设备的温度信息、工作状态信息建立数据库，通过深度学习算法对数据库进行学习训练形成温度预测模型；S102：根据温度预测模型的输出结果获取温度预测信息，判断温度预测信息是否满足预设条件，若是，则根据温度预测信息进行设备报警，若否，则执行S103；S103：获取包含设备的当前温度信息的图像，根据图像获取设备的当前温度信息；S104：根据当前温度信息进行设备预警，根据当前温度信息、工作状态信息优化温度预测模型。
基于深度学习算法设备智能测温方法终端存储装置

[发明专利]一种基于机器学习模型的MCS合成装置反应温度预测方法-CN202010737959.9在审
发明人：楼云霄;马晓华;吴玉成;张扬;廖晓全 -专利权人：浙江中控技术股份有限公司;浙江中控软件技术有限公司
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明涉及工业装置数据挖掘领域，尤其涉及一种基于机器学习模型的MCS合成装置反应温度预测方法，包括从MCS合成装置运行相关变量中筛选出与反应温度有关的变量因素；获取与反应温度有关的变量因素所对应的历史数据并进行预处理；采用ε‑SVR机器学习算法建立SVR反应温度变化率预测模型；获取与反应温度有关的变量因素所对应的当前数据并输入训练好的SVR反应温度变化率预测模型，计算获得未来一段时间的反应温度变化率预测值，通过对当前反应温度值与反应温度变化率预测值进行累加，获得未来一段时间MCS合成装置的反应温度预测值。通过对甲基氯硅烷(MCS)合成装置运行反应温度进行预测，能够分析当前该甲基氯硅烷(MCS)合成装置的反应温度的稳定性及变化趋势。
一种基于机器学习模型 mcs 合成装置反应温度预测方法

[发明专利]一种钢水温度预测方法及装置-CN202310542273.8在审
发明人：刘明月;吉孟扬;冯元崴;段小刚;罗乐;张晶丽;方向 -专利权人：鉴微数字科技（重庆）有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请提供了一种钢水温度预测方法及装置，其中，该方法包括：确定历史真空脱气处理对应的多个历史数据组中每个历史数据组包含出站钢水温度和生产数据；将每个历史数据组的生产数据作为样本，将该历史数据组的出站钢水温度作为标签，训练机器学习模型；将当前真空脱气处理对应的生产数据输入至机器学习模型，得到机器学习模型输出的预测钢水温度。通过训练机器学习模型，将当前真空脱气处理对应的生产数据输入至机器学习模型，得到机器学习模型输出的预测钢水温度，解决了现有技术中导致预测钢水温度的准确率较低的问题，达到了提高准确率的效果。
一种钢水温度预测方法装置

[发明专利]一种基于传感数据融合的温度场预测方法-CN201811066070.1有效
发明人：王迪;张玺 -专利权人：北京大学
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公布了一种基于时空条件自回归过程的温度预测方法，属于工业工程技术领域。建立由全局温度变化过程和局部温度变化过程组成的时空预测模型，通过热力学模型描述全局温度变化，通过时空迁移学习模型描述局部温度变化，实现对工程温度系统的全面而准确的预测。本发明利用现有温度传感器数据对未来短期内温度系统进行预测，可以得到未来一段时间内温度系统全面而准确的信息；能够解决目前在工程系统中存在的由于传感器数据不足、数据部分缺失而导致的不能准确预测温度系统的问题
一种基于传感数据融合温度场预测方法

[发明专利]一种变压器温度预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310642136.1在审
发明人：董玉玺;温慧玲;韩荣珍;张云;钟振鑫;朱锐锋;唐松平;张作刚;黄晓波;曾力;马志学;王云龙;李冲;王俊星;黄穗雯;巫小彬;王曹;王雅琴;刘敏 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司惠州供电局
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种变压器温度预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：根据目标变压器所关联的至少一个待使用参数，确定与所述目标变压器相对应的待使用模型；基于与所述待使用模型相对应的至少一个待确定约束条件，确定与所述目标变压器相对应的目标解析解；根据所述目标解析解确定与所述目标变压器相对应的温度预测模型，并基于所述温度预测模型对所述目标变压器进行温度预测，得到相应的温度预测结果。解决了由于变压器内部介质复杂不均匀，且在变压器运行过程中对变压器的温度预测与实际预测结果相差较大的问题，取到了在不影响变压器正常运行的前提下，准确的对变压器内部的温度进行预测的效果。
一种变压器温度预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于长短期记忆网络的桥梁温度预测方法、介质及设备-CN202011340388.1在审
发明人：张建龙;束景晓;郑旭达;赵东月;傅磊;王韶鹏;王一戈;崔潇 -专利权人：河南省高速公路联网管理中心;西安交通大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于长短期记忆网络的桥梁温度预测方法、介质及设备，将桥梁温度数据集按比例分为训练集，验证集和测试集；基于Keras构建网络模型，使用训练集和验证集对网络模型进行训练，得到预测模型；将测试集数据送入预测模型中，在预测窗口发现异常值时，进行预警处理。本发明通过对时间窗口的划分，提供了充分的预警时间来解决发现的问题，并且神经网络预测模型在峰值的预测上更为精准，更稳定。
基于短期记忆网络桥梁温度预测方法介质设备