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[发明专利]一种放电时间的确定方法、装置及电子设备-CN202110150437.3在审
发明人：陶三奇;李凡;葛木明;张鹏 -专利权人：合肥阳光新能源科技有限公司
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： H02J3/32 文献下载
摘要：本发明提供了一种放电时间的确定方法、装置及电子设备，本发明在还未接近发电系统开始发电的时间，基于短期功率预测结果进行发电时间的确定，在接近发电系统开始发电的时间，则基于超短期功率预测结果进行发电时间的确定，超短期功率预测方式对未来短时间的功率值的预测精度高于短期功率预测精度，所以使用超短期功率预测结果确定的第二放电时间段的准确度较高，进而使用准确度较高的第二放电时间段，进行储能子系统的放电控制的准确度也会较高
一种放电时间确定方法装置电子设备

[发明专利]一种基于用户表示的深度模型序列推荐方法及系统-CN202111107990.5在审
发明人：孙杰;吴泓辰;敬静;张化祥 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于用户表示的深度模型序列推荐方法及系统，所述方法包括以下步骤：分别获取用户总体偏好的长期序列和用户当前动态偏好的短期序列；通过深度序列推荐模型MLUR得到推荐结果；其中，所述深度序列推荐模型包括短期建模表示学习模块、长期建模表示学习模块和门控融合模块，利用门控融合模块结合短期建模表示学习模块、长期建模表示学习模块。通过基于多层感知器MLP的门控模块，通过考虑热销项目，最近交互项目和长期偏好之间的关系来决定长期和短期表示的贡献比率。该模块通过考虑到热销项目的信息来平衡长期和短期表示，从而可以同时处理用户的意图动态性。
一种基于用户表示深度模型序列推荐方法系统

[发明专利]一种基于注意力机制的深度学习知识追踪方法及系统-CN202210379090.4在审
发明人：徐连诚;王广超;卢浩冉;王新华;郭磊 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明属于知识追踪领域，提供了一种基于注意力机制的深度学习知识追踪方法及系统，通过采用自我注意机制可以保留上下文顺序信息，在学生的整个历史序列中显式地调用题目交互，明确计算长短期历史序列中每个元素之间的不同权重，并捕捉动态的长期和短期知识状态，以划分子序列的形式准确地捕获和增强学生的长期和短期知识状态，学生在当前时间跨度的连续行为反映了学生的短期知识表示，而在当前时间跨度之前的所有历史行为都反映了学生的长期知识状态，自我注意机制能够自适应地学习学生长期和短期连续行为的对应依赖关系。
一种基于注意力机制深度学习知识追踪方法系统

[发明专利]一种电表数据验证与修补方法、装置及存储介质-CN202211545590.7在审
发明人：俞胜;黄福兴;陶晓峰;陆春艳;丁宏;韦昊辰;王小芬 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;南瑞集团有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种电表数据验证与修补方法、装置及存储介质，属于配电技术领域，方法包括：对电表数据进行预处理，以获取长期趋势数据和短期趋势数据；将长期趋势数据分别输入至预构建的各基模型，并对各基模型所输出的基预测结果进行集成，以获取电表数据长期趋势预测结果；对短期趋势数据进行特征提取，并将提取到的特征与实时电表读数进行匹配，以获取电表数据短期趋势预测结果；结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补该方法结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补。
一种电表数据验证修补方法装置存储介质

[发明专利]融合多时序特征的配电台区短期用电负荷预测方法及系统-CN202310919037.3在审
发明人：孙岗;赵鹏;严莉;呼海林;赵伟廷;张闻彬;常英贤;汤琳琳;王高洲;郑海杰;潘法定;刘函;牛德玲 -专利权人：国网山东省电力公司信息通信公司;国网山东省电力公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明属于电力大数据领域，提供了一种融合多时序特征的配电台区短期用电负荷预测方法及系统。其中，为了解决采用深度学习模型进行预测由于会出现过拟合现象而降低预测精度的问题，融合多时序特征的配电台区短期用电负荷预测方法包括获取配电台区历史用电负荷、气象以及时间信息；利用预先训练好的短期用电负荷预测模型处理电台区历史用电负荷、气象以及时间信息，得到短期用电负荷预测值；其中，所述短期用电负荷预测模型包括若干串联连接的子模型；每个子模型的结构相同，均包括输入层、多时序特征模型、深度残差网络层和输出层，其能够提高负荷预测精度。
融合多时特征配电短期用电负荷预测方法系统

[发明专利]确定驾驶员的长期驾驶倾向的系统和方法-CN201310656010.6有效
发明人：田炳昱;J·D·张;郑同训 -专利权人：现代自动车株式会社;起亚自动车株式会社
申请日： 2013-12-06 - 公布日： 2017-12-12 - 主分类号： B60W40/09 文献下载
摘要：一种确定驾驶员的长期驾驶倾向的系统和方法，可以包括数据检测器以及控制器，其中，所述数据检测器检测用于确定驾驶员的长期驾驶倾向和短期驾驶倾向的数据；所述控制器基于从所述数据检测器接收的所述数据确定驾驶员的短期驾驶倾向和长期驾驶倾向，并且根据驾驶员的短期驾驶倾向或驾驶员的长期驾驶倾向来控制发动机或变速器，其中所述控制器连续确定预先确定的时间的驾驶员的短期驾驶倾向，并且根据驾驶员的预先确定的数量(n)的短期驾驶倾向来确定驾驶员的长期驾驶倾向
确定驾驶员长期驾驶倾向系统方法

[发明专利]风电功率爬坡的预测方法-CN201310457433.5有效
发明人：曹银利;鲁宗相;王玮;乔颖;付嘉渝;徐曼;张鹏 -专利权人：清华大学;国家电网公司;甘肃省电力公司
申请日： 2013-09-30 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种风电功率爬坡的预测方法，主要包括以下步骤：据时序先后逐点计算超短期风电功率爬坡持续时间、爬坡幅值、爬坡方向及实时爬坡率，比较与阈值判断是否为风电功率爬坡事件；获取每日更新的短期风电功率预测序列，对其逐点进行平滑处理，根据超过设定阈值部分的极大值确定功率爬坡事件的爬坡中心时间，根据附近超过阈值的临界点计算爬坡持续时间、爬坡幅值及爬坡方向，实现短期风电功率极端爬坡事件预测；以及分别对超短期风电功率爬坡和短期风电功率爬坡的历史预测结果和历史观测结果进行统计
电功率爬坡预测方法

[发明专利]一种提升风电场超短期功率预测准确率的方法-CN202010292283.7有效
发明人：朱新宇;景志林;梁志平;刘锐;赵德强 -专利权人：北京天润新能投资有限公司
申请日： 2020-04-14 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种提升风电场超短期功率预测准确率的方法，包括如下步骤：步骤1，对样本进行基于混沌理论的空间重构；步骤2，建立基于混沌时间序列预测的神经模型；步骤3，通过重构空间进行超短期功率预测。超短期第2小时调和平均数准确率由56.39%提升至90.5%，大幅度减少“两个细则”考核；2、应用混沌理论对样本空间重构，构建基于混沌时间序列预测的神经模型及基于重构空间做超短期功率预测后准确率提升明显，功率预测滞后、连续变化风速下预测不准、趋势预测错误等重、难点问题，逐步得到解决，超短期工功率预测准确率由56.39%提升至90.5%。
一种提升电场短期功率预测准确率方法

[发明专利]一种基于混合神经网络模型的风速预测方法-CN202010484805.3有效
发明人：胡伟飞;何亦菡;程锦;刘振宇;谭建荣 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合神经网络模型的风速预测方法，包括：对风速原始时间序列数据进行集成经验模态分解，建立长短期记忆神经网络对集成经验模态分解得到的分量信号进行预测，通过贝叶斯优化算法对长短期记忆神经网络的超参数进行调节优化本发明通过将随机非稳态的原始短期风速时间序列分解为稳定变化的时间序列数据，并对长短期记忆神经网络的超参数进行自动调节优化，得到预测结果，大大降低了预测误差，提高了预测精度，可应用于短期风速的预测，为风力发电网络的智能运维提供有力工具
一种基于混合神经网络模型风速预测方法

[发明专利]一种短期负荷预测方法及装置-CN202110604166.4有效
发明人：李伟;周俊宇;吴海江;唐鹤;黄斐;花洁;黄炳翔;陈凯阳;梁锦来;骆国铭;陈晓彤;钟童科;陈刚;何引生;区允杰 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种短期负荷预测方法及装置，用于解决现有的负荷预测技术选取的预测指标不具有代表性，预测手段缺乏针对性，导致预测结果偏差较大的技术问题。方法具体包括：获取短期日期属性，短期日期属性包括时间属性和周属性；若根据短期日期属性判断当前日为节假日，则基于节假前负荷相似性原则，根据历史关联日负荷数据、历史节假日负荷数据和当前节假关联日负荷数据预测当前节假日负荷数据；若根据短期日期属性判断当前日为非节假日，则采用预置步长预测模型，根据历史关联时刻点温度和历史关联时刻点负荷数据预测当前日负荷数据。
一种短期负荷预测方法装置

[发明专利]一种储能基于自适应神经网络(ANN)平抑短期风电波动的控制方法-CN201911055525.4在审
发明人：舒展;陈波;程思萌;陶翔;蔡霞;彭晓涛 -专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;武汉大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种储能基于自适应神经网络(ANN)平抑短期风电波动的方法。考虑利用储能减小短期风电波动偏离风电预测，基于两组电池储能在线交替工作于充电或放电运行方式，设计了平抑风电波动的双电池组储能系统，提出了电池容量的设计方法。针对短期风电波动的强随机性，结合ANN能在对象模型未知时，建立输入输出的非线性映射，利用风电并网与预测的偏差自适应调整神经元输入权值，提出了两电池储能系统基于ANN预测平抑短期风电波动的方法。本发明可有效节约储能电池的循环使用寿命，实现风电并网较好跟踪预测的短期风电波动持续分量，减小风电短期持续单向波动给调频带来的影响，提高风电系统的频率稳定性和运行经济性。
一种基于自适应神经网络 ann 平抑短期波动控制方法

[发明专利]一种核设施短期释放情形下大气弥散预测评价方法-CN202011464709.9在审
发明人：郑平辉;朱好;王晓亮;李凤菊;耿小爽;白晓平;郑伟;毛亚蔚 -专利权人：中国核电工程有限公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种核设施短期释放情形下大气弥散预测评价方法，通过计算全年逐时的大气弥散因子、干湿沉积因子，进一步计算关键居民组在考虑的短期释放时长下所受剂量，将各种气象条件序列下关键居民组所受剂量按照数值大小升序排列，每个剂量值对应一个百分位值，根据保守性考虑，选择某一百分位所对应的剂量作为关键居民组本次短期释放所受剂量的合理预测值，该百分位所对应的气象序列可作为评价本次短期释放的代表性天气条件。该方法能够更加合理保守地评价核设施短期释放的辐射影响，能够广泛地应用于不同释放时段的单一短期释放的辐射影响评价，从而对全年连续均匀排放的核设施运行状态下气载流出物的辐射影响评价方法进行合理的补充和完善。
一种设施短期释放情形大气弥散预测评价方法

[发明专利]一种数据管理方法、装置、设备及存储介质-CN202011360310.6在审
发明人：石鸿伟;李坤;黄韬;刘韵洁 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据管理方法、装置、设备和存储介质，包括：接收到数据采集指令之后，间隔第一预设时间，以线程池的方式并行采集设备数据，得到短期数据，并将所述短期数据存储至第一数据库；在监测到所述短期数据过期之前，从所述第一数据库中抽样提取所述短期数据，得到长期数据，并将所述长期数据存储至第二数据库，当单表数据量大于预设阈值时，按设备进行分表存储。上述技术方案，先将以线程池的方式并行采集到的短期数据存储至第一数据库，再抽取第一数据库中的短期数据，得到长期数据，并将长期数据存储至第二数据库，并使用分表存储解决单表数据量过大的问题，使数据的采集更加迅速
一种数据管理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种飞机发动机故障检测方法和系统-CN202110943801.1在审
发明人：刘东升;吴玉婷;黄锴健;洪德衍;陈亚辉;刘彦妮 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞机发动机故障检测方法和系统，所述方法包括如下步骤：获取飞机发动机性能参数，构建飞机发动机性能参数样本集；建立双向长短期记忆网络模型，根据所述飞机发动机性能参数确定所述双向长短期记忆网络模型的输入层和输出层，并训练所述双向长短期记忆网络模型；获取所述长短期记忆网络模型参数建立遗传个体和种群，根据遗传算法将种群中个体进行交叉、变异和复制中的至少一种；将所述种群多次迭代后计算每一个体的适应度，选取最高的适应度的长短期记忆网络模型参数对应的飞机发动机故障检测结果作为最终结果基于优化的双向长短期记忆网络(Bi‑LSTM)对飞机发动机进行检测，可以降低输入数据和参数的选择要求，并提高故障检测效果。
一种飞机发动机故障检测方法系统

[发明专利]基于长短期跨模态一致性推理的迭代文本图像生成方法-CN202210579474.0在审
发明人：颜成钢;丛高翔;李亮;徐常亮;张深源;王仲远;高婷婷;朱尊杰;陈楚翘;高宇涵 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明公开了基于长短期跨模态一致性推理的迭代文本图像生成方法。首先获取文本指令意图的特征向量表示；然后提取源视觉图像的长期视觉特征信息和短期视觉特征信息；再构建目标图像生成器，通过目标图像生成器输出目标图像；将文本指令信息，长短期源视觉特征和生成的目标图像共同输入到长短期跨模态判别器，分别输出长期跨模态的一致性得分和短期跨模态的一致性得分。本发明通过长短期的一致性推理，模型可以更好地在语义空间对齐物体的视觉属性和相关地文本指令，以及更好地构建物体与物体之间的相对位置关系，进一步地保证了用户文本与所述图像的跨模态一致性，提高了生成质量。
基于短期跨模态一致性推理文本图像生成方法