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]融合物理测量和软测量的热力管线安全智能监测预警方法-CN202311182713.X在审
  • 谢金芳;孙敬贤;刘定杰;赵琼 - 浙江英集动力科技有限公司
  • 2023-09-14 - 2023-10-20 - F17D5/02
  • 本发明公开了一种融合物理测量和软测量的热力管线安全智能监测预警方法,包括:在热力管线便于监测的点位安装包括压力传感器和温度传感器的数据采集装置,获取易测量物理数据集;在数据采集装置不便安装于热力管线或数据无法可靠采集时,以热力管线运行特性建立热力管线机理模型,以热力管线的历史运行数据和热力管线的属性数据建立热力管线数据驱动模型,采用数据驱动与机理模型融合的方法构建热力管线压力和温度软测量模型,获取不易测量的软测量数据集;采用机器学习算法进行训练学习,建立热力管线异常风险概率预测模型,并依据热力管线的异常风险概率预测值进行安全监测和分级预警,提高城市热力管网系统的安全管理能力。
  • 融合物理测量热力管线安全智能监测预警方法
  • [发明专利]一种基于滞后时间辨识的供热二级网分户调控方法-CN202210592077.7有效
  • 穆佩红;谢金芳;刘定杰;赵琼 - 浙江英集动力科技有限公司
  • 2022-05-27 - 2023-09-22 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于滞后时间辨识的供热二级网分户调控方法,包括:建立供热系统二级网数字孪生模型;基于供热系统二级网数字孪生模型和热用户户前安装的热计量表、户内安装的室温传感器采集的数据,结合室外天气数据,建立热用户需求负荷预测模型;分别对户前安装的电动调节阀动作到供水流量变化响应的滞后时间,供水流量发生变化到室内温度变化响应的滞后时间进行辨识,建立滞后控制模型;基于热用户需求负荷预测模型,以室温满足需求范围为目标,建立分户供热阀门调控预测模型;基于分户供热阀门调控预测模型和滞后控制模型,获取各供热用户户前安装的电动调节阀的阀门调控策略;基于供热系统二级网数字孪生模型,对各供热用户户前安装的电动调节阀的阀门调控策略进行验证和策略下发执行。
  • 一种基于滞后时间辨识供热二级分户调控方法
  • [发明专利]一种考虑分时电价以及管网蓄热的热电机组负荷调度方法-CN202310770502.1在审
  • 程箭;付强 - 浙江英集动力科技有限公司
  • 2023-06-28 - 2023-09-19 - G06Q10/0631
  • 本发明提供一种考虑分时电价以及管网蓄热的热电机组负荷调度方法,属于负荷调度技术领域,具体包括:基于供热管网的蓄热能力以及热用户的蓄热能力确定整体系统的蓄热能力,即热电机组参与调节的范围;基于日前的热电机组的负荷预测结果确定日内的不同时段的热电机组的出力计划,并基于分时电价进行待优化时段的确定;基于新能源装机的容量以及类型确定在待优化时段的预测负荷波动率,并基于其对待优化阶段进行筛选得到筛选时段;考虑新能源装机的波动量和热电机组的蓄热能力,以经济收益最大为目标,对在筛选时段的热电机组的出力计划进行动态调整,得到在筛选时段的热电机组的负荷出力,从而进一步提升了负荷调度的经济性。
  • 一种考虑分时电价以及管网蓄热热电机组负荷调度方法
  • [发明专利]基于多源图像识别和深度学习的能源站异常行为预警方法-CN202310688572.2在审
  • 赵琼;李金菱;徐含沁 - 浙江英集动力科技有限公司
  • 2023-06-09 - 2023-09-15 - G06V20/52
  • 本发明公开了一种基于多源图像识别和深度学习的能源站异常行为预警方法,包括:将能源站划分为多个关键监测区域,通过调度启动第一图像采集装置巡视关键监测区域,采集人员进入区域图像,判断是否有人员进入,在判断有人员进入后,调度启动第二和第三图像采集装置进行多源图像采集;对采集的多源图像进行处理获得多源融合图像,并采用改进的YOLOv5算法进行人员目标检测,和采用DeepSort算法进行人员目标追踪;进行人脸特征提取、行为轨迹特征提取和骨架特征提取和特征融合后,分别输入至已训练完成的生成对抗网络和BiLSTM网络中进行能源站异常行为识别和决策融合,获得能源站关键监测区域的异常行为类别,并进行预警。
  • 基于图像识别深度学习能源异常行为预警方法
  • [发明专利]基于云边协同的能源站高频数据采集和异常状态识别方法-CN202310687531.1在审
  • 赵琼;金鹤峰;穆佩红;王炳 - 浙江英集动力科技有限公司
  • 2023-06-09 - 2023-09-05 - G06F18/241
  • 本发明公开了一种基于云边协同的能源站高频数据采集和异常状态识别方法,包括:通过在能源站设备处安装振动传感器、声音传感器和压力波传感器,获取能源站设备的振动、声音和压力波数据;通过边缘计算平台中的数据采集模块对相关的能源站设备数据信息进行采集,获得能源站设备高频数据;通过云平台对能源站设备历史高频数据进行聚类学习后,将高频数据打上正常和异常数据标签,并建立高频数据异常检测模型,下发至边缘计算平台对采集的能源站设备实时高频数据进行检测,若检测为异常高频数据,则上传至云平台;云平台接收到能源站设备异常高频数据后,通过预先建立的能源站设备异常识别模型进行能源站设备异常识别,获得能源站设备异常类型。
  • 基于协同能源高频数据采集异常状态识别方法

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