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]一种实现订单执行全流程可视化的系统和方法-CN201711054521.5有效
  • 于忠清;韩松;王爱玲 - 青岛鹏海软件有限公司
  • 2017-11-01 - 2023-10-24 - G06Q10/10
  • 一种订单执行全流程可视化的系统和方法,其系统包括订单初始化模块、订单全流程执行模块、订单全流程监控模块、订单异常分析模块、订单预警模块、订单预测模块、订单可视化模块;其方法包括的步骤:订单初始化、订单全流程执行、订单全流程监控与分析、订单预警、订单预测、订单全流程可视化。本发明的有益效果:设计了“端到端”的全流程订单流转模型,通过流程标准化,简化了各个环节相关人员操作步骤,所有订单一览无余,可以实现多维度查看订单、实现多样的数据采集和查看方式;进行了订单全流程跟踪,各环节响应尽在掌握;异常订单及时通知、高效协同无断点;订单状态汇总分析简化,分析决策有依据;实现便捷的信息化操作,提高了工作效率。
  • 一种实现订单执行流程可视化系统方法
  • [发明专利]一种生产车间中针对人员质量信息的管理方法-CN201711026238.1有效
  • 于忠清;宋熠红;巩文凯 - 青岛鹏海软件有限公司
  • 2017-10-27 - 2023-08-22 - G06Q10/0639
  • 一种生产车间中针对人员质量信息的管理方法,包括步骤:配置缺陷;采集质量缺陷;判定责任;展示质量缺陷;积分计算;监控质量信息。本发明的优点是:解决了生产过程中,质量缺陷确认责任人难的问题,并且将质量缺陷及时传递给生产车间的制造人员,帮助人员及时发现不足,避免重复发生质量缺陷;对制造人员,现场管理者建立了质量积分考核方法,在现场大屏展示排名,以此来提高质量意识和态度;监控人员质量水平,对于质量水平差,不合格的人员及时报警,降低质量损失;采用软件的形式,实现了质量信息共享,减少了人为干预,提高了质量信息收集效率。
  • 一种生产车间针对人员质量信息管理方法
  • [发明专利]一种基于数据驱动的改善球团抗压强度的方法-CN202310324280.0在审
  • 王磊;孙延贞;于忠清 - 青岛洪锦智慧能源技术有限公司
  • 2023-03-28 - 2023-06-27 - C22B1/02
  • 本发明公开了一种基于数据驱动的改善球团抗压强度的方法,涉及球团矿生产技术领域。获取球团生产冷却过程各工艺段温度参数,分析原始数据集中各变量的重要性,选择会影响鼓风干燥段温度、抽风干燥段温度、预热1段温度、预热2段温度、回转窑窑头温度、回转窑窑中温度、回转窑窑尾温度、环冷1段温度、环冷2段温度、环冷3段温度和环冷4段温度来建立基于抗压强度的球团质量预测模型;基于统计学习理论提出的支持向量机得出数据驱动模型并使用遗传优化算法进行求解,以球团抗压强度为优化目标,以热工参数为决策变量,获得最优热工参数,以最优热工参数为目标将风温控制在最佳状态,保证整个生产过程的稳定进行,从而改善和提高球团抗压强度。
  • 一种基于数据驱动改善抗压强度方法
  • [发明专利]一种基于数据驱动的提高垃圾焚烧发电量的方法-CN202310161589.2在审
  • 初广辉;孙延贞;于忠清 - 青岛洪锦智慧能源技术有限公司
  • 2023-02-24 - 2023-05-23 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于数据驱动的提高垃圾焚烧发电量的方法,涉及垃圾焚烧余热锅炉发电领域。获取垃圾焚烧余热锅炉发电的生产工艺参数,对数据进行预处理,预处理包括数据清洗、变换,剔除异常数据,获得原始数据集,分析原始数据集中各变量的重要性,从经验和数据角度共同考虑,选择与发电机功率相关的特征来建立预测模型,根据需求设计模型,共设计19个模型,包括目标模型、约束模型、点控制模型,通过随机森林模型得出数据驱动模型并使用粒子群优化算法进行求解,将19个预测模型用于余热锅炉发电量寻优求解,优化思想主要是通过调节风机频率和各段风门开度来提升发电量,获得可控变量最佳运行条件,以达到提高发动机功率的目的。
  • 一种基于数据驱动提高垃圾焚烧发电量方法
  • [发明专利]一种基于数据挖掘的污水处理厂进水质量预测方法-CN202010721271.1有效
  • 于忠清;寇腾跃 - 青岛洪锦智慧能源技术有限公司
  • 2020-07-24 - 2023-04-07 - G06F16/2458
  • 本发明公开了一种基于数据挖掘的污水处理厂进水质量预测方法,涉及水体水质预测领域。所述预测方法具体为获取数据后将进水速率的时间戳与碳质生化需氧量CBOD、pH值、总悬浮固体TSS的每日浓度值时间戳对齐;将每日平均进水率数据作为单变量,15分钟为间隔获取的进水率为多变量,建立以进水流量为输入生成碳质生化需氧量CBOD值的拟合模型,补齐缺失的CBOD值;数据降维得到预处理数据集;将预处理数据集按淡旺季进行区分,淡季数据输入多层神经网络MLP得到淡季CBOD预测模型,旺季数据输入决策树CRT得到旺季CBOD预测模型。通过数据补齐使得用于训练和测试的数据集更为完整,分别建立淡季和旺季的预测模型,使得预测精度更高。
  • 一种基于数据挖掘污水处理进水质量预测方法
  • [发明专利]一种基于数据驱动的冷冻水出水温度设定值优化方法-CN202211447170.5在审
  • 孙延贞;于忠清 - 青岛洪锦智慧能源技术有限公司
  • 2022-11-18 - 2023-03-21 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于数据驱动的冷冻水出水温度设定值优化方法,涉及商用中央空调电能能耗优化节能技术领域。针对待预测的最佳冷冻水出水温度设定值,获取制冷机系统和冷冻水循环系统相关运行参数数据,包括室内温湿度、室外温度、电表数据、冷冻水回水温度和冷冻水出水温度;对以上数据进行相关性分析,得到最佳的特征数据集,通过LightGBM算法对特征数据进行训练和预测得到预测模型;在当前环境下,通过鱼群算法对冷冻水出水温度进行寻优,得到在满足室内温度需求前提下的最佳冷冻水出水温度,使能耗最低。应用本发明,能实现在不同环境温度下对制冷机能耗的准确预测并对冷冻水出水温度进行寻优。
  • 一种基于数据驱动冷冻出水温度设定值优化方法
  • [发明专利]一种基于数据驱动的冷冻水循环优化节能方法-CN202211447951.4在审
  • 张俊;孙延贞;于忠清 - 青岛洪锦智慧能源技术有限公司
  • 2022-11-18 - 2023-02-03 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种基于数据驱动的冷冻水循环优化节能方法,对待预测冷水机组、冷冻水泵,获取冷水机组等设备及主管路的历史数据,对历史生产数据进行预处理,使用支持向量回归算法,计算得到冷冻水循环能耗模型;利用遗传算法对冷水机组的启停、冷冻水泵的启停和频率和冷水机组的冷冻水出水温度进行编码,将冷冻水循环能耗模型的预测值函数作为适应度函数,将冷冻水主管供水温度最为限制条件,进行遗传操作的迭代循环,得到最低能耗和对应的设备启停组合以及冷水机组的冷冻水出水温度设定值;应用本发明能实现在不同室内外温度下对冷冻水循环能耗的准确预测并找出设备最优的启停组合及冷水机组冷冻水出水温度设定值。
  • 一种基于数据驱动冷冻水循环优化节能方法
  • [发明专利]一种母管并联的多锅炉优化节能方法-CN202210429145.8在审
  • 陈国栋;王文睿;孙延贞;于忠清 - 青岛洪锦智慧能源技术有限公司
  • 2022-04-22 - 2022-07-29 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种母管并联的多锅炉优化节能方法及其装置,涉及锅炉系统能耗预测技术领域。针对待预测锅炉系统的设备,获取锅炉系统中各台锅炉的煤耗系数E、负载流量分配比P、锅炉主管的负载L等数据得到历史数据集;然后对历史数据进行预处理,得到锅炉系统的能耗向量;将锅炉系统能耗特征向量输入支持向量回归算法,计算得到锅炉系统能耗模型;将数据库中读取全部的锅炉特征向量v输入锅炉系统模型中,利用遗传算法通过对比不同负载流量分配比Pt对应的煤耗系数,找到煤耗系数最低时对应的负载流量分配比Pt。应用本发明,能实现对锅炉系统的提前、准确预测与优化。
  • 一种并联锅炉优化节能方法
  • [发明专利]一种基于数据驱动的改善铝电解生产效率的方法-CN202210199513.4在审
  • 寇腾跃;孙延贞;于忠清 - 青岛洪锦智慧能源技术有限公司
  • 2022-03-02 - 2022-06-28 - G16C20/10
  • 本发明公开了一种基于数据驱动的改善铝电解生产效率的方法,涉及铝电解生产技术领域。获取铝电解槽中生产工艺参数,分析原始数据集中各变量的重要性,将原始数据集中的16个变量进行删除,选择会影响电流效率的极距、槽温、氧化铝浓度、阳极效应系数、阳极电流密度、电解槽平均电压、电解质水平、铝水平、电解质分子比和电流效率来建立预测模型,避免数据冗余;通过多层感知器MLP神经网络得出数据驱动模型并使用粒子群优化算法进行求解,将铝电解槽的可控变量极距、槽温和氧化铝浓度作为决策变量,响应剩余的不可控变量,获得可控变量最佳运行条件,以达到铝电解槽节能降耗的目的。
  • 一种基于数据驱动改善电解生产效率方法

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