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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果45个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种风电功率预测方法-CN201911220447.9有效
  • 董朕;简俊威;刘颖锋;邓民皓;甘文琪 - 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司肇庆供电局
  • 2019-12-03 - 2023-04-07 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种风电功率预测方法,包括以下步骤:S1、根据局域均值分解对原始风电功率时间序列进行分解;S2、对每个PF分量和余量构建各自的训练数据集和测试数据集;S3、对每个PF分量和余量分别建立改进差分算法优化极限学习机的风电功率预测模型;S4、将训练数据集中多个PF分量和余量的训练样本逐一输入改进差分算法优化极限学习机的风电功率预测模型进行训练,得到各自对应的风电功率预测子模型;S5、将测试数据输入到各自对应的风电功率预测子模型进行预测;S6、将每个风电功率预测子模型的预测输出值进行组合叠加处理。本发明的风电功率预测方法有效降低原始风电功率数据非线性强对预测结果的影响,获得了更高精度的风电功率预测结果。
  • 一种电功率预测方法
  • [发明专利]智能建筑整合管理系统-CN202110245996.2在审
  • 甘文琪 - 群光电能科技股份有限公司
  • 2021-03-05 - 2022-02-08 - H04L67/025
  • 一种智能建筑整合管理系统,包括具有云端设定平台的云端管理系统、对应至建筑物并具有地端设定平台的智能建筑系统、以及与建筑物中的设备连接的智能建筑套件。云端设定平台建立多个云端设定档,智能建筑系统基于自身的MAC Address从云端管理系统取得对应的云端设定档,并受限于云端设定档的内容进行地端的设定程序。当智能建筑套件与智能建筑系统通信连接时,地端设定平台依据智能建筑套件的套件类型启用对应的设定模块对智能建筑套件进行设定并产生地端设定档,并将地端设定档汇入智能建筑套件以完成地端的设定程序。
  • 智能建筑整合管理系统
  • [发明专利]智能建筑整合管理系统及其管理方法-CN202110012675.8在审
  • 蔡宛铢;甘文琪 - 群光电能科技股份有限公司
  • 2021-01-06 - 2022-01-18 - G06F16/245
  • 一种智能建筑整合管理系统及其管理方法,所述智能建筑整合管理系统包括具有项目管理数据库的第一云端管理系统、受第一云端管理系统管理的智能建筑系统、及通过转换界面连接第一云端管理系统的第二云端管理系统。所述管理方法包括:由第一云端管理系统接收智能建筑系统所负责的建筑物的相关数据并储存于项目管理数据库;授权第二云端管理系统连接并存取项目管理数据库;接受第二云端管理系统针对项目管理数据库的存取动作;对存取动作所对应的数据进行格式转换;及,由第二云端管理系统将转换后的数据存放于内部的需求数据库。
  • 智能建筑整合管理系统及其方法
  • [发明专利]一种风电功率预测方法-CN201911114416.5有效
  • 董朕;甘文琪;邓民皓 - 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司肇庆供电局
  • 2019-11-14 - 2021-09-21 - G06Q10/04
  • 本发明属于风电功率预测技术领域,具体涉及一种风电功率预测方法,首先根据EEMD对风电功率时间序列进行分解,得到多个IMF分量和一个余量,然后采用VMD对EEMD分解产生的IMF1分量进行二次分解,得到多个不同频段的子分量,对分解得到的全部分量构建各自的训练数据集和测试数据集,然后对对每个分量分别建立SVR预测模型,同时采用萤火虫算法优化SVR的参数,提高模型的泛化能力和预测精度;最后将测试样本输入训练好的SVR中得到风电功率预测结果。本方法充分考虑分解得到的高频IMF1分量对预测结果的影响,能获得较高精度的短期风电功率预测结果。
  • 一种电功率预测方法

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top