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]预测模型训练以及预测方法、装置及存储介质-CN202211195056.8在审
  • 燕达;王潇;康旭源;孙红三 - 清华大学
  • 2022-09-28 - 2022-12-23 - G06Q10/04
  • 本发明涉及预测领域,具体涉及一种预测模型训练以及预测方法、装置及存储介质。包括:获取目标场景对应的训练数据集;利用训练数据集训练至少两种不同的初始预测网络,生成至少两种候选初始预测模型;根据各个候选初始预测模型的模型精度,从各个候选初始预测模型确定模型精度最高的候选初始预测模型,作为最优初始预测模型;基于训练数据集,对最优初始预测模型对应的模型配置进行优化,生成最优目标预测模型,保证了生成的最优目标预测模型的准确性,进而可以保证利用最优目标预测模型对目标场景对应的进行预测的准确性
  • 预测模型训练以及方法装置存储介质
  • [发明专利]一种预测供管网需求的方法-CN202210105548.7在审
  • 郭静波;弗朗索斯·考尔托特;孙晔琦 - 法国电力公司
  • 2022-01-28 - 2023-08-08 - F24F5/00
  • 本发明涉及预测供管网需求的方法,包括:‑建立包含建筑热性能数值模型的初始库,每个模型分别对应于供管网的各个建筑并包含有限数量的参数并适于计算相应建筑的需求;‑使用历史测量需求和天气数据作为边界条件,校准参数,从而获参数化数值模型;‑在训练期内对参数化数值模型进行模拟,获得模拟历史需求时间序列;‑获得一组固定权重,历史需求时间序列的加权总和与训练期间内测量到的需求相匹配,其中该组固定权重通过统计方法获得;‑在预测期内对参数化模型进行模拟,以所天气预报数据为边界条件,得到预测需求时间序列;以及‑将固定权重应用于预测需求时间序列,通过预测需求时间序列的加权总和获得需求预测。本发明提高了需求预测精度和效率。
  • 一种预测管网中的需求方法
  • [发明专利]新型能氮液化装置-CN202110727715.7在审
  • 李少林 - 李少林
  • 2021-06-29 - 2022-12-30 - F25J1/02
  • 本发明提供新型能氮液化装置,涉及能回收技术领域。该新型能氮液化装置,包括能氮换热器和转移介质循环压缩机,所述能氮换热器设有天然气复热通道、高压氮放热通道、转移介质放热通道、低压转移介质复热通道和压力氮放热通道。通过采用循环介质转移高中温端节流提供低温端,低温端不足时可增加氮液化,避免氮液化量过少,导致的系统经济性下降,采用能氮换热器、液氮过冷器或过冷段设置转移通道,可降低投资,采用转移循环介质和氮节流循环,阶梯式提供低温,降低氮液化能耗和提高装置的适应能力,可显著增加液氮液化,具有显著的经济效益和推广价值。
  • 新型冷能氮液化装置
  • [发明专利]冰箱控制方法、冰箱及计算机可读存储介质-CN202010105403.8有效
  • 陈小平;于显双 - 佛山市云米电器科技有限公司;陈小平
  • 2020-02-20 - 2022-12-13 - F25D29/00
  • 本申请提供一种冰箱控制方法、冰箱及计算机可读存储介质,该方法包括:获取所述冷冻室的存放物品的第一重,以及所述冷藏室的存放物品的第二重;根据所述第一重和第二重,确定所述冷冻室的存放物品的第一比重,以及所述冷藏室的存放物品的第二比重;获取所述冰箱的总参数,根据所述总参数和第一比重确定所述冷冻室的第一参数,并根据所述总参数和第二比重确定所述冷藏室的第二参数;按照所述第一参数对所述冷冻室进行制冷,以及按照所述第二参数对所述冷藏室进行制冷。本申请智能地控制冰箱分配源的制冷,极大提高了制冷效率。
  • 冰箱控制方法计算机可读存储介质

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