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]一种基于RankBoost的光伏场站出力波动量化评价方法-CN202010075416.5有效
  • 任洲洋;夏威夷 - 重庆大学
  • 2020-01-22 - 2023-04-25 - H02J3/00
  • 本发明公开了一种基于RankBoost的光伏场站出力波动量化评价方法,主要步骤为:1)获取光伏场站的历史出力数据,并剔除无效数据,建立有效数据集V;2)计算各光伏场站出力波动量化指标;所述出力波动量化指标包括出力起止时刻波动指标TDR(ε1)、输出功率波动指标和发电量波动指标;3)基于各光伏场站出力波动量化指标,对有效数据集V进行再次筛选,得到有效数据集V';4)利用RankBoost算法对有效数据集V'的出力波动量化指标进行评估,得到各光伏场站出力波动能评估结果。本发明创建了全面、科学、直观的量化指标和评价方法,使光伏场站随机波动由过去的定性评价跃升到定量层次。
  • 一种基于rankboost场站出力波动性量化评价方法
  • [发明专利]一种基于风电场出力波动模糊的分类方法-CN201610075597.5在审
  • 金小明;张东辉;程兰芬 - 南方电网科学研究院有限责任公司
  • 2016-02-03 - 2016-05-18 - G06Q50/06
  • 本发明是一种基于风电场出力波动模糊的分类方法。本发明能够根据风电日出力数据的波动进行模糊分类,反映风电的出力特性,提出风电日出力标么值分布在0.2以上的风电日出力波动具有明显的规律,根据风电日波动曲线的形态将风电出力模糊分为六种类型,分别为低值区间波动型、凸型、凹型、下降型、上升型还是高值区间波动。本发明提出的一种基于风电场出力波动模糊的分类方法,方法应用方便,能够根据风电日出力数据的波动进行模糊分类,反映风电的出力特性,从而能够直观描述后不仅能够供调度部门进行经济调度使用,在长期也能够供规划部门进行合理电源配置使用
  • 一种基于电场出力波动性模糊分类方法
  • [发明专利]一种基于电商平台的产品销量波动评估方法-CN201610022367.2有效
  • 王旻毅 - 焦点科技股份有限公司
  • 2016-01-13 - 2017-05-31 - G06Q30/02
  • 一种基于电商平台的产品销量波动评估方法,步骤如下步骤1.以周为单位,根据险种、下单平台、产品ID,进行样本统计;步骤2.利用变异系数描述样本离散程度,即产品销量长期波动根据险种、下单平台、产品ID,进行初步分析;步骤3.借助z‑score标准化最新样本刻画最新样本与均值的偏离程度根据险种、下单平台、产品ID,计算变异系数CV,用以表征各周承保订单数的离散程度,即长期波动;变异系数越大,长期波动越强;步骤4.根据险种、下单平台、产品ID,计算z‑score标准化最新周承保订单数,用以反映最新周承保订单数较均值的偏离程度,即短期波动;正标准化值表示激增,负标准化值表示暴跌;标准化的绝对值越大,短期波动越强
  • 一种基于平台产品销量波动性评估方法
  • [发明专利]基于人工智能的数据波动预警方法及相关设备-CN202210641918.9在审
  • 原鹏飞 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2022-06-07 - 2022-08-19 - G06Q10/06
  • 本申请提出一种基于人工智能的数据波动预警方法、装置、电子设备及存储介质,基于人工智能的数据波动预警方法包括:依据预设的数据采样时间点采集数据以作为测试数据;依据自定义指标分析法划分所述测试数据以获取训练数据;对所述训练数据进行插值以获取数据波动曲线;分解所述数据波动曲线获得综合曲线集合;依据自定义距离算法计算所述数据波动曲线与所述综合曲线集合中每条综合曲线的距离,并以其中最小距离对应的综合曲线作为预警曲线;基于所述预警曲线与预设的波动阈值对数据波动进行预警。本申请通过统计数据应用上线之后的测试数据,可以针对数据应用传递的数据的波动进行预测,从而提升数据应用预警的时效
  • 基于人工智能数据波动预警方法相关设备

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