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[发明专利]基于云平台的能源监控方法、装置、设备及介质-CN202310517677.1在审
发明人：何景斌;段鸿;陈春梅;吕预坤;杨嘉杰 -专利权人：江门云天电力科技有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于云平台的能源监控方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取多个样本数据集；将各个样本能源数据输入总趋势预测模型得到总趋势信息，以及将各个样本能源数据输入对应的子趋势预测模型得到子趋势信息，进而确定预测状态；根据预测状态和对应的状态标签，确定目标损失；根据目标损失，对总趋势预测模型和子趋势预测模型进行联合训练；获取目标数据集，将目标数据集输入训练后的总趋势预测模型和训练后的子趋势预测模型，确定目标数据集的状态结果；根据状态结果确定控制指令，并向能源监控平台发送控制指令，以使能源监控平台控制能源设备。本申请实施例能够预测出准确的状态结果，从而有效控制各个能源设备。
基于平台能源监控方法装置设备介质

[发明专利]一种基于多元感知的电力变压器短期运行温度预测方法-CN202211150771.X有效
发明人：童涛;冯清璇;王鹏;万华;李唐兵;徐碧川;蔡智超;童超 -专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06F18/00 文献下载
摘要：本发明属于电力变压器监测技术领域，涉及一种基于多元感知的电力变压器短期运行温度预测方法，获取电力变压器的历史状态感知数据，使用小波变换对状态感知数据进行预处理，去除状态感知数据中的噪声信号；基于状态感知数据进行特征筛选，构造用于热点温度暂态曲线预测的原始特征数据集；构建针对未来短期负荷电流的多元线性回归预测模型，并综合多元线性回归预测模型和电力调度系统的预测值，确定负荷电流的最终预测值；根据原始特征数据集，构造基于多特征尺度融合的时间卷积网络预测模型，对空间油温、绕组温度进行预测。本发明可以对多维度的电力变压器状态数据进行有效利用和分析，对电力变压器异常状态时的运行温度进行有效预测。
一种基于多元感知电力变压器短期运行温度预测方法

[发明专利]用于解析同时所预测分支指令的方法及系统-CN200780034761.7有效
发明人：罗德尼·韦恩·史密斯;布莱恩·迈克尔·斯坦普尔;詹姆斯·诺里斯·迪芬德尔费尔;托马斯·安德鲁·萨托里乌斯 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2007-09-27 - 公布日： 2009-09-02 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明揭示一种在确认所预测分支指令之前解析同时分支预测的方法。所述方法包括处理两个或更多个所预测分支指令，其中每一所预测分支指令具有所预测状态及经校正状态。所述方法进一步包括选择所述经校正状态中的一者。假如所述所预测分支指令中的一者被误预测，那么使用所选择的经校正状态来引导将来的指令提取。
用于解析同时预测分支指令方法系统

[发明专利]一种电力通信设备状态预测方法及系统-CN202010223473.3有效
发明人：吴海洋;陈鹏;郭波;丁士长;洪涛;蒋春霞;李霁轩 -专利权人：国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力通信设备状态预测方法，包括采集待预测电力通信设备的特征数据；采用预设的混合注意力模型处理特征数据；将处理后的特征数据输入预设的LSTM，进行待预测电力通信设备状态预测。本发明基于注意力机制和LSTM模型，构建端到端的设备状态预测框架，对采集的特征数据进行降维、信息挖掘，最终对网络节点上的设备运行状态进行预测，对于场景中数据维度高、特征稀疏时，状态预测效果较好。
一种电力通信设备状态预测方法系统

[发明专利]车辆状态的预测装置以及存储介质-CN202111294286.5在审
发明人：木暮宏光 -专利权人：丰田自动车株式会社
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： B60L58/12 文献下载
摘要：本公开涉及一种车辆状态的预测装置以及存储介质。车辆状态的预测装置对车辆是否成为能够实施与外部的电力交付的车辆状态进行预测，其中，存储有以在输入由车辆的位置信息、与天气相关的信息、以及与日期时间相关的信息所组成的至少三个信息时输出车辆是否成为能够实施与外部的电力交付的车辆状态的预测结果的方式而进行了学习的车辆状态预测模型通过向该车辆状态预测模型中输入车辆的位置信息、与天气相关的信息、以及与日期时间相关的信息，来预测出车辆是否成为能够实施与外部的电力交付的车辆状态。
车辆状态预测装置以及存储介质

[发明专利]一种锂离子电池剩余寿命预测方法-CN201811352261.4有效
发明人：盘朝奉;陈瑶;王丽梅;何志刚;陈伟鹤;薛安荣;蔡涛 -专利权人：江苏大学
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种锂离子电池剩余寿命预测方法，通过运用粒子滤波算法获得电池模型的状态参数变化数据，将数据导入指数平滑预测模型(ES)得到状态参数预测值，再带入观测方程得到容量的观测预测值，最后将观测预测值反馈给粒子滤波对电池剩余寿命(RUL)进行预测。本发明的ES‑PF预测模型，可以解决粒子滤波算法在预测阶段状态参数不能更新，导致预测误差随预测周期变长而变大的问题，有效提高粒子滤波算法的预测精度。
一种锂离子电池剩余寿命预测方法

[发明专利]针对移动通信系统的系统状态预测方法及装置-CN202310362220.8在审
发明人：刘巍巍;唐玉建;唐艺;董晗;石丽雅;杨悌;周磊;窦嵩玉;马利萌;王欣;刘蔚;赵晓波;侯聪;常恩彪;李子京;赵聆聆;华珂;张希波;尹瑛;孙建涛;柏华英;黄玉彬 -专利权人：中国人民解放军61623部队
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04W24/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种针对移动通信系统的系统状态预测方法，所述方法包括：获取通信系统中各子系统的系统参数，根据各子系统的系统参数分别构建各子系统对应的子向量，并根据各子向量构建通信系统的系统状态向量；分别确定系统状态向量和多个系统状态聚类结果之间的聚类距离，并根据各聚类距离，确定系统状态向量对应的目标系统状态聚类结果；将目标系统状态聚类结果对应的系统预测状态，作为目标系统预测状态。采用本方法能够降低系统状态预测的计算量，同时保留系统状态预测的精度。
针对移动通信系统状态预测方法装置

[发明专利]卫星轨道的预测方法-CN201310345613.4有效
发明人：陈曦;张中华;葛宁 -专利权人：清华大学
申请日： 2013-08-09 - 公布日： 2013-12-18 - 主分类号： G01C21/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种卫星轨道的预测方法，包括以下步骤：获得过去N小时的卫星事后精密轨道，获得卫星初始状态；计算卫星受力参数；根据所述的卫星受力参数计算未来M小时卫星第一预测轨道根数；根据所述过去N小时的卫星事后精密轨道计算轨道根数修正系数；根据所述轨道根数修正系数修正第一预测轨道根数，获得修正轨道根数；利用所述修正轨道根数计算轨道状态，获得第一预测轨道状态；根据所述过去N小时的卫星事后精密轨道计算卫星初始状态修正系数；以及根据初始状态修正系数修正第一预测轨道状态，获得预测的卫星轨道状态。本发明的技术可用于预测卫星轨道，满足导航定位类卫星的基于预测的方法实现实时定轨需求。
卫星轨道预测方法

[发明专利]搬送控制装置-CN202010400105.1在审
发明人：北村亘 -专利权人：村田机械株式会社
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：搬送控制装置具备状态预测部和决定部，状态预测部以如下方式进行机器学习：输入与第1期间相关联的搬送指令及表示搬送系统的状态的状态信息，并针对用于对搬送系统的动作进行控制的参数的设定值的每个候选输出与第1期间之后的第2期间相关联的表示搬送系统的预测状态的状态预测信息，决定部通过将与过去期间相关联的搬送指令及状态信息输入至状态预测部，而针对参数的设定值的每个候选获取与预测对象期间相关联的状态预测信息，并基于参数的设定值的每个候选的状态预测信息的评价结果来决定在预测对象期间内应用于搬送系统的参数的设定值
控制装置

[发明专利]脑灌注状态预测装置、方法、设备及模型训练装置-CN202210153193.9有效
发明人：王振常;郑伟;任鹏玲;乔鹏岗;罗德红;蔡林坤;赵二伟;刘雅文;张婷婷;刘冬;吕晗;尹红霞;赵鹏飞;李静 -专利权人：首都医科大学附属北京友谊医院
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： A61B8/06 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种脑灌注状态预测装置、方法、设备及模型训练装置，该脑灌注状态装置包括：第一获取模块用于获取生理特征数据，所述生理特征数据包括颈部血流数据、生理指标数据；第一确定模块用于确定与所述生理特征数据对应的颈部血流状态；第一处理模块用于根据所述颈部血流状态，确定与所述生理特征相对应的脑灌注状态。上述装置能够实现对脑灌注状态的预测。并且该脑灌注状态预测方法融合了更多的生理特征，提高了脑灌注状态预测结果的准确性，同时无需使用大型检查设备即可完成对脑灌注状态的预测，从而降低了脑灌注状态检查难度，使得脑灌注状态预测方法能够适用到各个应用场景，进一步提高了该预测方法的实用性。
灌注状态预测装置方法设备模型训练

[发明专利]一种锂离子电池健康状态和剩余寿命预测方法-CN202310463122.3在审
发明人：张越;胡浩文;宋世豪;乔秀杰;张楚;陈佳雷;王业琴;彭甜;张新荣 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开一种锂电池健康状态和剩余寿命预测方法，收集不同工况下锂离子电池单体充放电的电压、电流、温度、容量数据，采用KPCA方法消除原始数据中的冗余特征信息，建立基于时间卷积网络和Reformer模型的锂离子电池健康状态模型和剩余寿命预测模型采用Logistic混沌映射对蜜獾算法的种群进行初始化，引入基于维度学习的更新策略，得到改进的蜜獾算法；运用改进的蜜獾算法对电池健康状态模型和剩余寿命预测模型的超参数进行优化，使用优化后的电池健康状态模型预测电池健康状态电池健康状态预测结果输入到优化后的剩余寿命预测模型中进行预测，得到最终的锂电池剩余寿命预测结果。与现有技术相比，本发明能够高精度的预测电池健康状态和剩余寿命。
一种锂离子电池健康状态剩余寿命预测方法

[发明专利]数据预测模型训练、光伏发电系统的异常预警方法及装置-CN202211576995.7在审
发明人：曾瑞江;李志勇;刘宇豪;黄缙华;黄曙;卢建刚;余志文;骆洁艺;杨世哲;汪绪先;郑文杰;吴跃隆;陆荟颖 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据预测模型训练、光伏发电系统的异常预警方法及装置，数据预测模型训练方法，包括：获取光伏逆变器的目标历史使用状态量；利用目标历史使用状态量对预设的数据预测模型进行训练，得到数据预测模型的初始权值；获取光伏逆变器的目标实时使用状态量；利用目标实时使用状态量及数据预测模型，预测得到下一使用状态量；根据所述下一使用状态量及所述目标实时使用状态量，对所述数据预测模型的初始权值进行更新。本发明数据预测模型训练、光伏发电系统的异常预警方法及装置，可以有效地提高模型的泛化能力，且模型训练时能进行自适应调整权重，进而能够有效地提高预测数据的准确率，使得光伏发电系统的异常预警更为准确。
数据预测模型训练发电系统异常预警方法装置

[发明专利]一种电池寿命在线预测方法及系统-CN202111117040.0在审
发明人：康祖超;熊刚;敬琴;伍权;谢勇波;王文明;钟雄武 -专利权人：长沙中车智驭新能源科技有限公司
申请日： 2021-09-23 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种电池寿命在线预测方法及系统，方法包括获取电池充电状态下不同时刻的多组状态参数，确定每组状态参数对应的等效静态电压；判断每个等效静态电压是否在预设的特征区间内，如是，则根据处于特征区间内的等效静态电压对应的状态参数确定特征容量，得到多组特征容量；根据多组特征容量确定电池的真实容量；根据真实容量预测电池的寿命。本发明可根据电池充电状态下的状态参数预测电池的寿命，预测方法简单；使用等效静态电压消除了充电状态下充电电流对充电电压的影响，保证了基础预测参数的精度以及寿命预测结果的精度；本发明根据预测容量确定电池的真实容量，以真实容量预测电池寿命，使得寿命预测结果的精度得到进一步的提升。
一种电池寿命在线预测方法系统

[发明专利]土地利用变化预测方法、装置、介质及设备-CN202310822134.0在审
发明人：王俊 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了土地利用变化预测方法、装置、介质及设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：分别对待预测土地在多个时间点对应的土地状态初始图像进行区域划分，得到多个时间点对应的土地状态分割图像，基于多个时间点的土地状态分割图像，生成土地变化动态图；获取待预测土地对应的转移概率矩阵，将土地变化动态图和转移概率矩阵输入至预训练的特征提取模型，获取土地状态特征预测矩阵；将土地状态特征预测矩阵输入至预训练的土地状态预测模型，获取土地状态预测图像的土地预测结果，土地变化动态图利用图结构来表示土地利用系统中的各种要素和动态关系，更好地考虑土地利用变化的历史依赖和未来趋势，提高土地利用变化预测的准别率。
土地利用变化预测方法装置介质设备

[发明专利]基于聚类和动态划分时间序列的电站风机状态预测方法-CN202310301941.8在审
发明人：吕游;魏玮;陈江;曾卫东;樊启祥 -专利权人：华北电力大学;华能集团技术创新中心有限公司;西安热工研究院有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本发明公开了属于电站风机状态预测技术领域的一种基于聚类动态划分时间序列的电站风机状态预测方法。在离线状态下利用能表征风机运行状态的监测参数数据，基于k‑means聚类算法实现风机状态分类并对原始数据进行标记，根据标记好的数据训练相关状态预测模型。在线预测时将数据序列同时输入各状态预测模型，根据输入序列中的数据分类情况设置权重系数初始值，以最终计算值与实际观测值的偏差为指标，基于搜索算法对权重系数寻优，实现精确的电站风机状态预测。
基于动态划分时间序列电站风机状态预测方法