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]一种基于分时电价的负荷用电管理控制方法-CN201911189876.4有效
  • 梅文庆;黄子昊;罗文广;李红波;张志学 - 中车株洲电力机车研究所有限公司
  • 2019-11-28 - 2022-07-26 - H02J3/14
  • 一种基于分时电价的负荷用电管理控制方法,采用调度中心直接控制和用户控制相结合的控制模式,其控制方法包括:可知负荷,调度中心获知负荷的信息,控制中心不直接控制负荷的运行,可知负荷由用户直接控制;调度中心给用户运行建议,用户决定负荷运行状态并反馈给调度中心;可控负荷,调度中心获知负荷的信息,调度中心通过通讯模块向负荷发送控制信号,直接控制负荷的运行状态;可控负荷优先运行于用户直接控制模式,仅在调度中心无法保持总负荷平稳时转为调度中心直接控制模式;黑箱负荷,与调度中心没有信息交互的负荷;调度中心在总电表处读取实时功率来对其进行间接测量。本发明具有能够实现用户电费最低、能够保证实时负荷平稳等优点。
  • 一种基于分时电价负荷用电管理控制方法
  • [发明专利]数据中心负荷预测方法、装置、设备和存储介质-CN202211117446.3在审
  • 王莉;费爱国;徐连明;王鹏飞;邹仕雯 - 北京邮电大学
  • 2022-09-14 - 2023-01-17 - G06Q10/04
  • 本发明实施例提供一种数据中心负荷预测方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取多个历史时刻的目标数据;目标数据包括数据中心负荷数据及多个类型的与负荷数据相关的特征数据;将待预测时刻之前多个历史时刻的数据中心负荷及多个类型的与负荷数据相关的特征数据输入到训练后的负荷预测模型,得到数据中心负荷预测结果;模型用于基于历史时刻的目标数据和预测出的未来时刻的特征数据,对未来时刻的数据中心负荷进行预测。本发明实施例的方法通过探索出有价值的未来时刻的特征数据,并根据探索出的特征数据指导历史时刻的目标数据进行负荷预测,提升了数据中心负荷预测的准确性。
  • 数据中心负荷预测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]电力系统中负荷精细化控制方法和系统-CN201410232513.5有效
  • 莫光玲;苏伟;刘智勇;王文银;何勃兴 - 广州电力设计院;上海千贯节能科技有限公司
  • 2014-05-28 - 2014-08-13 - H02J3/14
  • 本发明提供一种电力系统中负荷精细化控制方法,包括:控制中心检测当前用户群需调整的负荷量;控制中心获取所述用户端中所述用电器的备用容量和预设的负荷调控级别;控制中心根据所述用电器的备用容量和所述负荷调控级别,计算所述用户群中不同负荷调控级别的可调控负荷;控制中心根据所述当前用户群需调整的负荷量和所述用户群不同负荷调控级别的可调控负荷,生成负荷调控信号并发送给所述用户端;其中,所述负荷调控包括本次调控级别及调控比例;所述用户端接收所述负荷调控信号,根据所述本次负荷调控级别及调控比例调整所述用电器的负荷。本发明还提供对应的系统,能大幅降低电力系统的处理负担,提高负荷调控速度。
  • 电力系统负荷精细控制方法系统
  • [发明专利]基于形态特征的电力负荷曲线自适应聚类方法-CN201710655080.8有效
  • 刘友波;刘俊勇;吕林;李阳 - 四川大学
  • 2017-08-03 - 2019-10-01 - G06K9/62
  • 本发明公开了基于形态特征的电力负荷曲线自适应聚类方法,其提取获取的电力负荷曲线的形态特征,获取设定量个函数密度值作为初始的聚类中心;通过计算最小聚类代价函数值对电力负荷曲线进行分类:当相邻两次迭代的聚类中心变化量小于或等于预设阈值时,将得到的聚类中心存入聚类中心集合;当设定量等于或大于预设阀值时,采用聚类中心集合中的所有聚类中心聚类得到聚类系谱图选取聚类中心和聚类中心数量;当相邻两次迭代的聚类中心变化量小于或等于预设阈值时,获取当前聚类中心,之后采用最小聚类代价函数值对电力负荷曲线进行分类;当所有电力负荷曲线均分类至聚类中心所在电力负荷曲线簇时,输出当前聚类中心,电力负荷曲线簇和聚类中心数量。
  • 基于形态特征电力负荷曲线自适应方法

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