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]基于MQPSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法-CN201710448089.1在审
  • 吴凌;周伟;白竣仁;陈实;陈雪梅;易军 - 重庆科技学院
  • 2017-06-14 - 2017-08-15 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于MQPSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法,包括S1将反应再生系统的传递函数模型转化为阶跃响应模型;S2建立DMPC模型,包括开环预测模块、稳态目标计算模块和动态矩阵控制模块;S3利用MQPSO算法,在不放松约束条件的前提下,对经济优化和能源消耗的多目标优化函数进行求解;S4根据MQPSO算法对S3的多目标优化函数求得的解,求得反应再生系统的输出设定值,并与实际输出的偏差作为单目标误差函数本发明提供的基于MQPSO‑DMPC的反应再生系统优化控制方法不仅减小了RRS硬件负担,还能获取更优的操作变量参数,在保证经济效益以及减少能耗的基础上,进一步对RRS进行优化控制。
  • 基于mqpsodmpc反应再生系统优化控制方法
  • [发明专利]基于VMD-MQPSO-BPn网络的电力负荷预测方法-CN202010673530.8在审
  • 肖秦琨;张雪;邓雪亚;尹玉婷;张杰韬 - 西安工业大学
  • 2020-07-14 - 2020-11-03 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于VMD‑MQPSO‑BPn网络的负荷预测方法。以克服现有数据预处理技术存在的端点效应、噪声残余和模态混叠的缺陷。:将获取电力负荷历史数据作为原始负荷数据序列信号X(t);利用变分模态分解(VMD)将原始负荷数据序列信号分解成指定个数的本征模态函数;用本征模态函数构建相应不同结构的BP神经网络;设置BP神经网络和MQPSO算法的各参数设定值;使用自适应变异量子粒子群算法优化不同结构的BP神经网络的权重和阈值,建立MQPSO‑BPn预测模型;将VMD分解若干个本征模态函数输入训练集进行训练;将训练后的MQPSO‑BPn预测模型应用于每个模态函数的测试数据
  • 基于vmdmqpsobpn网络电力负荷预测方法

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