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公开(公告)号:CN113902051A
公开(公告)日:2022-01-07
申请号:CN202111032839.X
申请日:2021-09-03
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及漏电预警领域,公开了一种漏电预警方法,包括获取目标监测点上采集到的实时电流数据,所述实时电流数据包括电流互感器采集的三相实测电流值和剩余电流互感器采集的剩余电流值,将所述三相实测电流值和所述剩余电流值输入至经过训练的预设接线诊断模型进行诊断,得到接线诊断结果,若所述接线诊断结果为存在接线问题,生成含有存在接线问题的提示信息,并将提示信息发送至管理平台用于对监测点进行接线排查;若所述接线诊断结果为不存在接线问题,判断所述剩余电流值是否大于预设剩余电流阈值,若是,则发出漏电预警信息,若否,则无漏电,不发出漏电预警信息。本发明可以给出精准的漏电预警,避免了因接线问题而出现的漏电预警误报。
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公开(公告)号:CN110953687B
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN201910957612.2
申请日:2019-10-10
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种空调的健康度评价方法、系统及存储介质,其中评价方法包括:根据故障类型ft和故障等级fd计算每台空调的故障影响因子IA;根据历史维修记录中已修复的故障类型ft′及其故障等级fd′计算每台空调的故障预留因子IB;根据累计的启动次数计算每台空调的启动影响因子IC;根据运行时长计算每台空调的运行影响因子ID;结合故障影响因子IA、故障预留因子IB、启动影响因子IC和运行影响因子ID计算每台空调的健康度IH;比较健康度IH指标与预设值,根据比对结果对空调执行保持运行、更换或维修操作。本发明根据健康度IH对空调状态进行评价,可最大化延长了空调的综合使用寿命。
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公开(公告)号:CN119651573A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411724406.4
申请日:2024-11-28
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合多目标的光伏发电区间预测方法。包括模型构建,所述模型构建包括动态区间优化损失函数的构建,所述动态区间优化损失函数的构建包括采用Transformer模型架构为基础模型架构,在传统回归任务的基础上,设计区间预测损失函数模块,提出一个融合点预测和区间预测的多目标损失函数以及一个惩罚函数,优化目标为最小化平均预测区间宽度的同时最大化区间覆盖率,实现长时序动态区间预测以及点预测。该融合多目标的光伏发电区间预测方法在确保高覆盖率的同时,生成窄的预测区间,解决了传统预测方法在准确性和动态适应能力方面的不足。
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公开(公告)号:CN119291534A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411499573.3
申请日:2024-10-25
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
IPC: G01R31/385 , G01R31/387 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本申请提供一种电池剩余电量估算方法、设备及介质,该方法包括:获取单体电池的单体剩余电量的目标初始值、额定容量以及电池健康度,并确定单体电池的充放电状态以及均衡状态,均衡状态包括均衡开启状态或均衡关闭状态;根据均衡状态、充放电状态、单体剩余电量的目标初始值、额定容量以及电池健康度,估算单体电池的单体剩余电量;根据单体电池的单体剩余电量以及充放电状态,对单体电池的单体剩余电量进行校准,确定单体电池的校准后单体剩余电量,以提高电池剩余电量的估算精度。
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公开(公告)号:CN116805054A
公开(公告)日:2023-09-26
申请号:CN202310684259.1
申请日:2023-06-12
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , B60L53/60 , B60L53/65
Abstract: 本发明公开了一种电动自行车充电负载识别方法。包括数据采集处理、训练阶段、实际部署阶段、以及基于差量特征的电动自行车充电行为实时识别阶段;所述训练阶段包括构造差量特征,所述构造差量特征包括差量特征的采集,对差量特征进行平滑,以及差量特征对应的负荷特征的构建;所述实际部署阶段包括差量特征的负荷特征构建,获得实时的差量特征。该电动自行车充电负载识别方法能够较充分考虑到实际部署后在充电自行车和普通信号叠加的情况下准确获得充电自行车负荷特征的问题。
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公开(公告)号:CN115388536A
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202211074673.2
申请日:2022-09-02
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
IPC: F24F11/89 , G06F30/27 , G06K9/62 , F24F110/10
Abstract: 本发明公开了一种空调室温预测系统。包括特征工程模块、数据处理模块、以及随机森林算法模块,所述特征工程模块用于对收集的基本数据实施特征工程;所述数据处理模块用于对特征工程构建的训练数据样本抽样进行特殊异常值处理、数据分箱等一系列数据处理;随机森林算法模块用于特征选择,相应预测模型构建、训练、及优化。本发明以建筑内的空调数据为基础例,分场景构建不同场景的通用模型,让用户可根据不同场景选择使用对应的模型,实现准确的室温预测,避免传统的物理温度传感器检测方式存在的工程问题。
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公开(公告)号:CN112097365A
公开(公告)日:2020-12-18
申请号:CN202010662000.3
申请日:2020-07-10
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于预测和分类模型的空调故障检测与辩识方法及装置,该方法包括:S101:根据空调的正常状态运行数据和故障运行数据,通过正常状态运行数据、故障运行数据分别建立运行预测模型、故障分类模型;S102:通过运行预测模型判断空调是否发生故障,若是,则执行S103,若否,则执行S101;S103:利用运行预测模型定位空调发生故障的数据段,并通过故障分类模型获取数据段对应的故障类型。本发明通过空调的正常状态运行数据、故障运行数据分别建立运行预测模型、故障分类模型,并创造性融合状态预测模型和分类模型,实现了较高的检测和辨识准确率,同时,还能够充分利用不断累积的运行数据,通过持续的机器学习,提升了故障诊断准确率。
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公开(公告)号:CN111442478A
公开(公告)日:2020-07-24
申请号:CN202010161361.X
申请日:2020-03-10
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种空调系统优化控制方法、智能终端、存储装置,该方法包括:S101:基于数字孪生建立空调热力学模型,并通过空调实时运行数据对空调热力学模型进行迭代优化;S102:根据优化后的所述空调热力学模型预测室内热环境参数;S103:根据室内热环境参数和室内人员舒适度需求获取能耗最小的空调系统控制方式。本发明利用系统的历史和实时运行数据,对空调系统物理模型进行更新、修正、连接和补充,充分融合系统机理特性和运行数据特性,更好地仿真系统的实时运行状态,预测室内热环境参数的变化,对空调系统的组合优化控制时实现了满足用户舒适度和降低系统能耗的目的。
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公开(公告)号:CN118524118A
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202410745462.X
申请日:2024-06-11
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/125 , H04L67/1095 , H04L12/40 , G16Y40/35
Abstract: 本申请提供一种电池数据处理方法、电池管理系统、设备及介质,该方法包括:电池控制单元通过控制器局域网总线向各电池管理单元发送数据采集同步信号;各电池管理单元根据数据采集同步信号,同步采集各电池管理单元对应的电池包的单体数据,将单体数据存储在各电池管理单元对应的数据库中;各电池管理单元确定是否采集完成,若是,则将电池管理单元对应的数据库锁定,将存储在电池管理单元对应的数据库中的单体数据通过控制器局域网总线发送至电池控制单元,在发送完成后将电池管理单元对应的数据库解锁;电池控制单元在接收到各电池管理单元发送的单体数据后,根据各电池管理单元发送的单体数据进行电池簇数据处理。提高电池数据处理的准确性。
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公开(公告)号:CN118040670A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410163703.X
申请日:2024-02-05
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/23 , G06F18/243 , G06Q50/06 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种度量负荷弹性的方法。包括数据预处理,工作日识别,以及弹性度量,所述工作日识别包括针对数据预处理后的日负荷曲线统计出负载集中加载时刻,基于日温、候温聚类出高低负荷类,接着对高负荷类、低负荷类对应的日期分别按照星期信息进行频数统计与聚类;所述弹性度量包括基于预测日的日最高温度、日最低温度从历史负荷种查找出预测日的同类型日负荷曲线,接着取同类型日负荷曲线每个时间段内的处于中位数的负荷需求作为典型日负荷曲线。该度量负荷弹性的方法。该度量负荷弹性的方法解决了现有技术因较高的采样频率要求、相关差异性、采用的分析方式方法构成的不合理性而导致的误差问题和可实施性问题。
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