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公开(公告)号：CN118917566B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411419495.1
申请日：2024-10-12
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06Q50/43 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/2415 , G06N3/0499 , G06N3/088
Abstract: 本申请涉及一种基于共享电池数据的分析方法、系统、设备和存储介质，包括：获取共享电池终端的电池信息、用户信息、地理信息和用户需求信息；对所述电池信息、用户信息和地理信息进行预处理、数据集成和特征化处理，得到特征数据；通过预先构建的共享电池轨迹AI大模型对所述特征数据和用户需求信息进行分析，得到与所述用户需求信息对应的预测特征信息；对所述预测特征信息进行反特征化处理，得到用户的出行规划结果并输出给用户。本申请充分利用大模型对复杂多维信息优异的分析和数据挖掘能力，为电动载具运营方和用户方提供效性更好的用户画像、路径规划、宏观调度以及涉及到用户行为的诸多定制化用户服务。
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公开(公告)号：CN117674370A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410138811.1
申请日：2024-02-01
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种电池的放电控制方法和系统，其中，该方法包括：接收放电控制指令，其中，该放电控制指令包括关闭放电指令和打开放电指令；根据电池的使用场景，启动与使用场景对应的放电工作模式，其中，放电工作模式包括第一放电模式、第二放电模式、第三放电模式和第四放电模式；响应于放电控制指令，基于放电工作模式对电池进行放电控制。通过本申请，实现了基于多种放电工作模式的电池放电控制，相较于现有单一模式的电池放电控制，能够更好地匹配电池的不同使用场景，保障了电池安全可靠的使用，提高了电池放电控制的精度和用户体验，解决了基于云平台与电池管理系统的电池放电控制所存在的精度低问题。
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公开(公告)号：CN117153144B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311425249.2
申请日：2023-10-31
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G10L13/027 , H02J7/00 , G10L13/08 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于端计算的电池信息语音播报方法和装置，其中，该电池信息语音播报方法应用于换电设备中的电池管理系统，包括：获取目标电池在当前状态下的参数信息，将所述参数信息进行文本转换得到文本数据；根据预先训练的语音合成模型将所述文本数据转换为语音信号；根据所述语音信号控制播放器进行语音播报；所述语音合成模型被配置为融合EDSA网络的Transformer TTS模型，具体包括编码器和解码器，所述解码器包括所述EDSA网络，和与所述EDSA网络数据链接的自注意力层；所述EDSA网络用于对所输入的多维度特征数据进行线性计算得到处理数据；所述自注意力层用于对所述处理(56)对比文件吴邦誉;周越;赵群飞;张朋柱.采用拼音降维的中文对话模型.中文信息学报.2019,(第05期),全文.
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公开(公告)号：CN117132591B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311379290.0
申请日：2023-10-24
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/86 , G06V10/774 , G01R31/367
Abstract: 本申请实施例提供的基于多模态信息的电池数据处理模型的训练方法，通过大模型，基于多模态信息的电池数据进行电池状态预测，结合多模态信息的融合以及对比学习完成对大模型的无监督训练。该模型可以获取电池的潜在信息，并生成电池数据的嵌入式表示，为下游任务提供精准有效的数据基础。在面对不同任务时，只需对模型进行微调训练即可，从而极大的简化了模型，降低了模型复杂性。
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公开(公告)号：CN117061605B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311309347.X
申请日：2023-10-11
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于端云协同的智能锂电池主动式信息推送方法和装置，获取所述电池BMS终端确定的当前电池信息嵌入向量，以及获取所述用户终端确定的当前用户信息嵌入向量；基于获取的当前电池特征数据和当前用户特征数据，确定当前用户电池交互异构网络；采用基于预先训练好的图神经网络模型，根据所述当前用户电池交互异构网络确定目标用户电池交互嵌入向量；基于所述当前电池信息嵌入向量、所述当前用户信息嵌入向量和所述目标用户电池交互嵌入向量，采用预先训练好的多视图融合模型获取推送信息。本申请实现了云端服务器和端设备之间的协同工作，通过将数据收集和处理分(56)对比文件Kai Li.Deep-Graph-Based ReinforcementLearning for Joint Cruise Control andTask Offloading for Aerial Edge Internetof Things (EdgeIoT)《.IEEE Internet ofThings Journal》.2023,全文.赵孟娜;米林;冯勇.基于神经网络的二次开发电动汽车电池SOC测试软件设计.四川兵工学报.2012,(08),全文.高海燕;毛林;窦凯奇;倪文晔;赵卫滨;余永红.基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法.数据采集与处理.2020,(03),全文.
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公开(公告)号：CN116703364B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202310961230.3
申请日：2023-08-02
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/047 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F18/23
Abstract: 本申请涉及一种基于最优化算法的运维工单生成方法，其中，该方法包括：通过以目标区域内换电装置的位置信息为节点，以换电装置之间的连线为边，构建换电网络图谱；基于该换电网络图谱，通过不同处理算法，集合点位距离、运维工单时间、工单优先级、工单难易程度等多种维度，进行运维工单的规划处理，生成城市各区域的运维工单包。从而能够在现实大规模复杂环境中，为运维人员提供最优的运维路线，提升运维效率。
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公开(公告)号：CN116879761A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311140554.7
申请日：2023-09-06
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/52
Abstract: 本发明公开了基于多模态的电池内短路检测方法、系统、装置及介质，包括：获取当前电池数据，采用预训练Transformer模型提取当前电池数据的图像特征和序列特征；将图像特征和序列特征进行多模态融合，得到当前多模态融合特征；采用基于电池的历史多模态融合特征预先训练好的电池数据模型，对当前多模态融合特征进行自引发型内短路检测，得到电池内短路检测结果。基于多模态数据融合的方法，通过融合不同模态的信息，丰富了电池的特征。同时，采用Transformer模型，使算法在处理少数据样本和长序列信息时具备更好的特征提取能力。这种方法可以更加灵活和更早地识别电池的状况，以保障电池的使用安全，并提高对锂电池自引发型内短路的检测准确率。
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公开(公告)号：CN109677288B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201910065925.7
申请日：2019-01-24
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
Inventor： 肖劼
Abstract: 本发明涉及电池充电技术领域，具体地说，涉及一种充换电柜、充换电柜用管理系统及其运用方法。该充换电柜包括柜体，柜体包括柜体主体；柜体主体内设有多个独立的充电仓，充电仓用于放置充电电池；柜体主体内设有电源管理装置和与充电仓一一对应的多个充电装置，充电装置包括设于对应充电仓处的充电接口，电源管理装置用于对充电装置进行管理，充电装置用于通过充电接口实现对充电电池的充电。该管理系统能够较佳地运用于上述的充换电柜中，该商业运用方法基于上述的充换电柜实现。本发明能够较佳地提供一种用于现有电瓶车户外充电的设备。
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公开(公告)号：CN116703364A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310961230.3
申请日：2023-08-02
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/047 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F18/23
Abstract: 本申请涉及一种基于最优化算法的运维工单生成方法，其中，该方法包括：通过以目标区域内换电装置的位置信息为节点，以换电装置之间的连线为边，构建换电网络图谱；基于该换电网络图谱，通过不同处理算法，集合点位距离、运维工单时间、工单优先级、工单难易程度等多种维度，进行运维工单的规划处理，生成城市各区域的运维工单包。从而能够在现实大规模复杂环境中，为运维人员提供最优的运维路线，提升运维效率。
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公开(公告)号：CN116541679A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310809637.4
申请日：2023-07-04
Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种电池续航距离的预估方法、系统、电子设备和存储介质，该方法相比于相关技术，分别以电池特征和用户特征为节点，以电池特征和用户特征之间的关联信息为边，构建用户换电的属性网络；得到用户特征的第一嵌入表示，和电池特征的第二嵌入表示；根据属性网络，获取用户每次换电的实际移动距离，并基于实际移动距离确定最大移动距离。解决了相关技术中复杂环境下SOD预估方法结果不够准确的问题，充分利用骑手的骑行习惯信息、车辆的信息、电池的健康状态信息，构建了人‑电池的异构网络，能够充分利用人与电池的关联关系能够在复杂环境下，使得模型对SOD的预估准确性大幅度提升。
