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公开(公告)号：CN111428355B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010193524.2
申请日：2020-03-18
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种电力负荷数字统计智能综合的建模方法，其中包括非侵入式负荷监测技术，该技术利用电能计量装置采集用电负荷信息，使用深度学习与强化学习等技术，对用户用电负荷进行辨识、分类，形成基于数据的负荷元件模型及参数，并计算出单一负荷元件消耗能量占总体消耗能量的比例。将负荷元件模型和能耗占比组合成负荷模型汇总到母线节点上，采用数字统计智能综合等方法，获取负荷元件类型、参数和占比等数据。之后，生产对抗网络等深度学习算法框架，生成电力负荷模型及其准确性校验的负荷判别模型。本专利提出电力负荷的数字统计智能综合建模方法，具有在线运行实时建模的潜力。
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公开(公告)号：CN112130492A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010982542.9
申请日：2020-09-17
申请人： 东南大学
IPC分类号： G05B19/042
摘要： 本发明公开一种适用于大数据中心的电力能效管理系统及控制方法，电力能效管理系统包括温控管道、温度量测系统和温度控制系统；温控管道基于计算流体力学、有限元法和已有的建筑设计参数；温度量测系统着重系统优化配置，涉及全局温度传导系数、局部温度传导系数、温控设备灵敏度表、HVAC温度元件调节能力量化指标；温度控制系统控制方式为分层分区分级控制，并与预测控制和最优控制相结合。本发明通过布局温控管道系统的方式使得大数据中心产生的热能得到有效发散，大大减少了HVAC系统的能耗，达到了绿色节能的目的，克服了传统大数据中心HVAC系统温控方式的单一性，提高了温控效率，有效地实现了冷却介质流速精准控制与温度分布均匀的最优控制。
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公开(公告)号：CN113935562B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202010677313.6
申请日：2020-07-14
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F16/21 , G06F16/215 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06F40/295
摘要： 本发明提出建立一种基于电能质量监测平台的电力设备健康状况智能评级与自动预警方法，以建立适用于电力设备健康状况评估的通用数学模型，建立电能质量与电力设备本质关联和建立电力设备健康状况智能评级与自动预警系统为主要内容。本发明基于电能质量监测平台，从全局角度综合利用系统中各监测装置数据，通过关联分析方法实现设备监测数据的多维度映射，结合电力设备本质关联推理技术，对电力设备运行状况的进行健康评级并形成预警信息，最终实现对电力设备运行状态的信息采集、数据分析、关系推理、电力设备健康诊断一体化平台建设，解决了电力设备的健康状况评估技术缺乏对电能质量监测数据的信息挖掘，不能满足目前电网发展需求的问题。
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公开(公告)号：CN113935562A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202010677313.6
申请日：2020-07-14
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/21 , G06F16/215 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06F40/295
摘要： 本发明提出建立一种基于电能质量监测平台的电力设备健康状况智能评级与自动预警方法，以建立适用于电力设备健康状况评估的通用数学模型，建立电能质量与电力设备本质关联和建立电力设备健康状况智能评级与自动预警系统为主要内容。本发明基于电能质量监测平台，从全局角度综合利用系统中各监测装置数据，通过关联分析方法实现设备监测数据的多维度映射，结合电力设备本质关联推理技术，对电力设备运行状况的进行健康评级并形成预警信息，最终实现对电力设备运行状态的信息采集、数据分析、关系推理、电力设备健康诊断一体化平台建设，解决了电力设备的健康状况评估技术缺乏对电能质量监测数据的信息挖掘，不能满足目前电网发展需求的问题。
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公开(公告)号：CN111428355A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010193524.2
申请日：2020-03-18
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种电力负荷数字统计智能综合的建模方法，其中包括非侵入式负荷监测技术，该技术利用电能计量装置采集用电负荷信息，使用深度学习与强化学习等技术，对用户用电负荷进行辨识、分类，形成基于数据的负荷元件模型及参数，并计算出单一负荷元件消耗能量占总体消耗能量的比例。将负荷元件模型和能耗占比组合成负荷模型汇总到母线节点上，采用数字统计智能综合等方法，获取负荷元件类型、参数和占比等数据。之后，生产对抗网络等深度学习算法框架，生成电力负荷模型及其准确性校验的负荷判别模型。本专利提出电力负荷的数字统计智能综合建模方法，具有在线运行实时建模的潜力。
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公开(公告)号：CN115310900A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210912414.6
申请日：2022-07-30
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06Q10/08 , G06Q10/06 , G06F16/245 , G06F16/28
摘要： 本发明提供了一种网络货运平台诚信管理的大数据预警系统，包括流程和内评应用模块、业务操作模块、数据仓库模块、数据分析模块和决策支持模块；流程和内评应用模块、业务操作模块，分别单独地通过数据收集用于将收集的数据输入至数据仓库模块内部；数据仓库模块，通过对数据加工、分类处理将其数据传送至数据分析模块；数据分析模块，通过将传送到的数据进行生成评估报告，用于决策处理；决策支持模块，用于输出数据分析模块的决策处理及对决策处理数据进行反馈处理。该系统能够根据预警级别制定相应的处理措施，能够保证无车承运人诚信管理体系的顺利建设，维护平台用户的离异，规范运输市场秩序。
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