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公开(公告)号：CN117648520B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410115690.9
申请日：2024-01-29
申请人： 北京理工大学 , 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F17/10 , G06F17/18 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及基于新能源汽车充电负荷分析的碳排放计算方法及系统。本发明首先考虑不同新能源汽车充电场景，包括居民小区、单位园区、公共停车场、高速服务区等。然后，根据不同日期及气象条件，依次构建新能源汽车充电负荷特征分析模型。模型刻画全天各个时段内，充电车的数量以及充电需求时长，基于蒙特卡洛模拟获得目标新能源充电场景的负荷特征曲线。最后，基于负荷特征曲线、充电类型及相关碳排放系数计算碳排放量。本发明实现了更为科学、精准的碳排放计算，为进一步面向新能源充电桩的能源管理与减排路径分析提供有力支持。
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公开(公告)号：CN117648520A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410115690.9
申请日：2024-01-29
申请人： 北京理工大学 , 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F17/10 , G06F17/18 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及基于新能源汽车充电负荷分析的碳排放计算方法及系统。本发明首先考虑不同新能源汽车充电场景，包括居民小区、单位园区、公共停车场、高速服务区等。然后，根据不同日期及气象条件，依次构建新能源汽车充电负荷特征分析模型。模型刻画全天各个时段内，充电车的数量以及充电需求时长，基于蒙特卡洛模拟获得目标新能源充电场景的负荷特征曲线。最后，基于负荷特征曲线、充电类型及相关碳排放系数计算碳排放量。本发明实现了更为科学、精准的碳排放计算，为进一步面向新能源充电桩的能源管理与减排路径分析提供有力支持。
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公开(公告)号：CN118690921B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411162934.5
申请日：2024-08-23
申请人： 北京理工大学 , 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 , 安徽海螺集团有限责任公司 , 羚羊工业互联网股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/094 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F123/02
摘要： 本申请提出了一种基于多源多尺度信息融合的工业园区能耗集成预测方法，该方法包括：收集工业能耗多源数据，并对所述工业能耗多源数据进行基于周期配准的数据预处理；构建多源多尺度综合集成模型，其中，所述多源多尺度综合集成模型通过混合深度神经网络模型和物理经验模型融合得到；对于所述工业能耗多源数据内的大量无标签数据和少量有标签数据，采用对抗训练策略进行所述多源多尺度综合集成模型的训练；将预处理后的所述工业能耗多源数据输入训练好的多源多尺度综合集成模型中，得到预测能耗结果，并根据复合评价因子对所述预测能耗结果进行评估。本申请通过利用多源多尺度信息，能够更全面地考虑各种因素对工业能耗的影响。
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公开(公告)号：CN118693818A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411162944.9
申请日：2024-08-23
申请人： 北京理工大学 , 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 , 安徽海螺集团有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06Q50/06
摘要： 本申请提出了一种数据驱动的需求侧负荷预测与不确定性估计方法及系统，该方法包括：采集历史电力负荷和相应天气数据，并对收集的电力负荷及天气数据进行切片构建训练样本集，在ProbSparse Transformer模型的基础上，构建参数为分布的贝叶斯深度学习负荷预测模型，利用变分推断方法优化模型参数，训练结束后得到目标模型；通过目标模型估计负荷预测结果的不确定性及置信区间；通过指标参数对目标模型的预测精度进行评估，以及通过置信区间的覆盖判断对负荷预测结果的不确定性进行检验。基于本申请提出的方案，可应用于实时在线智能负荷预测，提供更准确的负荷预测及其不确定性估计，对提高能源管理效率和准确性，实现节能降耗和环保减排具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118690308A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411162942.X
申请日：2024-08-23
申请人： 北京理工大学 , 羚羊工业互联网股份有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06N5/022 , G06F18/15 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/2413
摘要： 本申请提出了一种物理知识嵌入的复杂工业系统异常检测方法及系统，该方法包括：采集传感器数据并对其进行预处理；根据历史数据和系统结构参数，提取振动数据和噪声数据的频谱特征，结合设备安全要求设定温度数据、压力数据、流量数据的阈值，构建物理知识特征集合；对振动数据与噪声数据分别采用不同的小波分析过程提取关键频率特征与所有特征频率，对温度数据、压力数据、流量数据采用稀疏变换捕捉特征信息以得到趋势阈值集合，构建测量数据特征集合；比较物理知识特征集合与测量数据特征集合，基于设定的距离阈值与幅度阈值，对工业生产设备进行异常检测。通过本申请提出的方案，能够实现工业生产设备的异常检测和预警。
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公开(公告)号：CN104990613B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201510427103.0
申请日：2015-07-20
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G01F23/292
摘要： 本发明公开了一种投放式江河水深测试器及其使用方法，由无人机把投放式江河水深测试器投放于江河指定的水面，该测试器的筒锚沉入水底，以及浮子天线漂浮于水面，浮子天线与筒锚之间有电缆绳相连，届时筒锚内的水深传感器a测试出19m～1cm量程的水深，由控制器按该水深测试值操控平衡压力器，对水深传感器b施加平衡压力后，水深传感器b测试出1cm～0.1mm量程的水深，上述水深测试值通过控制器的叠加处理和无线信号发射，岸边基地的投放式江河水深测试仪显示出实时的江河水深，为江河洪水灾害的风险评估提供数据。
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公开(公告)号：CN112697203A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011590246.0
申请日：2020-12-29
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种悬挂式多功能水环境监测装置，该传感装置机壳为上大下小的圆筒形状，机壳顶面有浊度目测板，机壳侧面外壁上有四条等距的竖向导流槽，导流槽均为上宽下窄的流线型，导流槽内的下部分别安置有透明度传感器、电导率传感器、溶解氧传感、酸碱度传感器和温度传感器。在机壳内有水深传感器，在水深传感器的弹性圆管套内有存气块，在机壳底部有拦网，在机壳的外围和底部有栏栅，在不同水深所有水质传感器同步进行水质常规五项的检测，具有安全可靠、集成度高、使用简便等特点，是一种先进的水环境保护装置。
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公开(公告)号：CN112612785A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011310709.3
申请日：2020-11-20
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种非常规能源技术关键发展路径动态监测方法，以解决现有方法主观性强、效率低、不确定性大，且不适用于具有非渐进性和爆发性的非常规能源技术预见与监测的技术难题。本发明涉及能源技术预见和技术监测技术领域，包括如下步骤：采集非常规能源专利申请文件。根据非常规能源专利申请文件，构建非常规能源专利前引引文数据库，构建非常规能源专利前引引文矩阵，计算得到非常规能源专利引文网络中每条有向边权重。使用动态规划算法对引文网络中的所有路径计算全路径权重。根据全路径权重，选取和存储非常规能源技术发展关键路径；根据非常规能源技术发展关键路径，进行动态监测，并输出非常规能源技术发展关键路径演变图。
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公开(公告)号：CN112163718A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011124771.3
申请日：2020-10-20
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种智能家居的管理控制方案优化方法，获取每种用电任务的类型及其指定参数，确定每个用电任务允许占用的时间片集合；将用电任务占用的时间片用任务向量表示，所有用电任务的任务向量组成任务管理控制方案；采用遗传算法对所述任务管理方案进行优化，获得优化的任务管理控制方案；从优化的任务控制管理方案中筛选出最优任务管理控制方案集合。本发明还提供了一种智能家居的管理控制系统及其控制方法。使用本发明能够同时优化和调整多个不同类型智能家居设备的用电任务，避免了设备之间的冲突，并支持提前进行任务设定。
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公开(公告)号：CN108508142B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201810165889.7
申请日：2018-02-28
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种城市二氧化碳排放量监测系统及其运作方法，在整个城市设置一个监测总站，把整个城市划分为若干个监测区域，在每个监测区域内设置一个监测分站，在每个监测区域内选择数个高层建筑作为监测点，在每个监测点的高层建筑外侧面上竖向等距安装数只挂壁式二氧化碳传感装置；监测总站与各个监测分站、监测分站与其管辖的监测点、监测点与其管辖的挂壁式二氧化碳传感装置分别通讯连接。本发明运用互联网、计算机技术和数理统计方法，寻求出城市空气中二氧化碳排放规律，推算出环比同比、基环比、基同比的城市二氧化碳排放量和预测城市二氧化碳排放趋势。
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