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公开(公告)号：CN119167245A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411153860.9
申请日：2024-08-21
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 珠海数模湾信息科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06N3/006 , G06N3/0455
Abstract: 本发明适用于逆变器领域，公开了逆变器故障诊断方法、装置、设备及存储介质，该方法用于对逆变器设备的实时数据进行在线检测，以便于及时发现逆变器设备是否存在故障。该方法包括：获取历史逆变器数据；采用改进的奇异谱分析法对所述历史逆变器数据进行分解和重构，得到降噪后的逆变器数据；将所述降噪后的逆变器数据输入Anomaly Transformer初始模型进行训练，得到逆变器故障诊断模型；采集逆变器设备的实时数据，将采集的实时数据输入所述逆变器故障诊断模型以得到诊断结果。
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公开(公告)号：CN118739256A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410717756.1
申请日：2024-06-04
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 珠海数模湾信息科技有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及光伏发电预测技术领域，特别涉及短期光伏功率预测方法、计算机可读存储介质及电子设备，包括获取光伏发电系统的历史数据；筛选出与光伏功率具有强相关性的气象特征作为气象特征数据集，使用ACO优化的FCM聚类算法对气象特征数据集进行聚类；采用改进的奇异谱分析法对光伏功率数据进行分解，提取出特征分解向量；将多个气象群集和特征分解向量作为CNN‑BiGRU模型的输入，得到不同类别的数据样本集；再根据不同类别的数据样本集训练对应的CNN‑BiGRU‑CrossAttention模型，得到短期光伏功率预测模型；将未来短期的气象数据输入短期光伏功率预测模型。本发明提供了短期光伏功率预测方法、计算机可读存储介质及电子设备，能显著提高光伏功率预测的准确度。
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公开(公告)号：CN119171413A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411153859.6
申请日：2024-08-21
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 珠海数模湾信息科技有限公司
Abstract: 本发明适用于短期电力负荷预测模型构建方法领域，公开了短期电力负荷预测模型构建方法及预测方法，短期电力负荷预测模型构建方法包括：收集电力系统的历史数据，电力系统的历史数据包括多个电力系统历史负荷数据以及对应的历史气象环境数据；对多个历史气象环境数据进行聚类，得到多个气象群集；将多个气象群集的历史气象环境数据输入时间卷积网络TCN以提取气象群集的气象环境特征，并根据提取的气象环境特征以及对应的电力系统历史负荷数据生成多个训练样本；将多个训练样本输入改进的Autoformer模型进行训练，得到短期电力系统负荷预测模型，通过该方法构建的短期电力负荷预测模型在预测短期电力负荷时，更加精准。
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公开(公告)号：CN114969881A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210087438.2
申请日：2022-01-25
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 广东华矩检测技术有限公司
Abstract: 本发明适用于建筑技术领域，公开了建筑窗墙比策略预测模型构建方法及窗墙比策略预测方法，预测方法包括提供建筑窗墙比策略预测模型，获取待预测时刻的气象特征数据；将获取的气象特征数据输入所述建筑窗墙比策略预测模型，得到最优窗墙比策略；建筑窗墙比策略预测模型的构建方法包括对收集的建筑窗墙比策略数据以及气象特征数据进行数据预处理；将处理后的数据划分为训练数据和待预测数据；使用训练数据训练多层感知器分类器，根据训练好的权重系数和偏置量构建多层感知器分类器模型，作为建筑窗墙比策略预测模型，该预测方法具有较高的准确度，能够有效地帮助建筑外围护结构实现智能的窗墙比自动化控制。
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公开(公告)号：CN114997255A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210085943.3
申请日：2022-01-25
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 广东华矩检测技术有限公司
Abstract: 本发明适用于建筑技术领域，公开了建筑窗墙比策略预测模型构建方法及窗墙比策略预测方法，预测方法包括提供建筑窗墙比策略预测模型，获取待预测时刻的气象特征数据；将获取的气象特征数据输入所述建筑窗墙比策略预测模型，得到最优窗墙比策略；建筑窗墙比策略预测模型的构建方法包括对收集的建筑窗墙比策略数据以及气象特征数据进行数据预处理；将处理后的数据划分为训练数据和待预测数据；建立随机森林分类模型，基于训练数据利用网格搜索法和K折交叉验证法确定随机森林分类模型的最优超参数组合；根据最优超参数组合构建建筑窗墙比策略预测模型；该预测方法具有较高的准确度，能够有效地帮助建筑外围护结构实现智能的窗墙比自动化控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115591493B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211157743.0
申请日：2022-09-22
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 海龙智能技术研究(珠海)有限公司 , 四川海龙智造科技有限公司
Abstract: 本发明适用于反应釜温控技术领域，公开了反应釜温度控制方法，包括采集反应釜的当前时刻的温度值，基于改进的ARIMA反应釜温度预测模型获取反应釜下一时刻的预测温度值；计算下一时刻的预测温度值与目标温度设定值的温差值；根据温差值确定温度伸缩因子，并基于温度伸缩因子获得反应釜的调节阀控制量；根据调节阀控制量调节反应釜的调节阀，控制反应釜的温度使得经至少一次调节反应釜的调节阀之后再采集的反应釜的温度值与预设温度值相同，该控制方法基于改进的ARIMA反应釜温度预测模型预测反应釜未来时刻的温度，能够提高预测精度，并且其基于预测温度提前控制蒸汽开度调节阀，能够减少超调量并加速调节过程，提高控制精度。
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公开(公告)号：CN117787498A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311872001.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 广东永光新能源科技有限公司
Abstract: 本发明适用于光伏预测领域，公开了基于改进的Informer模型的短期光伏出力预测方法，包括：收集光伏发电系统的历史数据并进行预处理；使用孪生网络模型对预处理后的气象环境数据进行聚类，得到多个气象群集；通过ResNet初始模型提取气象环境数据样本的特征向量，并使用PSO算法对气象环境数据样本的特征向量进行编码；通过SVM分类器对编码后的特征向量分类，并根据分类结果生成多个训练样本；将多个训练样本输入改进的Informer模型进行训练，得到短期光伏出力预测模型；获取预测时间内的气象环境数据，并提取获取的气象环境数据的特征，将提取的特征输入短期光伏出力预测模型以得到短期光伏出力预测数据；该方法提高了短期光伏出力的预测精度。
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公开(公告)号：CN115545435A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211157758.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 海龙智能技术研究(珠海)有限公司 , 四川海龙智造科技有限公司 , 北京理工大学珠海学院
Abstract: 本发明适用于调味品厂管理领域，公开了调味品厂低碳管理系统，包括信息采集模块、数据存储模块、数字孪生模块、数据分析模块和AI决策模块，数字孪生模块生成虚拟调味品厂空间，异地专家可使用AR眼镜在虚拟调味品厂空间中亲临实景般进行巡查管控调味品厂的各种设备以及工艺处理过程，可以在线上解决设备能耗较大的问题，从而能够提高运维响应效率；若数据分析模块判断实时能耗异常则触发AI决策模块启动；AI决策模块生成优化方案，并根据优化方案仿真模拟得到仿真验证数据，以及将仿真验证数据和现场数据对比，并把对比结果反馈至控制中心，普通操作者也可以根据优化方案对现场加工设备优化处理，能够提高运维响应效率，有利于调味品厂低碳生产。
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公开(公告)号：CN114969881B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202210087438.2
申请日：2022-01-25
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 广东华矩检测技术有限公司
Abstract: 本发明适用于建筑技术领域，公开了建筑窗墙比策略预测模型构建方法及窗墙比策略预测方法，预测方法包括提供建筑窗墙比策略预测模型，获取待预测时刻的气象特征数据；将获取的气象特征数据输入所述建筑窗墙比策略预测模型，得到最优窗墙比策略；建筑窗墙比策略预测模型的构建方法包括对收集的建筑窗墙比策略数据以及气象特征数据进行数据预处理；将处理后的数据划分为训练数据和待预测数据；使用训练数据训练多层感知器分类器，根据训练好的权重系数和偏置量构建多层感知器分类器模型，作为建筑窗墙比策略预测模型，该预测方法具有较高的准确度，能够有效地帮助建筑外围护结构实现智能的窗墙比自动化控制。
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公开(公告)号：CN117454751A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311318532.5
申请日：2023-10-11
Applicant: 北京理工大学珠海学院 , 广东永光新能源科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及光伏发电预测领域，公开了短期光伏出力预测模型构建方法及预测方法，该方法用于提高光伏出力预测精确度。短期光伏出力预测模型构建方法包括收集光伏发电系统的历史数据，光伏发电系统的历史数据包括多个地区的气象环境数据以及对应的光伏出力数据；使用RBF‑MeanShift模型对气象环境数据进行聚类，得到多个气象群集；基于DGBCO算法优化ResNet初始模型，得到特征提取模型，并使用特征提取模型提取各个气象群集的特征，生成多个训练样本；将多个训练样本输入DeepAR模型进行训练，得到源域短期光伏出力预测模型；获取目标域小样本，并将目标域小样本输入源域短期光伏出力预测模型进行迁移学习，得到目标域短期光伏出力预测模型。
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