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公开(公告)号：CN106874581B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201710056854.5
申请日：2017-01-25
Applicant: 浙江大学 , 浙江中易慧能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络模型的建筑空调能耗预测方法，其包括：分析建筑空调能耗的影响因素；根据影响参数，采集历史建筑空调能耗样本参数，并对其进行预处理；采用BP神经网络，根据样本参数的维度建立建筑空调能耗预测模型；采用预处理后的样本参数作为训练样本对建筑空调能耗预测模型进行训练；采集近期的实时建筑空调能耗样本参数对建筑空调能耗预测模型进行评估，若误差在允许范围内，则模型的输出即为建筑空调能耗预测值，否则对模型重新进行训练。本发明的基于BP神经网络模型的建筑空调能耗预测方法，具备学习规则简单，便于计算机实现，具有很强的鲁棒型、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力等优点。
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公开(公告)号：CN108133312B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201711345534.8
申请日：2017-12-15
Applicant: 浙江中易慧能科技有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/245 , G06F16/248 , G06Q10/06 , G06Q50/04 , G05B19/418
Abstract: 一种含氢气体系统的敏捷核算方法，含氢气体系统包括：含氢流股的关联装置；采集关联装置上的进料、出料、计量流股的在线仪表计；分析流股并提供流股中各组分含量的实验室管理系统；存储数据的数据库系统。敏捷核算方法包括如下步骤：建立用于在线计算流股密度的密度计算系统；建立关联装置的若干项核算指标；建立进行计算与分析的指标计算分析系统；建立客户端呈现核算指标的计算与分析结果。从多个角度建立关联装置的若干项核算指标，帮助用户通过客户端全方位了解与实时掌控关联装置及氢气系统的运行情况。基于密度计算系统实现流量数据从“体积‑质量”的转换，确保后续的氢气产耗平衡统计和核算指标结果更准确、更接近实际。
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公开(公告)号：CN107247407B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201710561265.2
申请日：2017-07-11
Applicant: 浙江中易慧能科技有限公司 , 浙江大学
Abstract: 一种基于云架构的大数据自我学习修正控制系统，包括：供热云平台系统、供热末端控制系统和服务器；供热云平台系统集成有大数据分析系统，供热云平台系统执行：对供热末端控制系统所控的若干个房间分别进行房间属性统计；针对选定房间的供水温度、室外温度进行周期性统计；在各个供水温度和室外温度条件下，根据供热末端控制系统控制方式的影响因素对供热末端控制系统的控制方式进行学习修正；供热末端控制系统执行：根据房间属性、供水温度、室外温度及控制方式的影响因素选择对应条件下的修正的控制方式对房间温度进行调节控制。实现了不同房型、不同围护结构、不同供水温度及室外温度条件下的自适应控制，以实现室温的有效控制，达到节能效果。
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公开(公告)号：CN109828539A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910092282.5
申请日：2019-01-30
Applicant: 浙江中易慧能科技有限公司 , 浙江大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于PDCA体系的大数据供热能源管控平台系统，包括：热源控制系统、热力站控制系统、热用户室温采集系统、经营收费系统和其他数据源系统，分别用于提供相关数据源及底层执行机构控制；大数据服务器集群和关系库服务器集群，分别用于数据的存在、大数据分析及数据参数关系表的存储及Web网页发布；大数据分析模块，用于数据分析处理；考核指标体系，用于进行定额指标考核；全网调度优化模块，用于对供热全网的负荷预测及热源调度；跟踪考核系统，用于定额指标考核、能耗对标及成本统计跟踪分析；大数据分析模型，用于根据运行实施情况，进行环节持续在线动态优化改进。本发明能够实现降低能耗、提高能源效率目标。
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公开(公告)号：CN107247407A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710561265.2
申请日：2017-07-11
Applicant: 浙江中易和节能技术有限公司 , 浙江大学
Abstract: 一种基于云架构的大数据自我学习修正控制系统，包括：供热云平台系统、供热末端控制系统和服务器；供热云平台系统集成有大数据分析系统，供热云平台系统执行：对供热末端控制系统所控的若干个房间分别进行房间属性统计；针对选定房间的供水温度、室外温度进行周期性统计；在各个供水温度和室外温度条件下，根据供热末端控制系统控制方式的影响因素对供热末端控制系统的控制方式进行学习修正；供热末端控制系统执行：根据房间属性、供水温度、室外温度及控制方式的影响因素选择对应条件下的修正的控制方式对房间温度进行调节控制。实现了不同房型、不同围护结构、不同供水温度及室外温度条件下的自适应控制，以实现室温的有效控制，达到节能效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100580587C
公开(公告)日：2010-01-13
申请号：CN200410018391.6
申请日：2004-05-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种催化重整17集总反应模型建模方法。建模方法特征是：(1)反应进料细分为17个集总组分；(2)包含17个反应的重整反应网络；(3)待估模型参数的确定方法，只估计机理模型中17个修正的频率因子参数；(4)连续重整催化剂结焦和失活模型，催化剂结焦模型中的积分项采用了分段积分方法，失活模型引入了反应器平均活性函数，即认为单个反应器的催化剂活性是相同的；(5)参数估计算法，在经典BFGS算法基础上引入了微分精确一维搜索算法。本发明的优点：1)集总划分不仅基本符合重整反应的动力学机理，而且符合我国工业重整装置的分析条件，工业应用方便；2)需要估计的模型参数少，估计难度低；3)集成了催化剂结焦和失活模型；4)参数估计算法收敛性能优越。
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公开(公告)号：CN119782691A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411936804.2
申请日：2024-12-26
Applicant: 浙江大学 , 浙江中易慧能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及空调能耗技术领域，尤其涉及基于大语言模型的中央空调末端能耗处理方法，包括以下步骤：S1：将空调原理资料、空调故障资料、传热学文档、制冷学文档在内的空调学资料和空调历年相关数据存储到数据湖中，并对数值数据归一化得到数据集；S2：将空调学资料输入大语言模型进行学习，将训练集输入回归模型进行训练得到训练模型，预测集输入训练模型得到盘管调控系数；S3：根据盘管调控系数和实时数据计算中央空调能耗用量并生成能耗统计报告。本发明通过大语言模型学习空调学资料，根据历史数据得到盘管调控系数，根据盘管调控系数和实时数据实现中央空调室能耗的精准计算，为节能优化提供了科学依据，提高了空调故障率的诊断和维修的效率。
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公开(公告)号：CN117912179A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311749187.0
申请日：2023-12-19
Applicant: 浙江大学 , 浙江中易慧能科技有限公司 , 浙江中易和软件技术有限公司
IPC: G08B17/10 , G08B17/12 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于Efficient‑Net的储能站火灾、烟雾实时检测系统，布置于储能站现场传感器组件，对储能站进行烟雾检测以及视频图像捕捉。用于接收来自传感器组件的烟雾检测信号和视频图像信号的主控组件，进而判断储能站内是否存在烟雾以及火情。与主控组件信号连接的报警组件，若主控组件检测出存在烟雾则进行烟雾报警，若主控组件检测出存在火情，则进行火灾报警。能够以更高的帧速率进行实时火灾检测，响应更为及时。具有更小的模型规模，在资源受限的环境下更易于部署和运行。通过物联网的连接，能够实现远程监控和控制功能，同时提供实时的视觉反馈，使用户能够迅速采取必要的措施来应对火灾事件，提高储能站的安全性，能够减少误报和延迟触发的问题。
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公开(公告)号：CN112232608A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011488907.9
申请日：2020-12-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的区域建筑空调器短期耗电量预测方法，包括采集空调使用数据建立数据集，建立区域建筑典型空调使用模式挖掘模型、区域建筑空调器使用率预测模型和区域建筑空调器短期耗电量预测模型；将挖掘得到的典型空调使用模式占比输入区域建筑空调器使用率预测模型，预测得到区域建筑空调器逐时使用率；将预测得到的空调器逐时使用率输入区域建筑空调器短期耗电量预测模型，对空调器短期耗电量进行预测。本发明所提出的一种基于数据驱动的区域建筑空调器短期耗电量预测方法，建模规则简单，具有强大的自学习能力，尤其适用于人员在室情况变化大、空调使用行为随机性强的区域建筑空调器短期耗电量预测。
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公开(公告)号：CN109389164A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811144451.7
申请日：2018-09-28
Applicant: 浙江大学 , 浙江中易和节能技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于支持向量回归模型的地区单位GDP能耗预测方法，本发明建立了一套完整的基于支持向量回归(SVR)的地区单位GDP能耗预测模型，模型涵盖了原始数据PCA预处理、数据延伸、模型优化、模型预测性能评估等过程，具有建模规则简单通用，便于计算实现及优化等优点，能够根据具体需要灵活快速的对地区单位GDP能耗进行预分析。
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