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公开(公告)号：CN116976500A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310765977.1
申请日：2023-06-27
Applicant: 浙江大学嘉兴研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种机理数据融合的建筑负荷预测方法，该方法首先获得目标建筑的信息及其历史数据集；然后对历史数据集进行预处理；根据建筑的热传导和通风换热机理，计算建筑不同时间下的渗透负荷和围护结构负荷(机理负荷计算值)，将机理负荷计算值与天气数据进行相同时间的匹配；将天气数据、运行数据和机理负荷计算值构成特征数据集，构建机理数据融合的建筑负荷预测模型；将待预测对象的实时数据输入到预测模型中，得到建筑负荷预测结果。若待预测对象历史数据不足以支撑模型训练或者没有历史数据，将其他建筑已经建立好的机理数据融合模型进行迁移。本发明方法在小样本数据或者数据质量不佳的场景下，仍然能够保持比较好的预测准确性。
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公开(公告)号：CN117973537A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410119318.5
申请日：2024-01-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的综合能源系统运维决策代理模型构建方法。该方法首先建立综合能源系统的状态数据集和领域知识库；然后根据所述综合能源系统的领域知识库和不同时刻下的状态数据，构建综合能源系统领域知识大语言模型；根据综合能源系统的不同状态，综合能源系统领域知识大语言模型生成调控策略可行域，并且对调控策略可行域中的每个调控策略进行评估；基于状态数据集和调控策略可行域评估结果，构建基于大语言模型的综合能源系统运维决策代理模型。将综合能源系统的实时数据输入至运维决策代理模型，即可得到该状态下的最优调控策略。本发明模型的输出结果具有一定程度上的可解释性，本发明还突破了大语言模型需要联网或者占据大量运算资源的限制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117709198A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311765467.0
申请日：2023-12-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0985 , G06N3/084 , G06F113/14 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于元学习和物理信息神经网络的综合能源系统建模方法。基于本发明方法所构建的综合能源系统模型，能够同时考虑网络拓扑结构、设备机理模型、管道物理模型。本发明所构建的元学习模型能够在特定系统状态下的少量监测数据下，学习不同管道的物理信息神经网络模型中所有需要人去设置和定义的参数变量，从而快速学习各个管段以及设备中运行数据(运行数据具体可根据系统中所需要监测的关键参数确定，如温度、流量和压力)随空间和时间的分布情况。
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公开(公告)号：CN118153758A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410310829.5
申请日：2024-03-19
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型智能体的供热系统运维策略优化方法。本发明方法所构建的大语言模型供热系统运维智能体，能够预测潜在问题，并且可用于优化运维策略，从而辅助人工决策。相比较传统的人工巡检方式由于人力成本高、效率低下、难以实时反映系统状态等限制，本发明不仅可以提高系统的稳定性和效率，有效降低对人力资源的依赖，有效减少了人工巡检的需要，降低了运维成本，也为实现精准、安全和经济的供热系统运营提供了有效的技术支撑。
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公开(公告)号：CN118154353A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410310824.2
申请日：2024-03-19
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型和物理信息神经网络的复杂能源系统建模方法。基于本发明方法所构建的复杂能源系统模型，能够在不同迭代数下根据大语言模型提供的权重，对多种能源形式对应的损失项进行更新。相比较传统建模方法，所提出的方法能够考虑复杂能源系统下多种能源形式的状态，提高模型的泛化性；相比较人工微调方法，所提出的方法能够使模型适应不同初始条件和边界条件的运行数据下训练稳定性。
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公开(公告)号：CN116523143A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310583358.0
申请日：2023-05-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供一种建筑时序电力负荷的分解方法，该方法从建筑本身出发，利用建筑冷热负荷计算模型计算得到相应的建筑时序冷热负荷强度，进一步计算得到建筑供热和制冷场景下不同工况的建筑空调时序电力负荷强度，构建建筑空调时序电力负荷特征库；与时序总电力负荷特征曲线进行特征对比，匹配最佳的建筑空调时序电力负荷特征曲线，实现建筑能源系统总电力负荷分解。本发明方法可对部分信息缺失的区域建筑能源系统实现系统总电力负荷的识别和分解，有助于指导建筑能源系统中暖通设备的准确运行和节能化调整，分析用户用电行为习惯，从而降低系统整体的用电能耗，实现建筑能源系统的优化运行。
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公开(公告)号：CN115239015A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210962350.0
申请日：2022-08-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机优化的可再生热源容量设计优化方法，该方法首先获得可再生热源的出力功率和用热对象的热负荷情况，然后划分多个场景，采用变分推断计算概率密度函数和可信区间，根据不同场景对可再生热源容量设计进行优化，由此减少供热系统的可再生热源设计容量的保守度，提升可再生能源的消纳能力，保障供热系统的安全稳定运行和供热品质。采用本发明方法可以在很大程度地满足热负荷前提下，尽可能少的设计可再生热源容量，提高供热系统的总体经济性，提高可再生能源供热系统的供需匹配程度。
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