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公开(公告)号：CN118572230A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410796726.4
申请日：2024-06-20
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
IPC: H01M10/44 , H01M10/613 , H01M10/6568 , H01M10/633 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于热平衡的储能充放电调节方法。包括建立储能系统的热平衡方程，根据储能系统充放电需求、外部传热量、以及液冷系统制冷量，预测下一时刻的电池温度变化。该基于热平衡的储能充放电调节方法能够实现储能系统的安全、高效和低用电成本的充放电管理。
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公开(公告)号：CN113792477B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202110949357.4
申请日：2021-08-18
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种用电异常识别方法、系统、装置和火灾预警系统。一种用电异常识别方法，包括：获取用电特征数据以及日温差；所述用电特征数据包括电流变化量、线缆温度变化量；将所述电流变化量和所述线缆温度变化量的相关系数以及所述日温差使用用电异常识别模型进行识别处理，确定用电状态是否异常。使用本发明提供的用电异常识别方法，通过实时捕捉电网的用电特征数据以及日温差，进而将用电特征数据和日温差投入到所述用电异常识别模型中，判定电网线路是否存在线路过载、线路老化以及线路不规整的情况发生；使用用电异常识别模型确定线缆的温度是否会随着过载电流攀升，进而综合分析具体的温升状况确定是否存在用电异常，并对外发出预警。
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公开(公告)号：CN111306706A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910957608.6
申请日：2019-10-10
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种空调联动控制方法及系统，其中方法包括S1：实时采集设定区域的环境参数，判断环境参数是否处于预设范围内，若是，则执行S5；若否，则执行S2；S2：判断环境参数是否超过预设范围中的上限值，若是，执行S3；若否，执行S4；S3：采集设定区域内的每台空调当前的运行状态，从处于未开启状态的空调中挑选出健康度IH最高的空调，并控制其开启运行，其后跳转并执行S1；S4：采集设定区域内的每台空调当前的运行状态，从处于已开启状态的空调中挑选出健康度IH最低的空调，并控制其关机卸载；其后跳转并执行S1；S5：保持设定区域内每台空调当前的运行状态。本发明解决了室内空调过度使用的问题，还可保证了最佳的综合运行效率。
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公开(公告)号：CN108954741A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201811139266.9
申请日：2018-09-28
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
IPC: F24F11/89 , F24F11/64 , F24F11/65 , F24F11/47 , F24F110/10 , F24F110/20
CPC classification number: F24F11/89 , F24F11/47 , F24F11/64 , F24F11/65 , F24F2110/10 , F24F2110/20
Abstract: 本发明具体涉及一种酒店房间空调器舒适度控制方法，包括：根据地区、日期、室外天气条件以及外围护结构参数确定室内的平均辐射温度；根据光感和时间确定人体新陈代谢率；根据室内温度、室内相对湿度、所述平均辐射温度以及所述人体新陈代谢率计算PMV值；确定PMV区间；将所述PMV值与所述PMV区间进行对比，发布空调控制指令。通过在室内制冷时向较热方向的一侧，供暖时向较冷方向的一侧设定PMV目标值，并在人体睡眠后根据不同的睡眠阶段适时调整PMV控制区间，在舒适度范围内抑制过度能源消耗，实现空调负荷的减轻并实现节能。在接收到用户干预以后及时修正PMV控制区间，实现一种舒适节能控制方法。
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公开(公告)号：CN119651573A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411724406.4
申请日：2024-11-28
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合多目标的光伏发电区间预测方法。包括模型构建，所述模型构建包括动态区间优化损失函数的构建，所述动态区间优化损失函数的构建包括采用Transformer模型架构为基础模型架构，在传统回归任务的基础上，设计区间预测损失函数模块，提出一个融合点预测和区间预测的多目标损失函数以及一个惩罚函数，优化目标为最小化平均预测区间宽度的同时最大化区间覆盖率，实现长时序动态区间预测以及点预测。该融合多目标的光伏发电区间预测方法在确保高覆盖率的同时，生成窄的预测区间，解决了传统预测方法在准确性和动态适应能力方面的不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119291534A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411499573.3
申请日：2024-10-25
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
IPC: G01R31/385 , G01R31/387 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本申请提供一种电池剩余电量估算方法、设备及介质，该方法包括：获取单体电池的单体剩余电量的目标初始值、额定容量以及电池健康度，并确定单体电池的充放电状态以及均衡状态，均衡状态包括均衡开启状态或均衡关闭状态；根据均衡状态、充放电状态、单体剩余电量的目标初始值、额定容量以及电池健康度，估算单体电池的单体剩余电量；根据单体电池的单体剩余电量以及充放电状态，对单体电池的单体剩余电量进行校准，确定单体电池的校准后单体剩余电量，以提高电池剩余电量的估算精度。
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公开(公告)号：CN116805054A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310684259.1
申请日：2023-06-12
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , B60L53/60 , B60L53/65
Abstract: 本发明公开了一种电动自行车充电负载识别方法。包括数据采集处理、训练阶段、实际部署阶段、以及基于差量特征的电动自行车充电行为实时识别阶段；所述训练阶段包括构造差量特征，所述构造差量特征包括差量特征的采集，对差量特征进行平滑，以及差量特征对应的负荷特征的构建；所述实际部署阶段包括差量特征的负荷特征构建，获得实时的差量特征。该电动自行车充电负载识别方法能够较充分考虑到实际部署后在充电自行车和普通信号叠加的情况下准确获得充电自行车负荷特征的问题。
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公开(公告)号：CN115388536A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211074673.2
申请日：2022-09-02
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
IPC: F24F11/89 , G06F30/27 , G06K9/62 , F24F110/10
Abstract: 本发明公开了一种空调室温预测系统。包括特征工程模块、数据处理模块、以及随机森林算法模块，所述特征工程模块用于对收集的基本数据实施特征工程；所述数据处理模块用于对特征工程构建的训练数据样本抽样进行特殊异常值处理、数据分箱等一系列数据处理；随机森林算法模块用于特征选择，相应预测模型构建、训练、及优化。本发明以建筑内的空调数据为基础例，分场景构建不同场景的通用模型，让用户可根据不同场景选择使用对应的模型,实现准确的室温预测,避免传统的物理温度传感器检测方式存在的工程问题。
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公开(公告)号：CN112097365A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010662000.3
申请日：2020-07-10
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于预测和分类模型的空调故障检测与辩识方法及装置，该方法包括：S101：根据空调的正常状态运行数据和故障运行数据，通过正常状态运行数据、故障运行数据分别建立运行预测模型、故障分类模型；S102：通过运行预测模型判断空调是否发生故障，若是，则执行S103，若否，则执行S101；S103：利用运行预测模型定位空调发生故障的数据段，并通过故障分类模型获取数据段对应的故障类型。本发明通过空调的正常状态运行数据、故障运行数据分别建立运行预测模型、故障分类模型，并创造性融合状态预测模型和分类模型，实现了较高的检测和辨识准确率，同时，还能够充分利用不断累积的运行数据，通过持续的机器学习，提升了故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN111442478A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010161361.X
申请日：2020-03-10
Applicant: 珠海派诺科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种空调系统优化控制方法、智能终端、存储装置，该方法包括：S101：基于数字孪生建立空调热力学模型，并通过空调实时运行数据对空调热力学模型进行迭代优化；S102：根据优化后的所述空调热力学模型预测室内热环境参数；S103：根据室内热环境参数和室内人员舒适度需求获取能耗最小的空调系统控制方式。本发明利用系统的历史和实时运行数据，对空调系统物理模型进行更新、修正、连接和补充，充分融合系统机理特性和运行数据特性，更好地仿真系统的实时运行状态，预测室内热环境参数的变化，对空调系统的组合优化控制时实现了满足用户舒适度和降低系统能耗的目的。
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