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全部 发明 实用新型 外观设计
法律状态： 全部 已授权 审中
项目申报： 全部 报过 没有报过
共 3 件在售专利
一种电力负荷预测方法
发明 已授权
本发明公开了一种电力负荷预测方法。在我国电网公司加大需求侧改革力度、更加有效进行电力系统运行经济调度的大背景下，本发明专利提出一种快速有效的电力负荷预测方法。首先使用DBSCAN算法对电力负荷数据进行聚类，获得聚类结果C和类中心；然后将预测日N天的负荷特征数据作为训练数据输入前级LSTM神经网络，输出预测日负荷特征；最后计算预测日负荷特征与DBSACN聚类之后的类中心的欧式距离，将距离最小的类中心所对应的负荷数据与原始负荷数据合并作为训练数据输入到后级LSTM神经网络中，输出预测日负荷曲线。
📄 2018114246842 📂 G06Q10_04 👤 广东安恒电力科技有限公司 📅 2018-11-27
¥0.0 元
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一种集成电力负荷曲线聚类方法
发明 已授权
本发明公开了一种集成电力负荷曲线聚类方法。在我国电网公司加大需求侧改革力度、更加有效进行电力系统运行经济调度的大背景下，本发明专利提出一种快速有效的电力负荷聚类算法。首先使用SOM神经网络对原始电力负荷数据进行粗聚类，获得聚类后的类中心；然后利用DBSCAN算法对粗聚类后的类中心进行聚类，将同类的类中心对应的类簇进行合并；最后将类簇中的偏离元素剔除并放入最相似类中，获得最优聚类结果。
📄 2018114251709 📂 G06K9_62 👤 广东安恒电力科技有限公司 📅 2018-11-27
¥0.0 元
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电缆温度异常预测方法、装置、介质及设备
发明 已授权
本发明公开了一种电缆温度异常预测方法，包括：构建用于预测异常的电缆温度信息的PSO‑SVM分类器；构建每一季度对应的单季度电缆温度预测网络以及全季度电缆温度预测网络；获取待预测时间，根据所述待预测时间所属季节采用对应的单季度电缆温度预测网络和全季度电缆温度预测网络进行预测，得到所述待预测时间对应的季度温度综合预测信息；将所述待预测时间对应的季度温度综合预测信息输入至所述PSO‑SVM分类器进行电缆温度异常监测；从而有效地解决了现有技术在对电缆温度异常进行预测时存在的预测精度低、训练时间长、容易陷入过拟合的问题。
📄 2022116725867 📂 G06Q10_04 👤 广东安恒电力科技有限公司 📅 2022-12-26
¥0.0 元
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发明 已授权

一种电力负荷预测方法

2018114246842 · 广东安恒电力科技有限公司
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发明 已授权

一种集成电力负荷曲线聚类方法

2018114251709 · 广东安恒电力科技有限公司
¥0.0 元
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电缆温度异常预测方法、装置、介质及设备

2022116725867 · 广东安恒电力科技有限公司
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转让方：中国科学院××研究所
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交易类型：独占许可
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转让方：××大学
受让方：××生物医药有限公司
交易类型：转让
交易金额：¥1,200万
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转让方：××半导体有限公司
受让方：××汽车电子集团
交易类型：转让
交易金额：¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方：××科技公司
受让方：××能源集团
交易类型：开放许可
交易金额：¥50万/年
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