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1. 发明专利

JP2022500769A 電力システム熱負荷の予測方法及び予測装置审中-公开
公开(公告)号：JP2022500769A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：JP2021514413
申请日：2019-09-25
申请人：新智数字科技有限公司 , ENNEW DIGITAL TECHNOLOGY CO., LTD.
发明人：黄信 , 劉勝偉
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要：本発明は電力システム熱負荷の予測方法及び予測装置を開示し、当該方法は、電力システム熱負荷の履歴データを前処理するステップS1と、前処理後の履歴デイリーデータからデータ日基準線を取得するステップS2と、取得したデータ日基準線をいくつかの時間帯に分割するステップS3と、履歴デイリーデータを選別し、選別後の履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を分割された時間帯毎にそれぞれ算出するステップS4と、予め設定された基準値より大きい傾向類似値に対応する履歴デイリーデータを選択して類似系列行列を形成するステップS5と、構築したエクストリームラーニングマシンELMに類似系列行列を入力してトレーニングし、予測モデルを取得し、電力システム熱負荷の予測を行うステップS6と、を含む。本発明は傾向による分割の時系列表示方法を採用し、熱負荷時系列における重要な変化傾向情報を効果的に保留するので、熱負荷の変化傾向をより正確的に予測することができる。【選択図】図1

2. 发明专利

JP2022500768A 熱負荷予測方法、装置、読み取り可能な媒体及び電子機器审中-公开
公开(公告)号：JP2022500768A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：JP2021514404
申请日：2019-09-25
申请人：新智数字科技有限公司 , ENNEW DIGITAL TECHNOLOGY CO., LTD.
发明人：劉勝偉 , 黄信
IPC分类号： G06F11/34
摘要：熱負荷予測の方法及び装置であって、方法は、複数の予測状態及び対応する誤差閾値を設定し、予測モデルを形成するステップ(101)と、対象蒸気利用者が複数のテスト時間帯においてボイラーの蒸気を使用する際にそれぞれ対応する第1熱負荷レベルを予測モデルで予測するステップ(102)と、各第1熱負荷レベルに基づいて、各テスト時間帯にそれぞれ対応する相対予測誤差を決定するステップ(103)と、各相対予測誤差に基づいて状態遷移確率行列を形成し、状態遷移確率行列に基づいて各予測状態に対する各未来時間帯の状態信頼確率を決定するステップ(104)と、各未来時間帯にそれぞれ対応する第2熱負荷レベルを予測モデルで予測するステップ(105)と、未来時間帯ごとに、未来時間帯に対応する第2熱負荷レベルと、各予測状態に対する未来時間帯の状態信頼確率と、各予測状態にそれぞれ対応する誤差閾値とに基づいて、対応する熱負荷区間を決定するステップ(106)とを含む。当該方法は、以降にボイラーの蒸気のより効率的なスケジューリングを容易にすることができる。【選択図】図1

3. 发明授权

CN110837940B 能源站资源流动的计算方法及装置有权
公开(公告)号：CN110837940B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201810927708.X
申请日：2018-08-15
申请人：新智数字科技有限公司
发明人：宋英豪
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F17/16
摘要：本发明涉及一种能源站资源流动的矩阵表示计算方法及装置。该方法包括利用所述能源站的设备编号，构建抽象有向网络；按输入分布形成离散输入数据；根据所述有向网络构造能源站的表示矩阵；根据所述表示矩阵计算能源站资源流动。本发明实现在已知输入资源分布的情况下，计算出能源站中的资源流动的数据，达到充分展现能源站的实际运行情况，提高调度效率的效果。

4. 发明授权

CN109359346B 一种热负荷预测方法、装置、可读介质及电子设备有权
公开(公告)号：CN109359346B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201811113973.0
申请日：2018-09-25
申请人：新智数字科技有限公司
发明人：刘胜伟 , 黄信
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/12 , G06F119/08
摘要：本发明公开了一种热负荷预测方法、装置、可读介质及电子设备，方法包括：设置初始温度、冷却系数、终止温度，形成包括若干不同个体的候选种群，每一个体分别包括自回归项、移动平均项数及差分次数；获取目标蒸汽用户在若干个连续的测试时间段使用锅炉蒸汽时分别对应的样本热负荷量级；根据初始温度、冷却系数及各个样本热负荷量级，对候选种群进行迭代更新以形成目标种群；从目标种群确定最优个体；根据最优个体形成自回归积分滑动平均模型，利用该模型预测目标蒸汽用户在若干未来时间段使用锅炉蒸汽时分别对应的热负荷量级。通过本发明提供的技术方案，可更为准确的蒸汽用户在各个未来时间段内使用锅炉蒸汽时所分别对应的热负荷量级。

5. 发明公开

CN115563640A 联合学习架构建立的方法、装置、计算机设备及存储介质审中-实审
公开(公告)号：CN115563640A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110744321.2
申请日：2021-07-01
申请人：新智数字科技有限公司
发明人：赵蕾
IPC分类号： G06F21/62 , G06N20/00
摘要：本发明涉及计算机技术领域，提供了一种联合学习架构建立的方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：中心节点对接收到的目标数量个加密后梯度值进行聚合，得到聚合结果；中心节点对聚合结果进行加密，得到加密后聚合结果；将加密后聚合结果和对应的索引下发给本地参与方；本地参与方利用加密后聚合结果对本地参与方对应的本地模型进行更新，得到更新后模型。本发明的实施例实现了保证用户数据隐私。

6. 发明授权

CN110726448B 光电直读表计及其实现抄表业务的方法、业务系统有权
公开(公告)号：CN110726448B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN201810780911.9
申请日：2018-07-17
申请人：新智数字科技有限公司
发明人：符子建 , 李国国 , 董胜龙 , 籍慧琴 , 陈烊伊
IPC分类号： G01F15/063 , G01F15/07 , G01F15/00
摘要：本发明公开了一种光电直读表计及其实现抄表业务的方法、业务系统，表计包括：字轮、微处理器、通信模块以及光电直读模块；字轮的每一个轮毂上分别设置有至少两个光敏区域，光敏区域与单位数字一一对应，同一个轮毂上各个光敏区域各不相同；光电直读模块采集各个轮毂上与光电直读模块在位置上相对应的当前光敏区域的光敏信息，根据各个光敏信息确定各个轮毂分别展示的当前单位数字，利用各个当前单位数字生成流量数据，并将流量数据发送至微处理器；微处理器接收流量数据并转发至通信模块；通信模块接收微处理器发送的流量数据并转发至远程管理平台。通过本发明的技术方案，远程管理系统能够更为准确的得知流经表计的介质的实际流量。

7. 发明公开

CN114841356A 基于物联网的联合学习引擎整体架构系统审中-实审
公开(公告)号：CN114841356A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110047081.0
申请日：2021-01-14
申请人：新智数字科技有限公司
发明人：张敏 , 高庆
IPC分类号： G06N20/00 , G06K9/62 , G06F21/60 , G06F21/62 , G16Y40/30 , G16Y40/50
摘要：本发明公开了基于物联网的联合学习引擎整体架构系统，属于联合学习技术领域，包括云服务端和联合学习引擎，云服务端用于向联合学习引擎调动多个联合参与方，联合学习引擎用于响应基于联合学习架构应用，通过标准接口为目标客户端呼应需求。本发明的基于物联网的联合学习引擎整体架构系统，云服务为联合学习引擎服务提供稳定可靠的基础，保证联合学习引擎服务可更好地系统调动和管理多个联合参与方，赋能生态，联合学习引擎服务通过标准接口为联合学习应用提供智能的联合学习，联合学习应用用于各种领域，提高各个领域的联合学习效率，有效进行数据使用和机器学习建模，可提高联合学习效率。

8. 发明公开

CN114819237A 燃气锅炉的烟气含氧量预测方法及装置审中-实审
公开(公告)号：CN114819237A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110039859.3
申请日：2021-01-13
申请人：新智数字科技有限公司
发明人：余真鹏 , 杨杰 , 刘胜伟 , 李增祥
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N20/00 , G06K9/62 , G06Q50/06 , G06N20/10 , G06N3/08
摘要：本发明适用于燃气分布式能源领域，提供了燃气锅炉的烟气含氧量预测方法及装置，该方法包括：获取待监测能源站内的目标燃气锅炉的烟气含氧量预测模型请求以及所述目标燃气锅炉的运行数据，所述烟气含氧量预测模型请求携带燃气锅炉标识；根据所述燃气锅炉标识，确定目标联合能源站；根据各个所述目标联合能源站各自对应的燃气锅炉运行数据，构建联合烟气含氧量预测模型；根据所述联合烟气含氧量预测模型和所述目标燃气锅炉的运行数据，生成所述目标燃气锅炉的烟气含氧量。该实施例实现了无需使用传感器测量排烟含氧量，能够实时监测排烟含氧量，便于维护，降低测量误差，同时联合排烟含氧量测量模型依赖于真实数据，不容易受到外界环境的影响，可较为准确的确定出排烟含氧量。

9. 发明公开

CN114819133A 一种基于联合学习的健康报告NER模型的训练方法审中-实审
公开(公告)号：CN114819133A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110044818.3
申请日：2021-01-13
申请人：新智数字科技有限公司
发明人：赵蕾 , 王玥 , 黄信 , 宋英豪
IPC分类号： G06N3/08 , G06F40/295 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06F40/211 , G06N3/04 , G06N20/00
摘要：本发明公开了一种基于联合学习的健康报告NER模型的训练方法，包括以下步骤：S1分建目标任务：选择健康领域作为目标领域，并将目标领域作为训练的主任务，同时将源领域确定为辅助任务，源领域的样本加入到辅助任务中；S2辅助表示：主任务和辅助任务共享LSTM层，利用LSTM分别得到主任务的辅助表示和辅助任务的辅助表示。本发明提出的一种基于联合学习的健康报告NER模型的训练方法，设置有目标领域和源领域，目标领域即健康领域，目标领域的预测是主任务，源领域的预测是辅助任务，通过辅助任务协助主任务完成，利用LSTM对主任务进行预测，减小人力物力的投入，提高工作效率。

10. 发明公开

CN114764627A 基于横向联合学习参与方的数据贡献力确定方法和装置审中-实审
公开(公告)号：CN114764627A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110040307.4
申请日：2021-01-13
申请人：新智数字科技有限公司
发明人：刘国柄 , 刘嘉
IPC分类号： G06N20/00 , G06N3/08
摘要：本发明公开的实施例公开了基于横向联合学习参与方的数据贡献力确定方法和装置。该方法包括：获取参与方的数据集；利用所述数据集，对初始模型进行训练，得到训练模型；基于横向联合学习，获取所述训练模型的测试数据集；基于所述测试数据集，确定所述参与方的贡献力。该实施方式使用对数据集进行数据去除来计算参与方对模型的影响，然后确定参与方的贡献力，以此可以激励参与方提供高质量的数据，间接提高了训练模型的精度，侧面提高用户体验。

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