[发明专利]热失控预测方法、装置、计算机设备、存储介质和产品在审
申请号: | 202310837456.2 | 申请日: | 2023-07-07 |
公开(公告)号: | CN116861786A | 公开(公告)日: | 2023-10-10 |
发明(设计)人: | 陈锴彬;王之哲;邓锐 | 申请(专利权)人: | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室)) |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06F119/02;G06F119/08 |
代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 关颖 |
地址: | 511370 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本申请涉及一种热失控预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取待测电池在工作过程中的测量数据;将所述测量数据输入至预设热失控预测模型中进行热失控预测,得到所述待测电池的热失控预测结果;所述预设热失控预测模型包括热失控仿真模型和预设机器学习模型;将所述待测电池的热失控预测结果输出。采用本方法能够提高在进行电池热失控预测时的预测精度。 | ||
搜索关键词: | 失控 预测 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 产品 | ||
【主权项】:
暂无信息
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- 本发明公开了一种基于管道数字孪生体的场景交互建模方法及系统,包括:确定目标管段以及目标管段的标准管道场景需求信息;根据标准管道场景需求信息,生成目标管段的业务流程图,并从目标管段所属的管道数字孪生体中,获取并根据标准管道场景需求信息对应的管道场景历史数据,生成目标管段的知识地图;将目标管段所属的管道数字孪生体、知识地图和业务流程图进行匹配关联,得到目标管段的管段基础数据和多个场景交互推荐信息,并从所有的场景交互推荐信息中,确定目标场景交互信息;将目标管段的管段基础数据和目标场景交互信息进行封装,生成目标管段的场景交互模型。本发明实现了对管道场景交互的快速建模,提高了管道数字孪生体的使用效率。
- 一种用电安全预警方法、介质及系统-202310587025.5
- 舒一飞;康洁滢;刘鹏;吴亚盟;梁飞;牛刚 - 国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心)
- 2023-05-23 - 2023-10-27 - G06F30/27
- 本发明公开一种用电安全预警方法、介质及系统,包括:建立用于预测用电安全的双层混合模型,其中,所述双层混合模型包括:第一层模型和第二层模型,所述第一层模型包括:可控随机森林模型、朴素贝叶斯模型和神经网络模型,所述第二层模型为逻辑回归模型;将获取的用户的用电安全的特征指标的实际值分别输入所述第一层模型中的所述可控随机森林模型、所述朴素贝叶斯模型和所述神经网络模型,使所述可控随机森林模型、所述朴素贝叶斯模型和所述神经网络模型分别输出各自预测结果的值后,将分别输出的各自预测结果的值输入所述第二层模型,输出用电安全的预测结果的值。本发明可高效准确地检测用电安全问题,实现对电力设备安全运行的提前预警。
- 一种基于FA-LSTM的多状态弧形闸门开度预测方法-202310684849.4
- 董懿;杜波;杨赛;李初辉;梅燕 - 三峡金沙江云川水电开发有限公司
- 2023-06-09 - 2023-10-27 - G06F30/27
- 本发明公开了一种基于FA‑LSTM的多状态弧形闸门开度预测方法包括:引入皮尔逊相关系数量化外部因素对研究对象的影响程度;采集不同状态的数据,利用FA‑LSTM训练状态趋势得到多状态弧形闸门模型;确定弧形闸门类型,用训练好的相应类型的所述多状态弧形闸门模型进行开度预测。本发明提供的基于FA‑LSTM的多状态弧形闸门开度预测方法通过大量数据对多状态情况下的闸门进行训练,建立对应模型,并将模型用于预测闸门开度预测,解决传统闸门开度预测效率和精度较低的问题。
- 基于多智能体强化学习的动态空中多目标分配、打击方法-202310692675.6
- 李浩宇;杜秋爽;王靖宇;韩治国;谭明虎;张烨 - 西北工业大学深圳研究院;西北工业大学
- 2023-06-12 - 2023-10-27 - G06F30/27
- 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的动态空中多目标分配、打击方法,基于多智能体强化学习的多目标分配技术针对多目标打击方案进行智能生成。基于Q值强化学习网络设计了一种新的近似动态结构实现规模适应性目标分配;同时,利用动作结构中的反馈机制提升网络分配的稳定性。与现有方法相比,算法在满足一定打击成功率基础上实现分配方法对目标数量动态变化适应性和分配结果的及时更新。本发明实现了对目标数量动态变化情况中稳定实时的打击分配策略生成和更新;智能体之间的动作信息共享和与目标覆盖率关联的奖励函数共同作用,保证了所有空中目标被能够被均匀选择并打击,提升了本发明对于空中多目标打击任务的执行能力和执行效果。
- 一种基于实测数据的区间随机场建模方法-202311045104.X
- 尹盛文;陈林芳;王中钢;周伟;高远 - 中南大学
- 2023-08-18 - 2023-10-27 - G06F30/27
- 本发明公开了一种基于实测数据的区间随机场建模方法,属于随机场建模技术领域,该方法包括如下步骤:构建系统的区间随机场,获取区间随机场的实测样本数据,并根据实测样本数据对区间随机场特征参数进行区间估计,获得区间随机场特征参数置信区间;基于区间随机场特征参数置信区间,利用K‑L展开法对区间随机场进行展开;在展开过程中,将K‑L变量表示为多项式混沌展开式;基于多项式混沌展开式,结合马尔科夫链‑蒙特卡洛法的贝叶斯理论和最大后验概率估计法,获得系统对应的最终区间随机场模型;该方法可以在测试数据有限的条件下实现对空间不确定性参数的精细化表征。
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