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公开(公告)号：CN109655411B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201710935530.9
申请日：2017-10-10
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G01N21/17
Abstract: 本发明提供了一种针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法及系统，通过采集监测区域中视频点的图像，对图像中的烟囱数量进行统计并设定标号，对采集到的对图像中的每个烟囱进行监测区域标定；利用林格曼黑度监测仪在视频点进行测量，记录黑度测量结果并保存黑度图像；利用林格曼黑度监测仪的测量结果输入对应视频点的分析模型，得到对应视频点的监测结果，用同一时刻下的黑度测量结果和监测结果计算对应视频点中每个烟囱的校准系数；在符合外部条件的情况下进行模型分析，得到最终的监测结果。本发明对图像里面烟囱以及有效区域进行标定，通过林格曼黑度仪进行校准，通过外部天气、时间等条件约束，使得分析模型更有效、更准确的运行。
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公开(公告)号：CN106650944B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201611114808.8
申请日：2016-12-07
Applicant: 大连理工大学 , 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种基于知识的冶金企业转炉煤气调度方法，步骤为：首先，对于调度决策过程中所需的无法直接采集的过程变量，采用神经网络模型进行建模分析，形成基于数据的神经网络模型；其次，设计一种基于模糊聚类的产生式规则模型，通过对历史数据进行聚类分析和关联规则挖掘，挖掘数据中蕴含的知识信息，进而与专家先验知识进行融合，建立基于知识的产生式模型；最后，设计了针对该产生式规则模型的在线更新策略，如果推理结果与实际方案存在较大偏差，则对产生式规则的输出参数进行更新。利用该发明可以对转炉煤气系统的平衡状态进行动态分析，并得到相应的调度方案，从而为调度人员进行决策提供合理指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106779384B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201611114676.9
申请日：2016-12-07
Applicant: 大连理工大学 , 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于信息粒度最优分配的钢铁工业高炉煤气长期区间预测方法。本发明基于真实工业生产数据，在数据进行必要的预处理后，首先在横向即时间轴上，依据钢铁工业能源产消的阶段性特征，形成包括多个数据点的数据微粒；进而，考虑到后续模糊聚类分析需要，利用时间弯曲距离，将非等长数据微粒规范化为等长；在应用模糊聚类得到聚类中心后，将其在纵向上延展为区间值，借助模糊建模方法可获得初始区间预测结果；最终，求解基于信息粒度最优化分配理论的优化模型，获得长期区间预测结果，辅助指导现场能源调度工作，在钢铁工业其它能源介质系统中亦可推广应用。
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公开(公告)号：CN109655411A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201710935530.9
申请日：2017-10-10
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G01N21/17
Abstract: 本发明提供了一种针对污染源烟气排放的林格曼黑度实时分析方法及系统，通过采集监测区域中视频点的图像，对图像中的烟囱数量进行统计并设定标号，对采集到的对图像中的每个烟囱进行监测区域标定；利用林格曼黑度监测仪在视频点进行测量，记录黑度测量结果并保存黑度图像；利用林格曼黑度监测仪的测量结果输入对应视频点的分析模型，得到对应视频点的监测结果，用同一时刻下的黑度测量结果和监测结果计算对应视频点中每个烟囱的校准系数；在符合外部条件的情况下进行模型分析，得到最终的监测结果。本发明对图像里面烟囱以及有效区域进行标定，通过林格曼黑度仪进行校准，通过外部天气、时间等条件约束，使得分析模型更有效、更准确的运行。
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公开(公告)号：CN106779384A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611114676.9
申请日：2016-12-07
Applicant: 大连理工大学 , 上海宝信软件股份有限公司
CPC classification number: G06Q10/06312 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供一种基于信息粒度最优分配的钢铁工业高炉煤气长期区间预测方法。本发明基于真实工业生产数据，在数据进行必要的预处理后，首先在横向即时间轴上，依据钢铁工业能源产消的阶段性特征，形成包括多个数据点的数据微粒；进而，考虑到后续模糊聚类分析需要，利用时间弯曲距离，将非等长数据微粒规范化为等长；在应用模糊聚类得到聚类中心后，将其在纵向上延展为区间值，借助模糊建模方法可获得初始区间预测结果；最终，求解基于信息粒度最优化分配理论的优化模型，获得长期区间预测结果，辅助指导现场能源调度工作，在钢铁工业其它能源介质系统中亦可推广应用。
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公开(公告)号：CN106650944A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611114808.8
申请日：2016-12-07
Applicant: 大连理工大学 , 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于知识的冶金企业转炉煤气调度方法，步骤为：首先，对于调度决策过程中所需的无法直接采集的过程变量，采用神经网络模型进行建模分析，形成基于数据的神经网络模型；其次，设计一种基于模糊聚类的产生式规则模型，通过对历史数据进行聚类分析和关联规则挖掘，挖掘数据中蕴含的知识信息，进而与专家先验知识进行融合，建立基于知识的产生式模型；最后，设计了针对该产生式规则模型的在线更新策略，如果推理结果与实际方案存在较大偏差，则对产生式规则的输出参数进行更新。利用该发明可以对转炉煤气系统的平衡状态进行动态分析，并得到相应的调度方案，从而为调度人员进行决策提供合理指导。
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公开(公告)号：CN106503825A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201510563924.7
申请日：2015-09-07
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种用电单位限电调整优先级评估方法及系统，其根据可调生产单元历史产量及对应时段用电单位(例如钢铁企业)总体用电功率两者，挖掘出这两者之间的关联度。本发明解决了提供关于钢铁企业内可调生产环节产量与总耗电之间的关联度挖掘，此关联度将作为夏季限电时可调生产单元优先级的一个衡量，帮助调度提供有效指令。
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