公开(公告)号：CN119357172A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411568412.5

申请日：2024-11-05

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 郭方洪 ,  蔡旻杰 ,  丁云 ,  吴祥 ,  吴旻诚 ,  董辉

IPC: G06F16/215 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明属于涉及热能管理和供热系统数据处理领域，公开了一种基于双通道生成对抗网络的热计量数据填补方法，通过双通道生成对抗网络的设计，能够同时对热计量数据和辅助数据进行多维度建模，显著提高缺失数据填补的准确度；通过结合GRU的生成器进行数据生成，可以更好的捕捉热计量数据中时间维度的信息，以达到更好的生成效果。利用外部天气信息和日期信息作为辅助输入，结合后直接输入到生成器中，这种方式更适合捕捉复杂的时间依赖性，有助于生成符合时间逻辑的填补数据。

公开(公告)号：CN117349678A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311232009.0

申请日：2023-09-22

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 郭方洪 ,  凌育城 ,  丁云 ,  郎冠华 ,  王淼 ,  陈晟琦

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/092 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于改进生成对抗网络的热计量数据异常检测方法及装置，包括获取热计量数据，构建与热计算数据维度对应输入通道和输出通道的生成对抗网络。本基于改进生成对抗网络的热计量数据异常检测方法及装置采用生成对抗网络可以充分学习数据之间潜在耦合特征，从而大幅度提升异常检测的准确度；并采用动态调整强化比例，根据生成对抗网络的精度调整第一训练集的强化比例，并强化后的第一训练集训练生成对抗网络，使得到满足精度的生成对抗网络，解决了现有技术中不易获取大量数据训练网络的问题；且利用生成对抗网络生成的待检测数据子序列的重构数据与待检测数据的子序列进行对比，判断并定位异常的子序列。

公开(公告)号：CN117329580A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311232007.1

申请日：2023-09-22

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 郭方洪 ,  王淼 ,  丁云 ,  陈晟琦 ,  郎冠华 ,  凌育城

IPC: F24D19/10 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明公开了基于气象参数和室内温度反馈的供水温度预测方法及装置，包括获取包括气象参数、建筑围护结构参数和供水温度的历史数据，并通过推导得到的历史室内温度计算得到历史综合室外温度。本基于气象参数和室内温度反馈的供水温度预测方法及装置通过采集得到的参数并室内热平衡公式推导得到历史室内温度，使得计算出的室内温度准确度更高，解决了现有技术中利用传感器获取室内温度，由于传感器的安装位置不同导致一定的误差，以及安装和维护成本较高的问题；利用预测模型预测供水温度，并考虑室内温度给预测的供水温度进行校正，进而提高了预测供水温度的准确性。

公开(公告)号：CN117312945A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311241448.8

申请日：2023-09-25

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 郭方洪 ,  陈晟琦 ,  丁云 ,  凌育城 ,  郎冠华 ,  王淼

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/096 ,  G06N3/098 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明属于智慧供热技术领域，公开了一种基于联邦迁移学习的供热管网失水诊断方法，包括：获取各参与方的本地数据，并根据本地数据生成相关性表达图样本集；利用各参与方的相关性表达图样本集在深度残差收缩网络训练得到各参与方的本地模型；各参与方将本地模型的参数上传至中央服务器，中央服务器聚合后输出共享模型；各参与方使用本地的相关性表达图样本集基于本地模型和共享模型，利用最小化熵损失函数进行迁移学习得到各参与方的个性化模型。本发明在解决各供热方“数据孤岛”现象的同时，充分考虑可能出现的弱监督和数据特征重叠少情况，最终结合深度学习算法实现高效准确故障诊断。

公开(公告)号：CN119879263A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510353412.1

申请日：2025-03-25

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 郭方洪 ,  谢莹莹 ,  丁云 ,  吴祥 ,  吴旻诚 ,  董辉

IPC: F24D19/10 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于差分网络的集中供暖用户室温预测方法，包括获取原始数据并进行预处理，且所述原始数据包括当前时刻热数据，以及当前时刻之前第一预设时间段内每个时刻的热数据。本基于差分网络的集中供暖用户室温预测方法首先通过原始数据进行构造，分别获取长、短期历史时刻热数据序列，将获取的长、短期历史时刻热数据序列和当前时刻热数据输入至差分网络预测模型，差分网络预测模型预测下一时刻的预测室温；且在预测过程中结合了短期历史时刻热数据和长期历史时刻热数据来对未来室温的预测，提升了模型的泛化能力，并在原始数据中加入了历史室温作为输入，提高了模型的预测精度。

公开(公告)号：CN117349305A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311229553.X

申请日：2023-09-21

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 郭方洪 ,  郎冠华 ,  丁云 ,  凌育城 ,  王淼 ,  陈晟琦

IPC: G06F16/242 ,  G06N3/044 ,  G06N3/092 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于信息检索技术领域，公开了一种基于深度强化学习的供热数据库查询优化方法，本发明提出将视图选择过程构建为马尔可夫决策过程，利用深度强化学习让智能体与环境进行交互，以“试错”的方式进行学习，不断修改从状态到动作的映射策略，交互式地动态产生物化视图的最优解，既提高了选择的准确性，又提高了物化视图的选择速度，最终实现数据库的查询优化。

公开(公告)号：CN119357870A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411568416.3

申请日：2024-11-05

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 郭方洪 ,  傅涵潇 ,  丁云 ,  吴祥 ,  吴旻诚 ,  董辉

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/21 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明属于工业数据分析技术领域，公开了一种融合多头注意力的变分自编码器热计量数据异常检测方法，包括采集原始热计量数据构建特征数据集，取特征数据集中的正常工况下的特征数据作为训练集，剩余的作为测试集；取变分自编码器作为异常检测模型；利用训练集对异常检测模型进行训练，在训练过程中计算损失函数对异常检测模型的参数进行更新；训练结束后利用测试集对异常检测模型进行测试，测试通过则输出异常检测模型进行热计量数据的实时异常检测；否则重新进行异常检测模型的训练。本发明方法能够更好适应复杂供热系统环境、减少对标签依赖、提升异常检测准确率。