[發(fā)明專利]燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量預(yù)測(cè)方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110040035.8
• 申請(qǐng)日: 2021-01-13
• 公開（公告）號(hào): CN112883631A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 余真鵬;楊杰;劉勝偉;李增祥
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 新智數(shù)字科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F30/27
• 分類號(hào): G06F30/27;G06N20/00
• 代理公司: 北京嘉科知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11687
• 代理人: 楊波

1.一種燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

獲取目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)；

響應(yīng)于檢測(cè)到所述目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量的需求申請(qǐng)，確定是否存在與所述需求申請(qǐng)匹配的排煙含氧量預(yù)測(cè)模型；

響應(yīng)于確定存在，根據(jù)所述匹配到的排煙含氧量預(yù)測(cè)模型和所述運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量。

2.如權(quán)利要求1所述的燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法還包括：

響應(yīng)于確定存在，將匹配到的排煙含氧量預(yù)測(cè)模型及模型相關(guān)信息發(fā)送到發(fā)送所述目標(biāo)終端上；

所述目標(biāo)終端基于所述匹配到的模型及所述模型相關(guān)信息，選擇并下載所述匹配到的模型。

3.如權(quán)利要求1所述的燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法還包括：

將所述排煙含氧量發(fā)送到具有顯示功能的終端設(shè)備上，并進(jìn)行顯示。

4.如權(quán)利要求1所述的燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于目標(biāo)接口，所述目標(biāo)終端向聯(lián)合學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)送所述需求申請(qǐng)。

5.如權(quán)利要求1所述的燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述需求申請(qǐng)包括：所述目標(biāo)終端對(duì)應(yīng)的能源站的燃?xì)廨啓C(jī)類型信息。

6.如權(quán)利要求1所述的燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法還包括：

響應(yīng)于確定不存在，基于所述燃?xì)廨啓C(jī)類型信息從所述聯(lián)合學(xué)習(xí)平臺(tái)關(guān)聯(lián)的能源站中確定第一目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)和第二目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)；

分別向所述第一目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)和所述第二目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)對(duì)應(yīng)的能源站的終端發(fā)送聯(lián)合訓(xùn)練請(qǐng)求；

響應(yīng)于所述第一目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)和所述第二目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)對(duì)應(yīng)的能源站的終端接收到所述聯(lián)合訓(xùn)練請(qǐng)求并同意，所述第一目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)和所述第二目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)對(duì)應(yīng)的能源站的終端分別得到第一目標(biāo)模型和第二目標(biāo)模型；

基于所述目標(biāo)接口，所述第一目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)和所述第二目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)對(duì)應(yīng)的能源站的終端分別將所述第一目標(biāo)模型和所述第二目標(biāo)模型發(fā)送到所述聯(lián)合學(xué)習(xí)平臺(tái)上；

所述聯(lián)合學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)所述第一目標(biāo)模型和所述第二目標(biāo)模型進(jìn)行處理，得到聯(lián)合學(xué)習(xí)智能模型及模型相關(guān)信息；

所述聯(lián)合學(xué)習(xí)平臺(tái)將所述聯(lián)合學(xué)習(xí)智能模型及模型相關(guān)信息保存在模型信息庫中。

7.如權(quán)利要求6所述的燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述匹配到的排煙含氧量預(yù)測(cè)模型和所述運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量，包括：

所述目標(biāo)終端基于所述聯(lián)合學(xué)習(xí)智能模型和所述運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量。

8.一種燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，被配置成獲取目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)；

確定模塊，被配置成響應(yīng)于檢測(cè)到所述目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量的需求申請(qǐng)，確定是否存在與所述需求申請(qǐng)匹配的排煙含氧量預(yù)測(cè)模型；

生成模塊，被配置成響應(yīng)于確定存在，根據(jù)所述匹配到的排煙含氧量預(yù)測(cè)模型和所述運(yùn)行數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)燃?xì)廨啓C(jī)的排煙含氧量。

9.一種終端設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述方法的步驟。