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公开(公告)号：CN113485803B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110729072.X
申请日：2021-06-29
Applicant: 天津大学 , 国网山东省电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种具有时延约束任务流场景下的自适应封装与协同推理方法，包括如下步骤：建立自适应边缘智能推理模型，包括用于接收任务的终端设备和用于制定任务卸载决策的边缘服务器；构建边缘服务器和终端设备的分支模型，所述分支模型均包括若干个分支，每个分支上均设有划分点和出口点，且出口点设置在每个分支的终端；根据任务的处理流程分别预测任务在终端设备和边缘服务器上的处理时间，以及任务的总处理时间；设定目标函数，若已知任务流的所有信息，采用动态规划的离线算法对目标函数进行优化，否则，采用深度强化学习的在线算法对目标函数进行优化。本发明提高了延迟限制下所权衡完成的任务数量和任务推断的准确性。
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公开(公告)号：CN108921438B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810752178.X
申请日：2018-07-10
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法，首先基于层次分析结构，计算配电网调控管理基础指标级联权重；接着采用熵权法计算配电网调控管理层级间指标连接权重；最后根据步骤S1与步骤S2的计算结果计算各基础指标的贡献值，并将其从低到高排序，贡献值越低，薄弱程度越高，从而实现薄弱环节辨识。本发明能够科学准确地识别配电网调控管理业务中的薄弱环节。
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公开(公告)号：CN114139377A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111449960.2
申请日：2021-11-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 一种电力系统建模方法、系统、可读存储介质及服务器，方法包括：基于反馈式融合模式构建单一设备外部特性模型；根据电网拓扑结构及线路参数连接各设备形成电力系统接线图；基于电力系统接线图连接各设备的单一设备外部特性模型构建机理数据融合驱动的电力系统模型；利用融合驱动的电力系统模型进行系统仿真并根据实时数据进行在线更新。本发明充分利用了电力系统发展过程中积累的丰富的物理知识以及电网数字化建设以来积累的庞大历史数据，突破了单一建模方法存在的复杂度与准确度矛盾、缺乏可解释性等缺点，可通过传感器采集的运行数据，构建与物理实体一一对应的电力仿真系统，实现更快、更准确地预测和检测物理系统中存在的故障及问题。
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公开(公告)号：CN108921438A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810752178.X
申请日：2018-07-10
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于级联权重的配电网调控管理薄弱环节辨识方法，首先基于层次分析结构，计算配电网调控管理基础指标级联权重；接着采用熵权法计算配电网调控管理层级间指标连接权重；最后根据步骤S1与步骤S2的计算结果计算各基础指标的贡献值，并将其从低到高排序，贡献值越低，薄弱程度越高，从而实现薄弱环节辨识。本发明能够科学准确地识别配电网调控管理业务中的薄弱环节。
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公开(公告)号：CN117612189A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311801250.0
申请日：2023-12-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06V30/41 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力设备运检认知大模型训练方法及系统，属于电力设备运检技术领域，方法包括：获取电力设备运检相关文本、图像数据；将所述电力设备运检相关文本、图像数据输入至Transformer架构中进行预训练，得到电力设备运检认知大模型；预训练中，采用层次化预训练方法对电力设备运检领域文本和图像数据进行信息融合，构建多模态模型；采用知识化预训练方法对电力设备运检文本中字符、词语、短语、句子结构的语义层级多阶段预训练，构建多基础策略和多语义层级认知模型。以此方法训练得到的模型具有很强的电力设备运检文本预测能力，可提升电力设备运检场景文本、图像数据的处理能力，为技术人员提供辅助决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117612178A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311513546.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 浙江大学 , 国网智能科技股份有限公司
Inventor： 张晓航 , 邱镇 , 卢大玮 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 王晓辉 , 郭鹏天 , 李黎 , 陈勇 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰 , 王万国 , 袁弘
IPC: G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本申请实施例提供一种文档识别方法及装置，包括：获取文档图像；将文档图像输入预先构建的文档识别模型，由所述文档识别模型输出文档识别结果；其中，所述文档识别模型包括多层编码器、至少两个下采样层、特征金字塔和多层解码器，所述特征金字塔的特征图像包括其中一层编码器输出的第一尺度的特征图像、经过一个下采样层和多层编码器处理输出的第二尺度的特征图像和经过另一个下采样层和多层编码器处理输出的第三尺度的特征图像，所述特征金字塔用于对各特征图像融合处理后生成特征隐向量，多层解码器用于对所述特征隐向量处理后输出词元序列。本申请能够提高从文档图像识别文档内容的准确性。
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公开(公告)号：CN117559393A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311465747.X
申请日：2023-11-06
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统低压台区拓扑辨识技术领域，具体涉及一种基于数据与模型驱动的低压配电台区拓扑辨识方法及系统，首先获取台变、表箱、用户的原始电压和表箱、用户的用电量的实测序列数据；接下来用电压序列减去其均值再乘以放大系数；再利用分层聚类算法，分别聚类表箱和用户电压序列；然后采用皮尔逊相关系数，辨识表箱和用户的所述相别；通过数学规划模型，实现用户与表箱之间的分线拓扑辨识；最终根据台区分相分线辨识结果生成低压台区拓扑结构。本发明有效降低了低压配电台区拓扑辨识的人力成本，无需增加专用识别设备，且其辨识准确率高、效率高，更具备实用性，对于提高低压配电台区的智能化管理水平具有较大的实践应用价值和推广前景。
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公开(公告)号：CN117455529A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311401104.9
申请日：2023-10-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/22 , G06F18/213
Abstract: 一种基于大数据技术的用户用电特征画像构建方法及系统，方法包括获取用电数据；按照预先建立的标签体系，从用电数据中提取得到用电特征数据；将用电特征数据输入预先建立的电力数据分析模型，筛选出目标用户并制定决策方案。本发明的用户用电特征画像构建方法可以在用户群体划分、差异化供电服务或针对性营销服务配置中的应用，用户用电特征画像可以反映不同用户各种用电行为的特征，通过标签反映画像的基本特征，对不同维度和种类的电力用户数据进行数据信息特征提取，实现对不同电力用户行为数据的分析，电力企业可以根据得到的用电特征画像快速了解用户行为偏好，对目标用户进行筛选并制定决策方案，通过采取有针对性的措施以达到预期目标。
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公开(公告)号：CN116861031A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310423537.8
申请日：2023-04-19
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F17/16 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力自动化领域，公开了一种基于图计算的电力潮流计算方法、系统、设备及介质，通过基于图结构的矩阵分解方法、基于图结构的功率变化量计算方法、基于图结构的前代计算方法以及基于图结构的回代计算方法，以图描述的方式来表达矩阵计算过程，将电力潮流计算任务放在图数据库中完成，以此减少反复的数据导入导出操作，且能充分利用图数据库的分布式并行计算能力，以提升电力多源异构数据计算的效率，实现了软件层面存算一体的电力图计算方法，在遇到大型稀疏的电力图时，不需要频繁从图数据库中将数据导入图计算引擎中，提高了矩阵运算效率，提升电力图计算效率。
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公开(公告)号：CN113485803A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110729072.X
申请日：2021-06-29
Applicant: 天津大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种具有时延约束任务流场景下的自适应封装与协同推理方法，包括如下步骤：建立自适应边缘智能推理模型，包括用于接收任务的终端设备和用于制定任务卸载决策的边缘服务器；构建边缘服务器和终端设备的分支模型，所述分支模型均包括若干个分支，每个分支上均设有划分点和出口点，且出口点设置在每个分支的终端；根据任务的处理流程分别预测任务在终端设备和边缘服务器上的处理时间，以及任务的总处理时间；设定目标函数，若已知任务流的所有信息，采用动态规划的离线算法对目标函数进行优化，否则，采用深度强化学习的在线算法对目标函数进行优化。本发明提高了延迟限制下所权衡完成的任务数量和任务推断的准确性。
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