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公开(公告)号：CN110287176A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910469083.1
申请日：2019-05-31
IPC: G06F16/215 , G06F16/2457 , G06F16/27
Abstract: 本发明涉及一种基于次序依赖的电力数据序列数组优化方法，包括步骤：1)在每个站点Si上运行算法BuildEC，获取局部等价类；2)利用DisBuild算法建立每个站点的相同属性上的全局等价类，将每个站点上各个属性上不同的值和出现次数传递到该属性的中心站点上；3)对不同属性上的全局等价类进行合并，直到所有的站点都没有等价类的合并；4)完成步骤3)后，在中心站点确定一个目标值，随后将目标值发送给各个站点，站点接收到数据之后并行完成数据的修，完成数据的优化。与现有技术相比，本发明具有提升数据质量、减少修复过程中的修改，有利于保证数据一般性等优点。
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公开(公告)号：CN109344990A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810867897.6
申请日：2018-08-02
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/6269 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于DFS和SVM特征选择的短期负荷预测方法及系统，所述方法包括：根据影响短期负荷预测的特征的F-score值获取特征子集，根据特征子集所对应的SVM分类模型的分类正确率确定最优特征子集，利用所述最优特征子集中特征所对应的历史数据训练短期负荷预测模型，并利用该短期负荷预测模型预测预测日负荷值；本发明实现了输入数据的有效降维，综合考虑全局搜索能力以及局部搜索能力，实现了对神经网络权值和阈值的优化，避免陷入局部最优，提高了负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN108769182A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810510271.X
申请日：2018-05-24
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
CPC classification number: H04L67/16 , H04L41/145 , H04L41/147 , H04L67/32
Abstract: 本发明涉及一种预测执行任务执行时间的组合优化调度方法，包括步骤：1、基于CREST组合优化预测执行任务调度模型；2、采集节点间带宽和节点处理能力能细粒度资源信息；3、根据节点间带宽和节点处理能力能细粒度资源信息获取重调度任务的预计完成时间；4、设计重执行慢任务组合方案，获取慢任务组合重执行预计完成时间；5、设计慢任务最优组合重执行方案，根据重调度任务的预计完成时间及慢任务组合重执行预计完成时间，获取组合重执行优化的目标方程；6、设置权重，利用组合重执行优化的目标方程获取有效缩短的预测执行任务运行时间。与现有技术相比，本发明具有有效缩短预测执行任务运行时间、提升性能效益、满足数据本地性需求等优点。
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公开(公告)号：CN108460072A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201711434002.1
申请日：2017-12-26
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种配用电数据检索方法和系统，其中的方法包括：在分布式数据库或文件系统中划分多个数据存储节点，将配用电数据存储在与其对应的数据存储节点中；索引集群系统通过分布式索引建立模式建立并管理与数据存储节点以及配用电数据相对应的索引分片文件；查询集群系统通过分布式检索模式并基于索引分片文件对数据存储节点中存储的配用电数据进行检索并提供检索结果；本发明的配用电数据检索方法和系统，能够解决海量数据的索引问题，具有高吞吐量、高扩展性、高并发性、高容错性等特点，适合对超大数据集的并发访问，降低检索主节点的负载，并可以提高查询服务的可用性，增加服务的响应速度，改善用户的查询体验。
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公开(公告)号：CN108334543A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201711437736.5
申请日：2017-12-26
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种配用电数据可视化展示方法和系统，其中的方法包括：基于预设的可视化显示方式生成与配用电数据相对应的可视化图像数据，在可视化图像数据中设置与图形元素相对应的动态交互式的数据标签；显示可视化图像数据，在接收到对于图形元素的选取指令时，通过数据标签显示与此图形元素对应的数据特征信息；本发明的配用电数据可视化展示方法和系统，能够帮助用户更好地分析配用电数据，通过网络社团发现以及网络拓扑简化分析网络中社团的个数与社团之间的关系，帮助用户更好地理解数据特征以及其在图中的含义，使用户对配用电数据有一个直观地、全方位地了解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107612970A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710703133.9
申请日：2017-08-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京邮电大学 , 华东电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电网拓扑分析的大图缓存方法、显示方法及系统，所述大图缓存方法计算各节点的缓存权重，对缓存权重大于设定阈值的节点进行缓存；所述缓存权重的计算具体为：综合考虑节点的影响力、脆弱性和拓扑结构特性，叠加形成最终的缓存权重，其中，所述影响力通过节点的紧密中心度或介数中心度衡量，所述脆弱性通过元件在线率衡量，所述拓扑结构特性根据节点在拓扑结构中所处的位置对节点的缓存权重进行修正。与现有技术相比，本发明将用户偏好更好的节点按照优先级缓存起来，从而提高下次前端加载效率。
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公开(公告)号：CN107273471A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710422732.3
申请日：2017-06-07
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 复旦大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3033 , G06F17/30336 , G06F17/30548 , G06F17/30575
Abstract: 本发明涉及一种基于Geohash的二元电力时序数据索引构建方法，包括以下步骤：1)获取原始二元电力时序数据，并对其进行降维；2)对降维后的二元电力时序数据进行Geohash编码，获得二元电力时序数据的BTSAX表达；3)根据BTSAX表达构建二元电力时序的BTSAX数据索引，并采用HBase数据库进行原始二元电力时序数据与二元电力时序数据索引的存储。与现有技术相比，本发明具有动态划分、精度可指定、节点不重叠等优点。
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公开(公告)号：CN104104136A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410345503.2
申请日：2014-07-18
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种新能源储能系统接入UPS的方法，包括：步骤S1：在新能源储能蓄电池和PCS之间增加双闸开关，双闸开关电源输入端连接新能源储能蓄电池，电源输出一端连接PCS，电源输出另一端连接直流电缆，双闸开关在PCS和直流电缆之间进行切换；步骤S2：将直流电缆连接DC/DC设备输入端；步骤S3：将DC/DC设备输出端通过单闸开关连接到UPS主机的直流输入端，单闸开关控制DC/DC设备与UPS主机的连接电路通断，UPS主机的交流输入端由低压交流线路进行供电，UPS主机向负载进行供电。与现有技术相比，本发明具有成本低、节能环保等优点。
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公开(公告)号：CN119740910A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411768304.2
申请日：2024-12-04
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F16/334 , G06F16/35
Abstract: 本发明涉及一种面向电力场景的大模型性能评估方法和系统，方法包括：分别将待评估的大模型配置为执行多种任务，计算对应任务下的评价指标，实现电力自然语言处理性能评估，所述多种任务包括电力实体识别任务、电力文本分类任务、电力内容生成任务中的一个或多个；将待评估的大模型配置为从电力文本中提取关键电力数值，核查关键数值的准确性并进行计算分析，计算对应的评价指标，实现电力场景计算性能评估；将待评估的大模型配置为电力分析与解读任务，通过计算模型的生成内容与用户需求和问题的切合程度实现电力文本分析性能评估；通过判断待评估大模型是否识别非法请求实现电力安全合规评估。本发明能够实现针对电力领域大模型的综合评估。
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公开(公告)号：CN119580089A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411626176.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种面向电力巡检场景的图像识别方法，包括：获取电力巡检图像数据并进行数据增强处理，利用生成对抗网络实现数据扩增，通过标注构建电力巡检图像数据集，并进行样本平衡处理；针对预先在大规模数据集上训练好的卷积神经网络模型，利用电力巡检图像数据集进行微调；获取待识别的电力巡检场景图像并输入卷积神经网络模型，以残差连接的方式提取图像的多尺度特征，通过级联融合或加权融合得到高维的融合特征，通过注意力机制提高对感兴趣区域的关注度，利用多个模型进行识别，通过将多个模型的识别结果融合，得到最终的图像识别结果。与现有技术相比，本发明具有在体量较小的电力巡检图像数据上表现良好、误检率和漏检率低等优点。
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