一种基于电网运行大数据的配电异常识别方法

    公开(公告)号:CN117031200A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202310993903.3

    申请日:2023-08-09

    Abstract: 本发明涉及配电异常识别技术领域,且公开了一种基于电网运行大数据的配电异常识别方法,包括以下步骤:S1、根据配电线路过往的历史数据得到各个节点的数据的数学模型;S2、根据配电线路上各个节点出现的异常数据的次数得到各个节点历史上出现故障的概率,且得到各个节点的异常率;S3、根据各个节点的历史数据中的正常数据与异常数据分别得到各个节点相对应的正常数据模型与异常数据模型;该方法在使用时通过输入待检测节点的数据距离正常数据曲线模型的距离与距离异常数据曲线模型的距离的对比可以得出待检测点是否存在异常,从而使得该该方法可以明确配电线路中各个节点是否存在异常,且使用效果较好。

    一种基于电力大数据的碳排放综合预测系统

    公开(公告)号:CN115965136A

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202211660020.2

    申请日:2022-12-22

    Abstract: 本发明涉及污染排放技术领域,且公开了一种基于电力大数据的碳排放综合预测系统,该综合预测系统包括以下模块:数据监测模块,利用数字孪生技术实时监测大气环境中二氧化碳浓度、经济社会活动、自然环境变化;数据分析模块,用于对监测到的碳排放数据全方面核算,了解碳排放进程情况;碳排放计算模块,基于大数据应用技术对一天中碳排放频度、一个月中碳排放频度的动态监测核算;本发明,将LMDI模型和系统动力学模型相结合使用,运用LMDI法分析影响二氧化碳排放的因素,能够理清各变量之间相互制约、相互促进,互为因果的关系,能够使碳排放预测数据更准确,另外,通过对各个电力类型的监测,能够通过数据分析、大数据预测未来碳排放情况。

    维吾尔语文本突发事件要素识别方法

    公开(公告)号:CN109960798A

    公开(公告)日:2019-07-02

    申请号:CN201910157187.9

    申请日:2019-03-01

    Abstract: 本发明涉及一种事件要素识别技术领域,是一种维吾尔语文本突发事件要素识别方法,包括以下步骤:S1建立维吾尔语语料数据库,形成样本语料集;S2提取样本语料集中样本语料的六个hand‑crafted层面的特征块和WE特征项;S3生成融合特征集,并将融合特征集按比例分成训练特征集和测试特征集;S4建立BiLSTM深度学习模型的维吾尔语文本突发事件要素识别模型;S5利用维吾尔语文本突发事件要素识别模型完成维吾尔语文本中突发事件要素的识别。本发明利用BiLSTM捕获每个词汇前向及后向的上下文信息,挖掘触发词与候选突发事件要素之间隐含的语义关系,快速查找出候选突发事件要素,获取识别结果,从而降低了对于人工语料依赖度,使识别结果更具客观性。

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