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公开(公告)号：CN111884208B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010690077.1
申请日：2020-07-17
Abstract: 本发明公开基于状态空间变换的线性潮流模型库构建方法及其快速响应方法，线性潮流模型库构建方法步骤为：1)设置独立变量，并对独立变量进行状态空间变换；2)建立一般线性潮流模型库；响应方法步骤为：将当前运行下的负荷波动与线性潮流模型库中各模型对应的负荷波动相对比，选择出与当前运行下的负荷波动差值最小的一组线性潮流模型，并将选择出的线性潮流模型应用于当前运行状态。本发明在基于状态空间变换的前提下，提出了误差更小的一般线性潮流模型，并建立了线性潮流模型库，应用快速响应方法后，有效减小了线性化带来的误差，并具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116883043A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310837506.7
申请日：2023-07-10
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘育明 , 李中浩 , 李登峰 , 李伟浩 , 李小菊 , 余娟 , 徐瑞林 , 杨旼才 , 车权 , 张颖 , 刘霜 , 李寒江 , 詹航 , 司萌 , 夏翰林 , 李媛 , 张潇
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/23
Abstract: 本申请公开了一种分时电价时段划分方法，包括：获取电力负荷样本，所述电力负荷样本包括在预设时长内按照预设时间间隔采集的电力负荷数据；确定高斯混合模型的初始聚类参数和预设聚类数量，所述预设聚类数量为针对所述预设时长的时段划分数量；根据所述电力负荷样本和所述预设聚类数量，对所述初始聚类参数进行参数估计，获得最优聚类参数；根据所述最优聚类参数确定各所述电力负荷数据对应的采集时间点所属的划分时段。应用本申请所提供的技术方案，可以实现对分时电价进行更为精准合理的划分。本申请还公开了一种分时电价时段划分装置、电子设备以及计算机可读存储介质，同样具有上述技术效果。
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公开(公告)号：CN116629110A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310570200.X
申请日：2023-05-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种强泛化能力的最优潮流可信数据驱动求解方法，包括以下步骤：1)对最优潮流输出与输入的固定关系模型进行优化，得到最优潮流输出与输入的梯度关系模型；2)建立考虑最优潮流输出与输入的梯度关系的损失函数；3)对神经网络进行训练，得到最优潮流计算神经网络；4)将输入数据传输至最优潮流计算神经网络的隐含层；5)对输入数据进行解码，得到最优潮流输入特征，若最优潮流计算神经网络对最优潮流输入特征是适应的，则所述隐含层将最优潮流输入特征传输至输出层，解算得到最优潮流输出；本发明增强了最优潮流数据驱动计算方法对新能源渗透率变化的适应能力。
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公开(公告)号：CN116525045A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211492716.9
申请日：2022-11-25
IPC: G16H10/20 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开一种基于语法树的神经心理量表答案筛选方法、系统及介质，方法步骤包括：1)获取测试者的音频，并将音频转录为心理量表文本；2)对标注有词边界的词序列进行依存句法分析，得到文本特征；3)对文本特征进行中心词提取，得到心理量表文本的中心词；4)对心理量表文本的中心词进行分析，得到语义角色识别结果；5)判断所述语义角色识别结果中是否包含MMSE量表中临床总结的语义角色，若是，则得到心理量表答案。系统包括音频获取及转换模块、分词模块、词性标注模块、实体识别模块、依存句法分析模块、中心词提取及分析模块、答案输出模块；本发明可以准确提取出测试者的真实意图，提高了人工智能技术应用在神经心理量表中的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116205238A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211222468.6
申请日：2022-10-08
IPC: G06F40/30 , G06F40/295 , G06F40/211 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于简易精神状态量表的语句自动识别系统，包括语料获取模块、分词模块、词性标注模块、命名实体识别模块、依存句法分析模块、语义识别模块和数据库；本发明通过智能化与自动化的语句分析，辅助传统人工AD诊断流程，提高量表评估与AD诊断效率。本发明对AD量表中的指定书写内容建立了评价模型，基于LTP和ALBERT模型结合的文字处理和语义分析技术，完成了受试者书写句子结果的正误评估。
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公开(公告)号：CN115687939A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211071421.4
申请日：2022-09-02
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F40/284 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开一种基于多任务学习的Mask文本匹配方法及介质。方法步骤包括：1)获取至少两个待匹配文本；2)对所述待匹配文本进行特征提取，得到每个待匹配文本的文本字词特征；3)建立基于BERT的文本匹配模型；4)将所有待匹配文本的文本字词特征输入到文本匹配模型，获得不同待匹配文本的匹配结果。介质包括计算机程序。本发明提出了结合数据特点构建Mask矩阵简化模型的思路，在简化模型的同时也能放大待匹配文本之间的差异，使最终模型训练的泛化能力增强。
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公开(公告)号：CN114861874A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210409057.1
申请日：2022-04-19
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开模型驱动图卷积神经网络潮流计算方法，步骤包括：1)建立电力系统线性潮流方程；2)对电力系统线性潮流方程进行去中心化处理，得到节点特征状态更新方程；3)根据节点特征状态更新方程建立模型驱动的图卷积方程；4)根据所述模型驱动的图卷积方程建立模型驱动的图卷积神经网络；5)获取电力系统基本数据，并输入到模型驱动的图卷积神经网络中，得到电力系统潮流。本发明能够适应拓扑与新能源不确定性。
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公开(公告)号：CN108429250B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810115476.8
申请日：2018-02-06
Applicant: 重庆大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种考虑外网静态频率特性的等值方法，主要包括以下步骤：1)建立原始电力网络模型。2)在所述原始电力网络模型中输入电力网络的基础参数。3)利用潮流和灵敏度一致性的等值方法建立等值电力网络模型。4)根据所述等值电力网络模型，计算等值负荷的静态频率特性。5)根据所述等值电力网络模型，计算等值发电机的静态频率特性。本发明不仅有效保留了潮流及灵敏度一致性，同时有效保留了外网静态频率特性，更加真实地反映电力系统实际运行特性。
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公开(公告)号：CN111092454B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201911064846.0
申请日：2019-11-04
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征调度点的机组快速组合方法，主要步骤为：1)建立发电机组的组合运行优化模型，并选取电力网络特征调度点；2)确定特征调度点和非特征调度点上发电机组的组合运行状态；3)对特征调度点和非特征调度点上发电机组的组合运行状态进行迭代修正，得到电力网络发电机组的组合运行结果。本发明解决了日前调度中现有机组组合问题因调度时段颗粒度增加导致计算量过大的问题。
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