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    一种技术标准知识图谱的构建方法及系统
    31.
    发明公开
    一种技术标准知识图谱的构建方法及系统 审中-实审

    公开(公告)号：CN112395427A

    公开(公告)日：2021-02-23

    申请号：CN202011387180.5

    申请日：2020-12-01

    申请人： 北京中电普华信息技术有限公司

    发明人： 胡学勇 ,  骆智鹏 ,  潘格 ,  杨洋 ,  胡爱宇 ,  李杰 ,  王瑞杰 ,  赵章 ,  张荣 ,  张溪石 ,  李华勤 ,  赵蕾 ,  付兰梅

    IPC分类号： G06F16/36 ,  G06F40/279

    摘要： 本发明公开了一种技术标准知识图谱的构建方法及系统，基于技术标准文档的格式，对技术标准文档按照预设拆分标准进行拆解得到多个技术标准知识点文档，对每个技术标准知识点文档进行实体识别和句子切分，并对识别出的每个实体标注对应的实体相关信息得到目标实体，基于各个目标实体以及句子切分得到的各个技术标准知识点子文档之间的关联关系构建得到技术标准知识图谱。本发明在构建技术标准知识图谱之前，将技术标准文档拆解为多个技术标准知识点文档，通过对每个技术标准知识点文档进行实体识别、实体标注以及句子切分，使得构建得到的技术标准知识图谱可以精细描述技术标准文档中各个实体的关联关系，从而用户可以快速提取到所需的知识点。

    一种分布式列存储系统索引的方法
    32.
    发明授权
    一种分布式列存储系统索引的方法 有权 转让

    公开(公告)号：CN106250523B

    公开(公告)日：2019-04-16

    申请号：CN201610634581.3

    申请日：2016-08-04

    申请人： 北京国电通网络技术有限公司 ,  国家电网公司 ,  国网北京市电力公司 ,  北京中电飞华通信股份有限公司

    发明人： 孙乔 ,  付兰梅 ,  邓卜侨 ,  孙雷 ,  马慧远 ,  刘炜 ,  崔伟

    IPC分类号： G06F16/31

    摘要： 本发明公开了一种分布式列存储系统索引的方法，包括：获取每列数据的分布特征，设定每列数据的域值及划分规则；根据域值及划分规则，得到划分后的连续数据区域；分别对应每个数据区域建立一个区域编码向量；进行统计计算，得到每列数据的统计信息，将统计信息与对应的区域编码向量合并，得到带有统计信息的区域编码向量；将带有统计信息的区域编码向量作为位图索引的位向量进行数据的索引。所述分布式列存储系统索引的方法通过设定每列数据的域值和划分规则，使得分组位图索引的划分方式与查询的过滤条件相符合，通过计算列数据的统计信息，不仅提高了分组位图查询的准确性，而且能够保留列存储系统中数据的统计信息，保证数据信息的完整性。

    基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法及系统
    35.
    发明公开
    基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法及系统 有权 转让

    公开(公告)号：CN105512760A

    公开(公告)日：2016-04-20

    申请号：CN201510884004.5

    申请日：2015-12-04

    申请人： 北京国电通网络技术有限公司 ,  北京中电飞华通信股份有限公司

    发明人： 孙乔 ,  聂玲 ,  崔伟 ,  付兰梅

    IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06

    摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法，包括：计算得到水平面理论太阳辐射强度S；获取光伏电站的历史发电量以及光伏电站所在位置的气象要素历史运行数据；所述气象要素包含光伏电站所在位置的环境温度Ta、光伏组件的背板温度Tb和实际辐照强度C；将获取的数据样本[T C S]作为神经网络的输入向量，将[0 0 P]作为神经网络的输出向量，建立基于神经网络的光伏电站发电量P的计算模型；输入任意时刻的气象要素数据，通过所述计算模型计算得到该时刻光伏电站的发电量。本发明还公开了一种基于神经网络的光伏电站发电量的计算系统。所述基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法及系统能够快速、准确计算得到光伏电站发电量。

    一种评估服务成熟度的方法、系统及介质
    36.
    发明公开
    一种评估服务成熟度的方法、系统及介质 审中-实审

    公开(公告)号：CN117745120A

    公开(公告)日：2024-03-22

    申请号：CN202311523736.2

    申请日：2023-11-15

    申请人： 北京中电普华信息技术有限公司

    发明人： 吴凡 ,  付兰梅 ,  尹向攀 ,  关晓峰 ,  崔伟 ,  张照 ,  齐占新

    IPC分类号： G06Q10/0639 ,  G06Q50/10

    摘要： 本申请实施例提供了一种评估服务成熟度的方法、系统及介质，用于实现对服务成熟度的线上评估，以提高成熟度评估的效率，该方法包括：获取待评估服务的服务类型、多个评估维度以及多个评估维度的评分指标；根据服务类型，确定待评估服务的多个评估维度权重；根据多个评估维度的评分指标，确定多个评估维度得分；多个评估维度得分为待评估服务在多个评估维度下的得分；根据多个评估维度得分和多个评估维度权重，确定待评估服务的成熟度。

    基于神经网络、小波分解光伏电站功率预测方法、系统
    37.
    发明授权
    基于神经网络、小波分解光伏电站功率预测方法、系统 有权 转让

    公开(公告)号：CN105528517B

    公开(公告)日：2019-02-26

    申请号：CN201510867065.0

    申请日：2015-12-01

    申请人： 北京国电通网络技术有限公司 ,  北京中电飞华通信股份有限公司

    发明人： 孙乔 ,  聂玲 ,  崔伟 ,  付兰梅

    IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06N3/02

    摘要： 本发明公开了一种基于神经网络、小波分解光伏电站功率预测方法、系统，获取历史记录光照强度C、输出功率P、温度T、湿度H、风速WS，分别进行小波分解；根据所述小波分解后的信息，建立逼近信号层神经网络模型和细节信号层神经网络模型；获取未来预测时间段温度T、湿度H、风速WS，分别经小波分解；根据所述小波分解后的信息，将逼近信号层的信息作为逼近信号层神经网络模型的输入向量，得到逼近信号层的预报结果；将细节信号层的信息作为细节信号层神经网络模型的输入向量，得到细节信号层的预报结果；对逼近信号层的预报结果和细节信号层的预报结果进行重构，得到预测功率值。因此，本发明能够保证预测过程的收敛性，减小复杂度，提高预测的准确度。

    基于神经网络、小波分解光伏电站功率预测方法、系统
    39.
    发明公开
    基于神经网络、小波分解光伏电站功率预测方法、系统 有权 转让

    公开(公告)号：CN105528517A

    公开(公告)日：2016-04-27

    申请号：CN201510867065.0

    申请日：2015-12-01

    申请人： 北京国电通网络技术有限公司 ,  北京中电飞华通信股份有限公司

    发明人： 孙乔 ,  聂玲 ,  崔伟 ,  付兰梅

    IPC分类号： G06F19/00 ,  G06N3/02

    CPC分类号： G06F19/00 ,  G06N3/02

    摘要： 本发明公开了一种基于神经网络、小波分解光伏电站功率预测方法、系统，获取历史记录光照强度C、输出功率P、温度T、湿度H、风速WS，分别进行小波分解；根据所述小波分解后的信息，建立逼近信号层神经网络模型和细节信号层神经网络模型；获取未来预测时间段温度T、湿度H、风速WS，分别经小波分解；根据所述小波分解后的信息，将逼近信号层的信息作为逼近信号层神经网络模型的输入向量，得到逼近信号层的预报结果；将细节信号层的信息作为细节信号层神经网络模型的输入向量，得到细节信号层的预报结果；对逼近信号层的预报结果和细节信号层的预报结果进行重构，得到预测功率值。因此，本发明能够保证预测过程的收敛性，减小复杂度，提高预测的准确度。

    一种光伏电站短期功率预测方法和系统
    40.
    发明公开
    一种光伏电站短期功率预测方法和系统 无效 转让

    公开(公告)号：CN105404937A

    公开(公告)日：2016-03-16

    申请号：CN201510845099.X

    申请日：2015-11-26

    申请人： 北京国电通网络技术有限公司 ,  北京中电飞华通信股份有限公司

    发明人： 孙乔 ,  聂玲 ,  崔伟 ,  付兰梅

    IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06

    CPC分类号： Y02A30/12 ,  Y02E40/76 ,  Y04S10/545

    摘要： 本发明公开了一种光伏电站短期功率预测方法和系统，获取一时间段内光伏电站所在位置记录的历史气象数据，建立光照强度和组件背板温度的预测模型；将历史数据中的功率值与光照强度的比值作为修正系数，并构建以背板温度作为自变量的修正系数函数式；获取所述光伏电站所在位置未来时间段的天气预报值，将该天气预报值分别代入光照强度和组件背板温度的预测模型得到光照强度预测值和背板温度预测值；根据所述的修正系数函数式，通过背板温度预测值获得修正系数预测值；再根据所述的功率值与光照强度的比值作为修正系数，计算功率预测值。因此，所述光伏电站短期功率预测方法和系统能够实现准确的对光伏电站短期功率的预测。