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公开(公告)号：CN111884205A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010682635.X
申请日：2020-07-15
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J13/00 , G06F16/901 , G06F16/9038 , G06F16/906 , G06F16/907 , G06K9/62 , G06Q50/06 , G16Y10/35 , G16Y30/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20
摘要： 本发明公开了一种基于图融合算法的泛在电力物联配电网拓扑结构辨识系统，包括数据源、模型搭建模块和图融合模块，数据源与模型搭建模块连接，图融合模块与模型搭建模块连接；所述数据源用于采集电网系统中各节点和各线路的电力信息数据，并对电力信息数据进行采集和处理后发送至模型搭建模块；所述模型搭建模块用于接收数据源发送的电力信息数据，建立电网拓扑模型。本发明利用‘点’和‘线’的形式将泛在电力物联配电网拓扑结构进行融合、展现，对用户及设备间的物联数据建立清晰明了的通信网络，在保证电网运行可靠性的同事满足海量数据的传输与存储。
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公开(公告)号：CN111163139A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911314864.X
申请日：2019-12-19
申请人： 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 华北电力大学
发明人： 马跃 , 葛俊 , 李信 , 彭柏 , 来骥 , 尚芳剑 , 王艺霏 , 闫忠平 , 张少军 , 王东升 , 娄竞 , 李贤 , 陈重韬 , 管嘉珩 , 寇晓溪 , 常海娇 , 李坚 , 杨峰 , 孙涛 , 杨会峰 , 辛锐 , 吴军英 , 魏勇 , 高丽芳 , 王伟 , 张浩海 , 韩大为 , 李卫华 , 周巍 , 田文锋 , 王瑶 , 孙晓艳 , 曾鹏飞 , 杨智豪 , 李建彬 , 田建彤 , 李坤昌 , 闫靖晨
摘要： 本发明提供一种物联网的轮询通信方法及装置，所述方法包括：向每个第一终端发送轮询信息，所述轮询信息通过IPv6协议发送，包括用于记录第一轮询行为信息的第一轮询扩展首部和目标终端地址；其中，所述第一轮询扩展首部是预设的；接收所述目标终端地址对应的第一终端返回的应答信息，所述应答信息是通过IPv6协议发送的，包括用于记录第二轮询行为信息的第二轮询扩展首部；其中，所述第二轮询扩展首部是预设的。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的物联网的轮询通信方法及装置，提高了物联网通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN118585626A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410717394.6
申请日：2024-06-04
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/34
摘要： 本发明提供一种面向电力领域的大模型知识问答方法及装置，属于自然语言理解问答技术领域。该方法包括：获取用户针对电力领域的问题向量；根据相似度检索器从向量数据库中检索与问题向量对应的知识点；其中，向量数据库中存储的知识点基于电力领域的文档，利用深度学习模型按照树形结构切分，并通过向量嵌入将文档转换成数值向量获得；根据二分类判别器判断相似度检索器检索得到的知识点是否充分；当二分类判别器的预测概率低于预设的阈值，则认为知识点不充分；在知识点不充分时，将知识点的所有兄弟节点内容补充至大型语言模型中；并通过大型语言模型根据知识点的所有的兄弟节点内容输出答案。本发明能够提高电力领域文档处理和信息检索的效率。
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公开(公告)号：CN118070961A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410236156.3
申请日：2024-03-01
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F18/2411 , G06F18/2433 , G06F18/27
摘要： 本发明公开了一种基于能源大数据的发电量用电量异常预测方法，包括：通过风力发电大数据以及风力发电机组的功率转换关系计算风力发电功率预测值，通过光伏发电大数据计算光伏发电功率，根据潮流计算方程实现电网潮流确定性预测以及电网潮流概率预测；通过支持向量回归机的数学模型建立训练集样本和测试集样本，确定支持向量机目标函数，解得最优解并求得回归决策函数，得到电网负荷预测结果。本发明能够为电网运营风险管理提供更多的依据，具有较强的理论价值和现实意义。
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公开(公告)号：CN117670591A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311679423.6
申请日：2023-12-07
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06F16/242 , G06F16/245 , G06N20/00
摘要： 本申请适用于数据处理技术领域，提供了电力系统数据分析方法和装置，该方法包括：接收电力系统数据分析任务的目标描述，并将目标描述填入预设提示词模板，构建第一提示词；基于第一提示词和生成式预训练模型，在电力系统的数据库管理系统中获取目标数据库对应的数据库模式的集合；基于第一提示词和数据库模式的集合，构建第二提示词；基于第二提示词和生成式预训练模型，在数据库管理系统中查询与电力系统数据分析任务相关的数据，得到数据查询结果；基于第二提示词和数据查询结果，构建第三提示词；将第三提示词输入到生成式预训练模型，得到电力系统数据分析任务的分析结果。本申请能通过生成式预训练模型完成电力系统数据分析。
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公开(公告)号：CN111144468B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201911314690.7
申请日：2019-12-19
申请人： 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 华北电力大学
发明人： 马跃 , 李信 , 彭柏 , 来骥 , 尚芳剑 , 王艺霏 , 闫忠平 , 张少军 , 王东升 , 娄竞 , 李贤 , 陈重韬 , 刘超 , 孟德 , 常海娇 , 李坚 , 杨峰 , 孙涛 , 杨会峰 , 辛锐 , 吴军英 , 魏勇 , 高丽芳 , 王伟 , 张浩海 , 韩大为 , 李卫华 , 周巍 , 田文锋 , 王瑶 , 孙晓艳 , 曾鹏飞 , 杨智豪 , 李建彬 , 任羽圻 , 田建彤 , 李坤昌 , 闫靖晨
IPC分类号： G06F18/23213 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种电力用户信息标签化方法和装置、电子设备以及存储介质，该方法包括：获取一用户的三相电表数据；对该三相电表数据进行聚类得到典型负荷曲线图片；利用预训练的VGG模型对该典型负荷曲线图片进行分类得到该用户的用电特性特征标签，将K‑means聚类与深度卷积神经网络结合用于电力用户信息标签化，获取电力用户行为画像，实施难度小且样本量大，能够覆盖所有典型用户，准确率高。
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公开(公告)号：CN115640944A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211389809.9
申请日：2022-11-08
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06
摘要： 本申请适用于电网数据综合评价技术领域，提供了电网数据质量综合评价方法、系统、装置及终端设备，该方法包括：获取电网数据，电网数据包括：电网设备模型参数、电网稳态数据和电网故障特征数据；基于电网数据和电网数据的重要程度，得到综合权重；基于电网数据和综合权重，得到电网数据质量综合评价分数。本申请提高了评价结果的准确性，为电网调度提供相应的参考。
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公开(公告)号：CN115514088A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211071284.4
申请日：2022-09-02
摘要： 本申请提供的一种基于微电网的控制方法、装置、介质及装置，包括：获取在预设时间段内的分布式能源集合，从分布式能源集合中选取目标分布式能源，根据分布式能源集合中的每个分布式能源的预设输出功率对目标分布式能源的下垂控制参数进行优化，以得到微电网的稳定程度满足预设条件对应的优化数据，其中，下垂控制参数表示电压的频率和电压的幅值，以及根据优化数据以及预设时间段内的分布式能源集合对应的信道利用率，调整每个分布式能源的下垂控制参数。通过优化数据以及分布式能源集合对应的信道利用率，调整每个分布式能源的下垂控制参数，无需通过光纤通信实现功率调节，提高了数据传输的效率。
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公开(公告)号：CN114254797A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111292725.9
申请日：2021-11-03
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于回归型支持向量机的电力负荷预测算法，包括以下步骤：S101、计算用户用电数据特征的权重；S102、对用户用电数据进行归一化；S103、产生训练集合和测试集合；S104、创建和训练SVR模型；S105、使用SVR进行仿真预测；通过对参数的取样及排序能够有效的降低采集对计算结果的影响，同时通过采用SVR算法，相较于其他的算法大大的提高了计算精度。
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