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公开(公告)号:CN116579638A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310213182.X
申请日:2023-03-06
申请人: 华北电力大学 , 国家电网有限公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
发明人: 李金超 , 兰心怡 , 吴新平 , 马邱哲 , 耿鑫州 , 陈之怡 , 臧秀环 , 司晋新 , 潘建宏 , 左石 , 董爱迪 , 于温方 , 鲁宇 , 李群英 , 程永生 , 谌骏哲 , 赵博 , 鹿世强 , 朱烨 , 于杰
IPC分类号: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F30/20
摘要: 本发明涉及一种数字化项目云模型评价方法和系统,包括以下步骤:利用变异系数法对预先建立的电网数字化项目的综合评价指标体系进行指标筛选,并基于预设的多种赋权方法计算得到筛选指标的若干组权重组合数据;基于得到的若干组权重组合数据,采用云模型分析数字化项目综合评价指标敏感度,选择出鲁棒性最好的指标权重进行电网数字化项目评价,得到电网数字化项目评价结果。本发明以已有电网数字化项目为基础,对综合评价指标体系进行指标筛选和权重值确定,基于主客观权重共4种综合评价法,分别以单一指标属性值变化和多个主观权重同时变化时采用不同的综合评价法求得的各备选方案综合评价值为样本数据,避免单一综合评价方法响应结果的准确性,可以广泛应用于电网规划领域。
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公开(公告)号:CN116362577A
公开(公告)日:2023-06-30
申请号:CN202211475426.3
申请日:2022-11-23
申请人: 国网经济技术研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 华北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号: G06Q10/0639 , G06F18/2321 , G06F17/16 , G06F17/18
摘要: 本发明涉及一种目标类别隶属度分析方法、系统、设备和存储介质,包括以下步骤:对待评价项目的不同应用场景特性以及评价指标进行分析,得到待评价项目的评价指标集合和场景特性集合,分别记为第一变量集合和第二变量集合;对不同应用场景下第一变量集合中各评价指标出现的概率与第二变量集合中各场景特性的概率进行隶属度分析,得到不同场景特性下的评价指标清单;基于评价指标清单,确定待评价项目在预设场景特性下的评价指标子集,基于评价指标子集得到待评价项目在预设场景特性下的评价结果。本发明通过基于发生概率的隶属度分析,对工程中出现的模糊事物发生的隶属度关联关系进行量化分类,可以广泛应用于智能电网数据挖掘分类领域。
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公开(公告)号:CN116777491A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310362139.X
申请日:2023-04-06
申请人: 北京邮电大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06N3/006 , G06N3/084
摘要: 本申请提供一种基于神经网络的电力数据价格确定方法、装置及存储介质,该方法包括:获取待处理电力数据的价值评估指标;将待处理电力数据的价值评估指标输入至电力数据价格确定模型,得到待处理电力数据的价格;其中,所述电力数据价格确定模型基于以下步骤获得:基于样本电力数据的价值评估指标初始化反向传播BP神经网络模型的参数;利用SSA优化BP神经网络模型;基于优化后的BP神经网络模型确定电力数据价格确定模型。本申请实施例提供的基于神经网络的电力数据价格确定方法、装置及存储介质,基于SSA优化的BP神经网络设计电力数据价格确定模型,提高了对电力数据定价的准确性,减少了电力数据资源浪费。
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公开(公告)号:CN116611853A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310363053.9
申请日:2023-04-06
申请人: 国网经济技术研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q20/38
摘要: 本申请实施例提供一种电力数据价格确定方法、装置及存储介质。该电力数据价格确定方法包括:确定电力数据的初始价格;基于所述初始价格确定数据请求者的效用和数据所有者的效用;基于所述数据所有者的效用和所述数据请求者的效用确定所述电力数据的成交价格。本申请实施例提供的电力数据价格确定方法、装置及存储介质,以确定的电力数据的初始价格为参考,并基于数据所有者的效用和数据请求者的效用继续调整价格直至得到电力数据的成交价格,提高了数据所有者和数据请求者的效用,增加了数据交易的积极性,从而提升了电力数据的流通性。
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公开(公告)号:CN109559024B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN201811358566.6
申请日:2018-11-15
申请人: 国家电网有限公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及一种面向电力系统无服务器架构下的资源动态调度方法,其步骤:判断是否有资源能够满足在用户要求的截止时间内完成该任务,满足则判断任务提交的分配预算价格是否不低于资源运行时的运维成本与闲置时的维护成本的差值;根据用户对所有任务分配的竞拍价值,从高到低对用户集中的竞拍价值进行排序得到竞价表;将资源提出的基本要价按照从低到高进行排序得到要价表;在每个单位时间内取出最高的用户竞拍价值;取出最低的资源要价值;根据最高的用户竞拍价值和最低的资源要价值判断交易是否成功;调整任务的竞拍价值和资源要价值,持续执行前述步骤,直至任务全部完成。本发明能达到用户为中心的指标和资源提供商为中心的指标的平衡。
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公开(公告)号:CN109559024A
公开(公告)日:2019-04-02
申请号:CN201811358566.6
申请日:2018-11-15
申请人: 国家电网有限公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 华北电力大学
摘要: 本发明涉及一种面向电力系统无服务器架构下的资源动态调度方法,其步骤:判断是否有资源能够满足在用户要求的截止时间内完成该任务,满足则判断任务提交的分配预算价格是否不低于资源运行时的运维成本与闲置时的维护成本的差值;根据用户对所有任务分配的竞拍价值,从高到低对用户集中的竞拍价值进行排序得到竞价表;将资源提出的基本要价按照从低到高进行排序得到要价表;在每个单位时间内取出最高的用户竞拍价值;取出最低的资源要价值;根据最高的用户竞拍价值和最低的资源要价值判断交易是否成功;调整任务的竞拍价值和资源要价值,持续执行前述步骤,直至任务全部完成。本发明能达到用户为中心的指标和资源提供商为中心的指标的平衡。
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公开(公告)号:CN108234617A
公开(公告)日:2018-06-29
申请号:CN201711429164.6
申请日:2017-12-26
申请人: 国家电网公司 , 国网经济技术研究院有限公司
摘要: 本发明涉及一种面向电力系统混合云模式下的资源动态调度方法,其步骤:对信息素浓度初始化;从作业队列里取出作业,对每个任务派出相同数量的x只蚂蚁,并启动计时器,每只蚂蚁随机选择从某一个节点出发,按照蚂蚁的移动规则,在私有云中寻找可用节点;判断可用节点集中是否存在节点,若存在则在私有云中存在可用节点能够执行该任务,将任务分配给可用节点集中信息素浓度最低的节点,降低该节点的信息素浓度;若可用节点集为空则私有云不执行该任务,向公有云中申请资源执行,将申请到的公有云虚拟机节点加入到可用节点集中;任务完成后,恢复该节点的信息素浓度;任务是否顺利完成,若完成,再增大该节点的信息素浓度,若失败,减少信息素的浓度。
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公开(公告)号:CN117829872A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202311823713.3
申请日:2023-12-27
申请人: 国网经济技术研究院有限公司
IPC分类号: G06Q30/0201 , G06F8/30 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及一种新型电力系统数字化软件开发费用测算模型和方法,其特征在于,该模型包括:功能点识别模块,用于根据软件项目的相关文档类型以及功能点计数类型和边界,识别软件项目的功能点计数项;软件规模确定模块,用于基于识别的功能点计数项,根据未调整的功能点和需求变更因子,确定软件项目的功能点的数量;软件工作量确定模块,用于根据调整后的功能点和生产率,确定软件项目的工作量调整系数;开发费用确定模块,用于根据未调整的工作量、调整后的功能点、生产率和工作量调整系数,确定软件项目的开发费用,本发明可以广泛应用于IT应用技术领域中。
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公开(公告)号:CN108234617B
公开(公告)日:2021-01-15
申请号:CN201711429164.6
申请日:2017-12-26
申请人: 国家电网公司 , 国网经济技术研究院有限公司
摘要: 本发明涉及一种面向电力系统混合云模式下的资源动态调度方法,其步骤:对信息素浓度初始化;从作业队列里取出作业,对每个任务派出相同数量的x只蚂蚁,并启动计时器,每只蚂蚁随机选择从某一个节点出发,按照蚂蚁的移动规则,在私有云中寻找可用节点;判断可用节点集中是否存在节点,若存在则在私有云中存在可用节点能够执行该任务,将任务分配给可用节点集中信息素浓度最低的节点,降低该节点的信息素浓度;若可用节点集为空则私有云不执行该任务,向公有云中申请资源执行,将申请到的公有云虚拟机节点加入到可用节点集中;任务完成后,恢复该节点的信息素浓度;任务是否顺利完成,若完成,再增大该节点的信息素浓度,若失败,减少信息素的浓度。
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