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公开(公告)号：CN114358371A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111424158.8
申请日：2021-11-26
发明人： 曾谁飞 , 王振荣 , 叶林 , 童强 , 李国庆 , 张燧 , 王青天 , 黄思皖 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 邸智 , 韦玮 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮 , 童彤 , 任鑫
摘要： 本发明提出一种基于深度学习的光伏短期功率预测方法及设备，分别将光伏实时数据、历史功率数据输入由不同尺寸卷积核的卷积神经网络、BiLSTM网络模型、双向Attention注意力机制构建深度学习预测模型方法，最终将其获得的两种数据文本特征进行合并运算得到更有效的融合特征表征能力，从而得到最优的文本特征对光伏短期功率进行精准的预测。通过该方法不仅提高光伏短期功率预测的精准度，而且有利于优化、大幅降低光伏发电系统的运营成本，包括人力、物力、时间效率等降本增效。
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公开(公告)号：CN114358012A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111396841.5
申请日：2021-11-23
发明人： 曾谁飞 , 王振荣 , 李国庆 , 童强 , 桑申刚 , 张燧 , 王青天 , 黄思皖 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮 , 韦玮 , 邸智 , 童彤 , 任鑫
摘要： 本发明提供一种设备异常语义识别方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中设备异常语义识别的数据单一，识别率不高的技术问题，该方法包括：获取设备的异常数据；基于所述异常数据，通过预先训练好的神经网络模型得到文本特征；根据所述文本特征，得到识别结果并展示。
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公开(公告)号：CN118172088A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410300702.5
申请日：2024-03-15
发明人： 黄思皖 , 钟明 , 安娜 , 李力 , 杨宁 , 王春森 , 任立兵 , 史鉴恒 , 王宝岳 , 杨雪 , 高亚林 , 沈惠聪 , 江晨 , 王静 , 张燧 , 王青天 , 邸智 , 王芸靖 , 郑子辰 , 葛戈 , 刘雅欣 , 杨紫阳 , 伊然 , 任鑫 , 李小翔 , 薛丽 , 李亚川 , 孙可欣
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种基于自适应循环神经网络的电力现货市场日前价格预测方法及系统，包括：将采集电价的原始数据进行清洗；基于时序相似性对清洗后的数据进行分割量化，获取若干段分布最不相似的时间序列；基于所有时间段的完全标记数据构建RNN模型，并对RNN模型进行模型预训练，得到网络参数；基于若干段分布最不相似的时间序列构建迁移学习模型，将网络参数输入至迁移学习模型中进行迭代训练，得到最优化的迁移学习模型；再次采集电价的原始数据输入至最优化的迁移学习模型中，获取预测电力现货市场的日前价格。本发明对时间序列数据进行迁移学习，构建一个时间无关的模型用于未知测试集数据，能够提高模型准确率，准确的获得参考预测结果。
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公开(公告)号：CN117332310A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311205135.7
申请日：2023-09-18
申请人： 华能招标有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F16/35 , G06Q30/08
摘要： 本发明提出一种价格文档中分项报价表的分类方法、装置、设备和介质，所述方法包括：获取价格文档的文档名称和价格文档中分项报价表的表格标题；将文档名称和表格标题输入至经过训练的分类模型中，以得到价格文档中分项报价表的类别。由此，该方法能够快速且准确地实现对价格文档中分项报价表的分类，这样可以简化评标人员阅读材料的难度，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN117319032A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311266327.9
申请日：2023-09-27
发明人： 韦玮 , 李小翔 , 任立兵 , 薛丽 , 史鉴恒 , 沈惠聪 , 黄思皖 , 王宝岳 , 高亚林 , 钟明 , 安娜 , 李力 , 杨宁 , 王春森 , 邸智 , 冯帆 , 杨永前 , 李亚川 , 丁杰 , 孙可欣
摘要： 本公开提出一种网络安全主动防御方法及系统，涉及网络安全技术领域。包括：若监测到数据流进入主动防御区域，基于SDN交换机将数据流转发到SDN控制器；基于SDN控制器和预设规则，检测数据流是否有匹配的规则；若数据流与任一规则匹配，在告警日志中记录数据流对应的特征信息；对特征信息进行解析，以提取数据流关联的攻击特征和属性信息；基于SDN控制器、攻击特征和属性信息，生成对应的规则条目，并下发给各个SDN交换机，以对流表进行更新。由此，可以实现防火墙核心的异构冗余集群架构和各个安全设备之间协同联动处置，实现对攻击告警的自动响应配置，是提升主动防御技术防御强度及防御面。
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公开(公告)号：CN117036133A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310919505.7
申请日：2023-07-25
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
发明人： 薛丽 , 刘君 , 李小翔 , 冯帆 , 朱勇 , 赵珈卉 , 王建星 , 刘承皓 , 孙悦 , 任立兵 , 代斌 , 彭鹏 , 黄思皖 , 杨永前 , 席盛代 , 丁杰 , 邸智 , 王宝岳 , 史鉴恒 , 刘菲 , 孙可欣 , 韦玮 , 李亚川 , 沈惠聪 , 高亚林
IPC分类号： G06Q50/26 , G08B21/18 , G08B17/06 , G08B17/10 , G06Q10/0631
摘要： 本公开提出一种储能站灾情应急管理方法、装置及电子设备，方法包括：获取储能站多个区域的监测信息，并响应于第一目标区域的监测信息触发告警，基于第一目标区域的监测信息确定灾情类型和灾情等级，以及基于灾情类型和灾情等级，确定对第一目标区域采取的应急预案，其中，应急预案至少包括应急资源调取种类及应急资源调取量，能够根据实际的灾情类型和灾情等级匹配的应急预案，从而确定的应急预案更加合理，有效提升灾情应急管理的效果。
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公开(公告)号：CN117034785A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311296298.0
申请日：2023-10-09
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N7/01 , G06F113/06 , G06F119/06
摘要： 本发明提出一种风电机组功率预测方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取风电机组状态数据集；对风电机组状态数据集进行预处理，以得到初始风电机组状态数据集；基于初始风电机组状态数据集，采用随机森林回归模型执行至少一轮递归特征消除过程，以得到最优风电机组状态数据集；基于最优风电机组状态数据集，采用训练好的长短期记忆LSTM神经网络模型进行预测，以得到风电功率预测值。由于采用了基于随机森林的递归梯度消除方法筛选数据集，减少了模型对无用特征的训练时间，提高了模型预测的准确性。同时，由于在对LSTM神经网络模型进行训练的过程中，采用了基于高斯过程的贝叶斯超参数优化方法确定模型的最优超参数组合，有效提高了调参效率。
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公开(公告)号：CN116311121A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310183790.0
申请日：2023-02-20
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
摘要： 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种无人矿卡定位方法、装置、设备及介质，本发明无人矿卡定位方法，首先获取矿卡行驶过程中前方道路环境预设距离范围内的多张前方道路图像和红外图像；在得到前方道路图像后使用深度学习算法SuperPoint提取每张图片的特征关键点，再使用SuperGlue对相邻图片的关键点进行匹配，从而得到对车载相机进行位姿估计的条件，利用红外感知对实时地图的阴影误判进行修正，最终得到矿卡的实时位置变化，能够修正GNSS定位，并在山区信号较差的地方作为代替的定位手段。
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公开(公告)号：CN116049722A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310119225.8
申请日：2023-01-31
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能招标有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/214 , G06F40/258
摘要： 本公开涉及一种用于投标文档中表格标题分类的处理方法及装置，通过提取表格标题数据；将表格标题数据输入至分类模型中，得到表格标题数据的词向量；根据词向量查询映射关系表，得到表格标题数据的类别，其中，映射关系表中包括：词向量与表格标题类别之间的映射关系。由此，针对表格中不统一的分项基于表格标题进行分类，实现了投标文档基于标题的整合，便于在不同投标人之间比较价格。
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公开(公告)号：CN115830368A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211449116.4
申请日：2022-11-18
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06T5/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01M13/00
摘要： 本发明属于缺陷诊断技术领域，具体公开了一种车辆减震器缺陷诊断方法、系统、设备及介质，包括：收集车辆的各项数据并进行预处理；通过深度学习架构提取故障诊断的特征，输出故障分类结果；深度学习架构包括：引入SE模块的卷积神经网络、池化层、全连接层和ReLU。本发明将预处理后的数据输入至深度学习架构，通过引入SE模块的卷积神经网络对数据进行卷积，得到特征图，通过SE模块能够判断哪些特征图对分类问题的最优解贡献最大；通过池化层和全连接层对特征进行提取分类，再通过ReLU进行故障分类诊断；本发明能够对无人驾驶车辆底盘的减震器进行缺陷检测，且不需要多个传感器就可进行，使用基础数据的算法，能够确保检测结果的准确，提高车辆安全性。
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