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公开(公告)号：CN116680880B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202310588257.2
申请日：2023-05-24
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F30/20 , H02J3/46 , G06F30/18 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及碳排放核算技术领域，具体提供了一种考虑区域专线输送的省间电力碳排放因子核算方法及装置，包括：获取各区域内专线起始节点的碳排放因子；基于所述各区域内专线起始节点的碳排放因子确定各区域间专线输送碳量矩阵；基于所述各区域间专线输送碳量矩阵确定各区域的电力碳排因子。本发明提供的技术方案，充分利用电力数据频度高、计量准确的特点，将碳排放因子由区域细化，充分考虑的核算省间电力交换线路的碳排放因子，实现区域间电力交换的精确计算。
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公开(公告)号：CN117951424A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410138393.6
申请日：2024-01-31
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F17/11 , G06F17/16 , G06Q30/018 , G06Q50/06 , G06Q50/40
摘要： 本发明涉及碳排放核算技术领域，具体提供了一种高速铁路的电力牵引碳排放计算方法及装置，包括：确定高速铁路段的电铁牵引站的电力碳排放因子；基于所述高速铁路段的电铁牵引站的电力碳排放因子确定高速铁路段的电力牵引碳排放。本发明提供的技术方案，能够分地区、分路段、分时间计算高速铁路运营期间电力产的碳排放。
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公开(公告)号：CN115688853A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211333392.4
申请日：2022-10-28
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
摘要： 一种流程挖掘方法及系统，包括：获取所需的流程模型的事件日志信息；采用启发式算法计算所述事件日志信息的因果依赖关系启发式规则，获得各流程模型的因果矩阵；采用遗传算法对所有因果矩阵进行寻优操作，获得最佳因果矩阵；将所述最佳因果矩阵转化流程模型作为最佳流程模型。本发明采用启发式算法获得因果矩阵并采用遗传算法确定最佳因果矩阵的技术特征，缩短了搜索时间，增强了局部搜索能力，在流程挖掘问题上具有一定的优势，能够处理流程中不可见任务和非自由选择等特殊结构，提高了流程挖掘的效果。
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公开(公告)号：CN116680880A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310588257.2
申请日：2023-05-24
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F30/20 , H02J3/46 , G06F30/18 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及碳排放核算技术领域，具体提供了一种考虑区域专线输送的省间电力碳排放因子核算方法及装置，包括：获取各区域内专线起始节点的碳排放因子；基于所述各区域内专线起始节点的碳排放因子确定各区域间专线输送碳量矩阵；基于所述各区域间专线输送碳量矩阵确定各区域的电力碳排因子。本发明提供的技术方案，充分利用电力数据频度高、计量准确的特点，将碳排放因子由区域细化，充分考虑的核算省间电力交换线路的碳排放因子，实现区域间电力交换的精确计算。
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公开(公告)号：CN116450704A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310345532.8
申请日：2023-04-03
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F18/22 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N7/01 , G06N5/04 , G06Q10/0633 , G06Q10/0639
摘要： 本发明公开了一种流程模型的自动化生成方法及生成装置，方法包括如下步骤：步骤1、流程模块主体提取；步骤2、流程绩效预测；步骤3、流程模块组合；装置包括：流程模块主体提取单元、流程绩效预测单元、流程模块组合单元。本发明基于LDA主题模型，通过提取最优的流程模块功能主题，揭示模块功能主题与案例描述的语义信息关系，有效提升模块主题挖掘的准确性；并且在自动化程序的帮助下，以BP神经网络得到的流程绩效模型进行计算，基于流程绩效预测值对推荐的流程模块组合进行构建和调优，其流程推荐效率也有了很大的提高。
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公开(公告)号：CN118333265A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410289126.9
申请日：2024-03-14
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/241
摘要： 基于市场的区域电力碳排放因子核算方法及系统，包括：根据电力合约对电量进行分类，得到各类的电量和碳排放；基于各类的电量和碳排放结合预先构建的剩余电量转移模型计算区域剩余混合电力碳排放因子；基于区域剩余混合电力碳排放因子结合合约追溯属性电量的平均电力碳排放因子计算区域电力碳排放因子；其中，剩余电量转移模型是以区域为节点，构建流入区域剩余电量与流出区域剩余电量的平衡方程。本发明能够解决各区域间存在环网并杂糅点对点、点对网、网对网多种交易的复杂情况下的剩余混合电力碳排放因子计算问题，为非市场化交易用户以及无法通过合约溯源电力来源的用户提供计算电力碳排放的工具，为区域电力碳排放分析提供精准的依据。
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公开(公告)号：CN115904703A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211369437.3
申请日：2022-11-03
申请人： 国家电网有限公司大数据中心
IPC分类号： G06F9/50 , G06F18/23213 , G06N3/006
摘要： 本发明提供了一种日志数据挖掘方法及系统，包括：获取所需的日志文件的数据；采用MapReduce模型对数据进行数据处理操作获得属性数据；采用粒子群优化算法对属性数据进行寻优操作获得属性数据初始最优聚类中心；采用K‑means算法结合属性数据初始最优聚类中心对属性数据进行聚类操作获得最优聚类结果。本发明采用MapReduce模型进行数据处理操作的技术特征，提升大数据情况下数据准备的效率和准确率，并且采用粒子群优化算法确定聚类中心进而采用K‑means算法进行聚类操作的技术特征，消除了K‑means算法对初始聚类中心的依赖，提高了传统聚类算法初始聚类中心选取的准确性，提升了聚类算法用于日志数据挖掘结果的准确性和效率，极大提高日志数据挖掘的整体处理效率。
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