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公开(公告)号：CN118171863A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410305634.1
申请日：2024-03-18
Applicant: 华东电力试验研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 上海电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑含大量温控负荷的城市社区能源互联网参与需求响应市场的调度方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：构建社区居民用户的柔性负荷模型及其聚合模型，其中，柔性负荷类型包括温控负荷、可转移负荷；构建用户意愿度模型；基于聚合模型和用户意愿度模型构建响应潜力模型；以响应潜力模型作为温控负荷参与响应的约束，构建城市社区参与需求响应的市场机制，建立以社区运营商为上层、负荷聚合商为下层的双层优化模型并进行求解，得到调度方案。与现有技术相比，本发明充分考虑温控负荷响应潜力，将温控负荷聚合模型和用户意愿度结合得到符合实际的响应潜力，并且在以上基础上建立一个完整的城市社区参与需求响应的市场机制，充分考虑社区运营商以及负荷聚合商的利益。
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公开(公告)号：CN117648447A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311641595.4
申请日：2023-12-04
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海久湛信息科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06N5/022 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F18/2415 , G06F40/289 , G06N7/01 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种电网调控预案知识图谱构建方法及系统，属于大数据分析技术领域。其中，该方法包括：获取电网调控预案原始文本集，使用隐马尔科夫链和二元统计模型中，得到分词结果。构建词‑文本序列集矩阵并进行奇异值分解得到奇异向量矩阵，利用奇异向量矩阵对分词结果进行同义词标记和去重。对去重分词结果进行分布式处理和权重计算得到文本向量，将文本向量输入BiLSTM模型，得到文本向量的权重矩阵，将权重矩阵与预设的分类标准进行比较，得到文本向量的分类结果。将分类结果和去重分词结果存储于Neo4j数据库中并图形化处理得到知识图谱。通过隐马尔科夫链对文本进行自动分词和标注，BiLSTM模型和TF‑IDF方法对文本进行自动分类，提高了文本抽取的效率。
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公开(公告)号：CN117439066A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311395078.3
申请日：2023-10-25
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , G06F30/27 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及一种电网在线调度系统、方法和存储介质，系统中，混合动作空间统一映射模块将混合决策空间映射到离散动作空间，仿真采样模块执行蒙特卡洛树搜索并与电网仿真环境进行交互收集数据，数据存储模块存储采样数据，策略优化模块读取数据进行学习；之后使用经过训练阶段的调度系统进行电网在线调度。与现有技术相比，本发明具有通过深度神经网络的自适应学习和大规模的仿真模拟探索电网系统的调度策略，避免了对领域知识的依赖；通过大量积累的统计信息进行决策，可以为高度随机性事件提供有效的解决方案；将混合的决策空间统一映射到离散决策空间，实现了同时针对离散和连续的调节任务做出有效决策等优点。
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公开(公告)号：CN115860208A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211509335.7
申请日：2022-11-29
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊神经网络的间歇性电源出力预测方法，方法包括：获取模型训练数据集，对模型训练数据集进行预处理，基于预处理后的模型训练数据集训练模糊神经网络模型，将实际数据输入训练好的模糊神经网络模型，得到实际预测结果；训练好的模糊神经网络模型包括：输入层；模糊化层；规则层；去模糊层；和输出层。与现有技术相比，本发明具有能解释预测结果的可靠性、贴近真实的输出等优点。
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公开(公告)号：CN113723775A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110937512.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06F30/23 , G06K9/62 , G06F16/215 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于电力大数据的企业及行业运营风险的评估方法，该方法包括以下步骤：步骤1：对企业的用电量数据进行数据预处理；步骤2：根据用电量数据建立有限混合模型，以识别企业运营的不同状态；步骤3：通过有限混合模型得到企业的用电行为分属不同状态的概率；步骤4：通过抓取企业的用电行为，对企业的运营状态以及对行业的运营风险进行实时评估，以获得真实的运营情况，与现有技术相比，本发明具有不受限于行业和地区的特点、能够避免人为的主观评分误判的可能、降低信用分析成本、确保快速决策以及降低可能的风险等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112910841A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110048287.5
申请日：2021-01-14
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: H04L29/06 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9038 , G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊匹配的工控网络入侵智能感知方法，包含：S1、构建模拟网络环境E；S2、构建网络攻击特征库B的哈希索引H；S3、在模拟网络环境E中重放网络攻击集合A中的每个网络攻击，提取并记录各个网络攻击对应的特征向量；S4、步骤S3所得的各个网络攻击对应的特征向量集合于特征向量集S中，构建特征向量集S的前缀索引树T；S5、模糊查询所述前缀索引树T，判断待检流量x是否为网络攻击流量。其优点是：该方法通过构建网络攻击特征库的索引，然后在索引基础上执行模糊查询来判断待检流量的特征向量是否与已知攻击流量的特征向量近似，从而提升对已知网络攻击的同族或变种的检出能力。
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公开(公告)号：CN111861206A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010700143.9
申请日：2020-07-20
Applicant: 国网上海市电力公司 , 复旦大学 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于企业电力大数据的工业行业景气指数获取方法，包括以下步骤：1)获取行业内企业的用电信息，并进行清洗和修正；2)根据中类行业的用电量数据构建不同时期的复杂网络模型，用以描述行业间相互影响、相互传导的上下游关联关系；3)提取复杂网络模型的网络指标并采用隐马尔可夫状态转移模型进行工业行业景气指数预测。与现有技术相比，本发明具有有效整合企业耗电量高频数据、明确行业间的上下游产业结构、排除非生产性因素的干扰、构建细分行业的工业行业景气指数等优点。
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公开(公告)号：CN111815035A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010571442.7
申请日：2020-06-22
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海电力大学 , 华东电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种融合形态聚类及TCN-Attention的短期负荷预测方法，包括以下步骤：S1：对负荷历史日数据进行形态聚类，形成多个负荷相似日簇；S2：对影响负荷预测的数据进行预处理，获取待预测日负荷预测的影响因素数据；S3：根据各负荷相似日簇与影响因素数据的相似性为待预测日选择对应的相似日簇训练子集；S4：将待预测日对应的相似日簇训练子集输入到预测模型进行训练；S5：输入待预测日的影响因素数据至训练完成的预测模型，输出短期负荷预测值；所述的预测模型包括依次连接的输入层、TCN残差模块、Attention机制模块和输出层，与现有技术相比，本发明具有预测速度快且预测准确性高等优点。
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公开(公告)号：CN111556014A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010214124.5
申请日：2020-03-24
Applicant: 华东电力试验研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种采用全文索引的网络攻击入侵检测方法，包括以下步骤：1)建立模拟网络环境E，并生成正常网络流量和已知攻击异常流量；2)分别获取正常网络流量和已知攻击异常流量中各数据包的字面值；3)根据获取的字面值构建广义后缀数组SA和广义最长公共前缀数组LCPA；4)利用广义后缀数组SA和广义最长公共前缀数组LCPA，搜寻已知攻击异常流量中所有的公共字面值，作为潜在攻击特征；5)将潜在攻击特征作为训练集，训练二分类判决模型；6)利用训练完成的二分类判决模型判断被检测流量是否为异常流量，与现有技术相比，本发明具有检出率高且执行效率高等优点。
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公开(公告)号：CN108769182A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810510271.X
申请日：2018-05-24
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
CPC classification number: H04L67/16 , H04L41/145 , H04L41/147 , H04L67/32
Abstract: 本发明涉及一种预测执行任务执行时间的组合优化调度方法，包括步骤：1、基于CREST组合优化预测执行任务调度模型；2、采集节点间带宽和节点处理能力能细粒度资源信息；3、根据节点间带宽和节点处理能力能细粒度资源信息获取重调度任务的预计完成时间；4、设计重执行慢任务组合方案，获取慢任务组合重执行预计完成时间；5、设计慢任务最优组合重执行方案，根据重调度任务的预计完成时间及慢任务组合重执行预计完成时间，获取组合重执行优化的目标方程；6、设置权重，利用组合重执行优化的目标方程获取有效缩短的预测执行任务运行时间。与现有技术相比，本发明具有有效缩短预测执行任务运行时间、提升性能效益、满足数据本地性需求等优点。
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