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公开(公告)号：CN115965284A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211690379.4
申请日：2022-12-27
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川省创世华软科技有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了一种企业环保环控措施监测方法，属于环保管控技术领域。所述监测方法包括：获取企业的总体用电数据；获取环保管控时间段；剔除所述总体用电数据中位于环保管控时间段内的数据，得到中间数据；基于所述中间数据聚类建立正常生产用电曲线；基于所述正常生产用电曲线计算管控响应深度指标；基于所述环保管控时间段和正常生产用电曲线计算管控响应时长指标；基于所述管控响应深度指标和管控响应时长指标计算响应综合评价指标；所述响应综合评价指标的值越小，则所述企业在环保管控时间段内未执行环保管控指令的概率越大。本发明实现了企业是否执行环保管控指令的自动监测。
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公开(公告)号：CN119514868A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411575159.6
申请日：2024-11-06
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06Q10/04 , G06N20/20 , G06F30/20 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/126 , G06N3/006 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了考虑驱动因素波动的碳排放集成预测方法、设备及介质，涉及碳排放预测技术领域。预测方法包括：基于时间序列模型和多因素模型建立碳排放量的集成预测模型；采用蒙特卡洛法对影响碳排放量的驱动因素进行动态情景模拟，得到驱动因素的波动范围；在所波动范围内对驱动因素进行随机抽样，得到多组抽样结果；将多组抽样结果分别输入集成预测模型进行预测，得到对应于各组抽样结果的碳排放量预测结果；基于碳排放量预测结果的置信区间得到预测的碳排放区间。本发明通过构建不同的时间序列方法与多因素预测方法结合的碳排放集成预测模型，通过蒙特卡洛模拟考虑了未来碳排放影响因素的不确定性，提高了碳排放预测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119048842A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411506831.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种领域知识驱动的多模态电力巡检方法、装置和系统，本申请属于输变电线路检测技术领域，方法包括：利用部署在边端的轻量级目标检测网络对待测目标的图像数据集进行初步检测和分类，过滤掉无缺陷样本，并将包含位置信息和类别信息的缺陷样本传输至云端；对缺陷样本进行分类，并将缺陷样本数据标注为后续缺陷检测所需的数据格式；判断是否为小目标缺陷；如果是则根据大语言模型及多模态大模型进行小目标缺陷检测，否则采用预训练的YOLOv8模型进行缺陷检测。本申请采用大小模型结合的方式，并采用多模态大模型实现小目标缺陷检测，可以显著提升检测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118802534A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410973101.0
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H04L41/082 , H04L41/16 , H04L67/12 , H04L67/289
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网AI赋能云边协同中间件及其系统，包括北向接口单元、南向接口单元、控制接口单元、AI分析单元和模型库；北向接口单元用于解析并将电网管理平台下发的消息转换为北向消息，将南向接口单元上传的电力终端设备采集的数据和AI分析单元的分析结果上传至电网管理平台；南向接口单元用于将终端设备信息采集指令转发给电力终端设备，并接收解析电力终端设备上传的数据；控制接口单元用于将终端设备控制指令转发给电力终端设备；AI分析单元响应于接收分析指令，利用AI分析模型对电力终端设备采集的数据进行分析。本发明通过中间件实现电力终端设备和电网管理平台的有效连接，仅需对中间件进行升级维护，减小升级维护的工作量。
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公开(公告)号：CN117805554A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311871470.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Inventor： 苏学能 , 张华 , 龙呈 , 张剑 , 魏洪 , 郑宇翔 , 于太浩 , 井实 , 高艺文 , 李世龙 , 滕云龙 , 李小鹏 , 吴杰 , 丁宣文 , 陈玉敏 , 曾雪洋 , 张纯 , 杨勇波
Abstract: 本发明公开了一种针对配电网环网单相接地故障的暂态选线方法和系统，本发明提出的暂态选线方法通过实时获取小电流接地配电网环网仿真模型运行过程中的三相电流和三相电压，并进行故障特征提取，基于提取的故障特征并结合改进的VMD算法和Hilbert变换进行相位比较选线，能够实现小电流配电网系统发生单相接地故障后的暂态选线，为配电网环网的小电流接地系统单相接地故障研究提供了技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117313409B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311354814.0
申请日：2023-10-17
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Inventor： 苏学能 , 张华 , 龙呈 , 张剑 , 魏洪 , 郑宇翔 , 于太浩 , 井实 , 高艺文 , 李世龙 , 滕云龙 , 李小鹏 , 吴杰 , 丁宣文 , 陈玉敏 , 曾雪洋 , 张纯 , 杨勇波
IPC: G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种电弧数学模型参数优化方法、系统、终端及介质，涉及配电网故障检测及保护技术领域，方法包括：基于仿真软件构建电弧数学模型，基于电弧数学模型输出多次电弧仿真的电气参量；根据多次电弧仿真的电气参量，构建电弧数学模型在任一个参数下的第一置信曲线；根据多次电弧仿真的电气参量，对任一个参数作差分处理，构建电弧数学模型在任一个参数对应的单位参数的第二置信曲线；根据第一置信曲线确定任一个参数在一个仿真时长下对所述电气参量的第一影响因子，根据第二置信曲线确定任一个参数对应的单位参数在一个仿真时长下对所述电气参量的第二影响因子；基于第一影响因子和第二影响因子对所述电弧数学模型的参数进行优化。
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公开(公告)号：CN117314040A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311053814.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体强化学习的电‑碳‑绿证多市场均衡分析方法，包括以下步骤：1)建立电‑碳市场双层优化模型、电‑绿证市场双层优化模型；2)基于电‑碳市场双层优化模型、电‑绿证市场双层优化模型，建立电‑碳‑绿证市场均衡模型。3)以电‑碳‑绿证市场中的发电机构为智能体，利用均衡求解算法对电‑碳‑绿证市场均衡模型进行解算，得到令电力市场均衡的发电机构报价方案。本发明可以有效分析碳市场与绿证市场对电力市场均衡的耦合影响。
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公开(公告)号：CN116612124A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310897591.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测方法，属于输电线路缺陷检测技术领域，该方法包括构建基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型，其中，所述基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型包括双分支串行混合注意力DBSA和特征金字塔WCFPN；利用基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型对输电线路进行缺陷检测。本发明解决了现有的输电线路缺陷检测方法不能很好地克服小目标和复杂背景两个难点的问题。
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公开(公告)号：CN116432897A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310101294.6
申请日：2023-02-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 西南石油大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑不确定因素的工业园区碳排放核算方法，包括确定碳排放核算边界，划分碳排放核算范围；基于所述碳排放核算范围，根据工业园区的产业结构，建立碳排放清单；考虑不确定因素，确定所述碳排放清单中碳排放核算方法，所述不确定因素包括：活动水平数据的不确定性和排放因子的不确定性。本发明公开的工业园区碳排放核算方法，有助于提高工业园区碳排放核算的准确性和可行性，促进碳排放目标的实现。
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公开(公告)号：CN114878748B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210490954.X
申请日：2022-05-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种CO2排放量的监测方法及监测系统，获取第一数据与第二数据；采用面积加权平均法对第一数据进行处理，获得第三数据；采用时间插值、空间卷积方法，对第二数据进行处理，获得第四数据；将第三数据与第四数据根据所在1km网格和时间匹配，形成训练数据集，采用机器学习方法建模填补目标区域的全面域NO2柱浓度时空分布；将填补后的NO2柱浓度时空分布与风速风向相匹配，采用线密度拟合方法计算获得各个风向下的平均NOx排放量；将NOx排放量，结合CO2‑NOx比例因子，获得CO2的排放量；本发明的有益效果为提高了对CO2排放量计算的准确性及动态更新的频率，为减排降碳工作提供了实时数据支撑。
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