-
公开(公告)号：CN106684905A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611044128.3
申请日：2016-11-21
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J3/38
CPC分类号： Y02A30/12 , Y02E10/763 , H02J3/386 , H02J2003/007
摘要： 本发明公开了一种考虑风电预测不确定性的风电场动态等值方法，该方法包括：确定风电预测中风速和功率误差的概率密度函数及参数，利用求逆法进行多场景抽样，得到服从风电机组预测误差概率分布的样本；建立以风速误差与功率误差为坐标的二维统计网格，统计每台风机在统计网格内的样本频率；基于改进KL距离，利用k‑means聚类算法进行风机分群；在各群内对风电机组和集电系统进行单机等值；发明通过基于概率分布的多场景抽样的方式考虑了风速和功率预测误差不确定性，在风电预测出现误差的情况下具有较好的准确性，可以更好服务于电力系统调度的预警计算，具有一定的工程应用价值。
-
公开(公告)号：CN106684905B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201611044128.3
申请日：2016-11-21
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J3/38
摘要： 本发明公开了一种考虑风电预测不确定性的风电场动态等值方法，该方法包括：确定风电预测中风速和功率误差的概率密度函数及参数，利用求逆法进行多场景抽样，得到服从风电机组预测误差概率分布的样本；建立以风速误差与功率误差为坐标的二维统计网格，统计每台风机在统计网格内的样本频率；基于改进KL距离，利用k‑means聚类算法进行风机分群；在各群内对风电机组和集电系统进行单机等值；发明通过基于概率分布的多场景抽样的方式考虑了风速和功率预测误差不确定性，在风电预测出现误差的情况下具有较好的准确性，可以更好服务于电力系统调度的预警计算，具有一定的工程应用价值。
-
公开(公告)号：CN106897844A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710161721.4
申请日：2017-03-17
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/103 , G06Q50/06
摘要： 本申请公开一种电力企业项目的审核方法及系统，所述方法通过对待审核项目进行资料完整性评价、项目重复性评价及项目综合评价，分别得到资料完整性评价结果、项目重复性评价结果及项目综合评价结果，最终依据资料完整性评价结果、项目重复性评价结果及项目综合评价结果，得到待审核项目的最终审核结果。本申请方案的各个步骤可自动化实现，从而可降低人工审核成本，且本申请方案在对电力企业项目进行审核时，可有效考量项目重复性，考虑到实际工作中审核资料对项目审核的影响，还同时对待审核项目进行了资料完整性评价，相比于人工审核方式，本申请可进一步提升项目审核工作的科学性、合理性及有效性。
-
公开(公告)号：CN114154505B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111485849.9
申请日：2021-12-07
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
IPC分类号： G06F40/295 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种面向电力规划评审领域的命名实体识别方法，包括S1：根据样本语料数据集特征，设立多个刻画实体不同性质的实体标签，获得分词后的样本语料；S2：将分词后的样本语料加载到Glove模型以训练词向量，按位置拼接后得到文本序列向量矩阵；S3：利用多尺度卷积网络对文本序列向量矩阵卷积后重组池化，提取出序列中词粒度的词汇信息；S4：将以文本序列向量矩阵为输入的BiLSTM网络中前向LSTM和后向LSTM末尾状态进行拼接，提取出序列中句粒度的词缀信息；S5：利用Cross‑Transformer模块对序列中词粒度的词汇信息和序列中句粒度的词缀信息进行融合，最后通过CRF层完成命名实体识别。本发明在一定程度上提高了电力规划评审领域命名实体识别的效率。
-
公开(公告)号：CN114492395B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210111600.X
申请日：2022-01-29
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
IPC分类号： G06F40/216 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/092
摘要： 本发明公开了一种面向知识图谱的联合实体消歧方法及系统，系统包括实体指称项排序模块、复合特征学习模块、候选实体决策模块；其中，实体指称项排序模块：用于对所有实体指称项进行消歧难易程度排序，确定系统消歧顺序，得到消歧任务序列；复合特征学习模块：用于对消歧任务序列中的实体指称项依次进行特征学习，包括局部特征和全局特征，形成适合消歧任务的复合特征数据集；候选实体决策模块：根据复合特征学习模块得到的复合特征数据集，用于构建和训练动态实体消歧决策网络，并通过动态实体消歧决策网络得到消歧决策策略，进行实体指称项的动态实体消歧。
-
公开(公告)号：CN109347100A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811417480.6
申请日：2018-11-26
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了提升风电场综合性能的混合储能系统优化配置方法，其应用时提供一种根据储能系统的成本模型、风电场AGC服务收益及增加有效上网电量收益，通过风电场分时段参与AGC辅助服务市场，并需要改善风电场出力波动大小提升有效发电上网率，考虑加装混合储能系统后整个风电场综合效益最大，从而对混合储能系统的额定功率及容量进行优化配置。本发明结合电力系统AGC辅助服务考核奖励规则、风电场接入电网上网考核规则、阶梯电价及混合储能系统自身特点，构建出风电场加装混合储能系统的综合性能提升及综合效益模型，然后采用混沌蚁群优化算法，最终实现了对混合储能系统的最优经济配置。
-
公开(公告)号：CN116645057A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310625161.9
申请日：2023-05-30
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
发明人： 王超 , 张冀嫄 , 曾鉴 , 周萍 , 王芸 , 周英 , 周飞 , 隆竹寒 , 杜英 , 张玉鸿 , 赵晓芳 , 杨杰 , 杨宇玄 , 吴华强 , 程凌锋 , 樊星宏 , 吴彩 , 余菊芳
IPC分类号： G06Q10/10 , G06Q10/0639 , G06Q30/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及工程数据处理技术领域，具体涉及用于输变电工程评审的信息处理方法及评审系统。用于输变电工程评审的信息处理方法，包括建立技经资源库，该技经资源库包含各类技经资源；将技经资源库中的各类技经资源进行数字化和规范化处理，使计算机可识别和处理；根据完成数字化和规范化处理的各类技经资源，建立技经判断标准库，作用为：当将工程至少按照类型进行划分并根据划分结果获取技经判断标准库中的对应条目集合时，使待判断的工程数据与条目集合进行数据比对。通过数字化将技经业务数字化转型过程中传统的各类技经标准的计算机语言，使系统可自动调用成果输出模板，形成各类审查业务成果初稿，提升评审成果质效。
-
公开(公告)号：CN114785602B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202210445664.3
申请日：2022-04-26
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
IPC分类号： H04L9/40 , H04L9/32 , H04L67/10 , H04L67/1095 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了一种用电数据安全共享模型、方法及系统，考虑有多方实体参与的用电数据共享环境，由各实体节点组成的联盟区块链为基础，在链上部署数据处理智能合约，构建面向多方实体参与的用电数据安全共享模型；综合考虑用电环境实际情况和用电市场常见的用电数据统计需求，在用电数据安全共享框架内，制定数据请求者聚合请求的表达方法；基于Paillier同态加密算法和盲因子结合的签密算法，智能电表、聚合服务器、可信中心和数据处理智能合约对聚合请求进行响应，实现用电数据的按需聚合，实现用电数据按需聚合的同时避免原始用电数据的泄漏。
-
公开(公告)号：CN114785602A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210445664.3
申请日：2022-04-26
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
IPC分类号： H04L9/40 , H04L9/32 , H04L67/10 , H04L67/1095 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了一种用电数据安全共享模型、方法及系统，考虑有多方实体参与的用电数据共享环境，由各实体节点组成的联盟区块链为基础，在链上部署数据处理智能合约，构建面向多方实体参与的用电数据安全共享模型；综合考虑用电环境实际情况和用电市场常见的用电数据统计需求，在用电数据安全共享框架内，制定数据请求者聚合请求的表达方法；基于Paillier同态加密算法和盲因子结合的签密算法，智能电表、聚合服务器、可信中心和数据处理智能合约对聚合请求进行响应，实现用电数据的按需聚合，实现用电数据按需聚合的同时避免原始用电数据的泄漏。
-
公开(公告)号：CN114492395A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210111600.X
申请日：2022-01-29
申请人： 国网四川省电力公司经济技术研究院
IPC分类号： G06F40/216 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种面向知识图谱的联合实体消歧方法及系统，系统包括实体指称项排序模块、复合特征学习模块、候选实体决策模块；其中，实体指称项排序模块：用于对所有实体指称项进行消歧难易程度排序，确定系统消歧顺序，得到消歧任务序列；复合特征学习模块：用于对消歧任务序列中的实体指称项依次进行特征学习，包括局部特征和全局特征，形成适合消歧任务的复合特征数据集；候选实体决策模块：根据复合特征学习模块得到的复合特征数据集，用于构建和训练动态实体消歧决策网络，并通过动态实体消歧决策网络得到消歧决策策略，进行实体指称项的动态实体消歧。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
32 条记录 (耗时 0.059 秒)
