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公开(公告)号:CN113987164A
公开(公告)日:2022-01-28
申请号:CN202111177632.1
申请日:2021-10-09
摘要: 本申请涉及项目研判技术领域,公开了一种基于领域事件知识图谱的项目研判方法及装置,在该方法中,首先获取历史业务数据,并对历史业务数据进行领域事件知识图谱结构事件定义,确定结构化业务事件知识。然后对结构化业务事件知识进行标注,确定标注数据,将标注数据划分为训练集和验证集。进一步使用训练集、验证集以及模型评价指标F1值,构建事件抽取深度学习模型。最后根据事件抽取深度学习模型和结构化业务事件知识,对新的业务数据进行研判。本申请基于自然语言处理与深度学习等人工智能技术,对项目描述的文本内容进行自动化的业务事件知识识别,实现了自动化的项目研判。
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公开(公告)号:CN115600758A
公开(公告)日:2023-01-13
申请号:CN202211376542.X
申请日:2022-11-04
发明人: 沙宇恒 , 金艳鸣 , 谭雪 , 徐沈智 , 马倩 , 徐超 , 黄地 , 刘汇川 , 岑炳成 , 严俊 , 张艳来 , 李文龙 , 张雨芊 , 张静 , 闫晓卿 , 贾淯方 , 赵秋莉 , 元博 , 张晋芳 , 王晓晨 , 徐波
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06N3/126 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的投资需求与投资能力平衡优化的方法,包括以下步骤:S1、测算电网投资需求;S2、测算电网投资能力;S3、通过改进遗传算法对能力和需求进行平衡优化。本发明能很好的通过多种设定条件满足电网投资需求和电网投资能力的测算需求,同时保证测算的精准度,从而能进一步的通过设置约束条件以及通过改进遗传算法能很好的实现将电网投资需求和电网投资能力进行预测,便于在电网投资需求和电网投资能力之间找到最优平衡点,有效提升抗风险能力。
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公开(公告)号:CN113689118A
公开(公告)日:2021-11-23
申请号:CN202110976480.5
申请日:2021-08-24
摘要: 本发明提供一种的项目多目标组合优选方法及系统:通过建立电网项目综合评价指标体系,包括安全性、可靠性、经济性、协调性四个方面的综合评价指标;利用集值迭代法的主观权重计算模型,计算各综合评价指标的主观权重;利用熵权法的客观权重计算模型,计算各综合评价指标的客观权重;利用矩估计理论的最优组合权重计算模型,综合主观权重及客观权重形成评价指标的最优组合权重;结合综合评价指标体系及最优组合权重,利用动态种群进化算法进行组合优选。本发明运用动态种群进化算法对最优项目组合进行求解。
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公开(公告)号:CN113689118B
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202110976480.5
申请日:2021-08-24
IPC分类号: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/126
摘要: 本发明提供一种的项目多目标组合优选方法及系统:通过建立电网项目综合评价指标体系,包括安全性、可靠性、经济性、协调性四个方面的综合评价指标;利用集值迭代法的主观权重计算模型,计算各综合评价指标的主观权重;利用熵权法的客观权重计算模型,计算各综合评价指标的客观权重;利用矩估计理论的最优组合权重计算模型,综合主观权重及客观权重形成评价指标的最优组合权重;结合综合评价指标体系及最优组合权重,利用动态种群进化算法进行组合优选。本发明运用动态种群进化算法对最优项目组合进行求解。
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公开(公告)号:CN117196648A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202310957717.4
申请日:2023-08-01
申请人: 天津天大求实电力新技术股份有限公司
IPC分类号: G06Q30/018 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06N20/00
摘要: 本发明属于电力系统碳排放技术领域,公开了考虑绿电交易区域电网平均碳排放强度的计算方法和系统。该方法包括:确定区域内用电电量的来源;统计本区域内的电源类型和发电总量,区域外购总电量和绿电交易量;计算本区域内的各类型电源的电量乘以该类型电源碳排放基准值,同时将区域外购总电量扣除绿电交易量后乘以外购区域的电力碳排强度,得到本区域的总碳排量;将本区域的总碳排放量除以本区域的总消纳电量,得出本区域的电网平均碳排放强度。本发明在电力平均排放强度的计算中考虑绿电交易,将绿色电力相关碳排放量予以扣减,使区域碳排放强度计算更加精确科学,可以更好的服务碳排放统计核算体系建设。
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公开(公告)号:CN115425759A
公开(公告)日:2022-12-02
申请号:CN202211200030.8
申请日:2022-09-29
申请人: 天津天大求实电力新技术股份有限公司
摘要: 本发明属于电网故障数据识别技术领域,公开了自主学习的新能源电网连锁故障预测方法、系统及应用。所述方法包括:利用无人机搭载的图像摄取装置获取新能源电网连锁部件图像,并将所获取图像经初步处理后同步传送至地面站;地面站对传输的图像进行利用训练好的图像软件网络模型对获取的图像进行故障特征分析,将有故障的新能源电网连锁位置检测出来;基于检测出来的有故障的新能源电网连锁位置,进行坐标系的生成,并将生成的坐标系发送客户端,进行可视化示出。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便,投入成本较低。本发明构建的运算模型,运算速度快,对获取准确图像提供依据。
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