-
公开(公告)号：CN117856258A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311580084.6
申请日：2023-11-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江大学
IPC: H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/00 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06F18/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及多能协同互补技术领域，尤其涉及一种基于目标值竞争的多能协同互补优化方法、设备及介质，包括建立多智能体电网系统分布式非凸经济调度问题的目标优化模型，将目标优化模型建模为偏序马尔可夫决策过程，并采用静态优化的多智能体深度强化学习算法对每个智能体进行离线训练，建立奖励网络与目标Q网络之间的目标值竞争机制，通过目标值竞争机制迭代优化目标Q网络，生成在线优化模型；利用在线优化模型对多智能体电网系统的实时总功率需求进行预测，得到最优输出功率。本发明通过建立奖励网络与目标网络之间的竞争机制，同时利用估计价值网络和目标价值网络使的离线训练的模型可以在线使用，能够为时变需求提供实时最优输出功率。
-
公开(公告)号：CN113792890B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111167777.3
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江捷瑞电力科技有限公司
Abstract: 本公开提供的一种基于联邦学习的模型训练方法及相关设备，应用于边缘计算框架，所述边缘计算框架包括云计算中心和至少一个边缘计算节点，所述云计算中心对各所述边缘计算节点进行管理控制，该方法包括：对所述云计算中心构建中心神经网络模型；对各所述边缘计算节点分别构建边缘神经网络模型；利用训练样本对各所述边缘神经网络模型进行联邦学习并对所述中心神经网络模型进行调整，获得对抗攻击防御全局模型。本公开通过对各边缘计算节点对应的边缘神经网络模型之间进行联邦学习，可以有效在训练过程中防止边缘计算节点的数据泄露，提高边缘计算框架的对抗攻击防御能力。
-
公开(公告)号：CN114637747A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210225515.6
申请日：2022-03-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/245 , G06F16/28
Abstract: 本申请实施例提出了用于能源行业交互式互动平台的数据处理方法，包括基于低代码开发模块中的前端拖拽式界面对表单进行配置；在服务端基于表结构对象化设计元数据模型。能够实现前端应用的组件式高效率、高交互性开发、高可扩展性、高可维护性、易用性等特点，同时有效降低开发门槛，快速自主开发业务应用，可以大幅减少应用开发成本支出，缩短应用开发上线周期，快速响应业务运营变革和创新等各类需求。
-
公开(公告)号：CN109597693A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811119796.7
申请日：2018-09-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 西安交通大学 , 南京理工大学
Inventor： 田兵 , 严文涛 , 李继红 , 靖稳峰 , 陈建 , 秦俊宁 , 王志强 , 吴嘉生 , 刘立威 , 杨洁 , 孙丽华 , 严莉 , 刘范范 , 汤琳琳 , 田涛 , 李金湖 , 林海玉 , 江樱 , 孔文杰 , 卢文达 , 周洋 , 黄海潮 , 王文 , 边伟亮 , 郭刚 , 张福华 , 郭健 , 卜京
Abstract: 本发明提供了分布式软件系统中GRPC通信协议的应用方法，包括对每个微服务创建部署，每个部署包含两个容器，每个部署的GRPC服务端软件端实现以及其对应的反向代理，并且以此为单位进行伸缩，同一容器单元内容器共享公网并存储资源，同一容器单元内容器使用同一个IP地址访问；创建GRPC服务端软件端并且代理部署的Http端口以及RPC端口，对容器单元同时暴露Http和RPC服务。本发明可提高调用性能，能在分布式系统中实现基于GRPC通信协议的微服务的自动化注册、发现，实现基于GRPC通信协议的微服务之间通信。
-
公开(公告)号：CN114330135B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111667583.X
申请日：2021-12-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江捷瑞电力科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N20/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了一种分类模型构建方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：确定预设样本集合和每个预设特征维度对应的特征权重，基于预设的集成学习算法进行预测模型的迭代训练，在当前迭代周期中，确定该迭代周期对应的初始模型，和该迭代周期对应的各个训练特征维度所对应的训练样本集合。通过该训练样本集合对该初始模型进行训练，得到该迭代周期对应的预测模型，并更新当前训练特征维度对应的特征权重，以调整下个迭代周期对应的各个训练特征维度。当结束迭代训练过程后，对训练得到的各个预测模型进行组合，得到分类模型。应用本发明的方法，可对用于训练的特征进行调整，采用对分类影响较大的特征进行训练，可提高模型的分类准确度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118013168A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410141297.7
申请日：2024-02-01
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 何东 , 黄宇腾 , 黄海潮 , 余侃 , 陈可 , 曾静 , 马文博 , 严家祥 , 张澄心 , 王玲 , 谢裕清 , 应张驰 , 陈珊 , 许小可 , 柴林 , 俞天奇 , 姚昕雨
Abstract: 本申请公开了一种配网侧设备电碳因子计算方法、系统、设备及介质，方法包括：根据配网侧各类设备之间的关联关系以及配网数据，构建电力配网的实时拓扑；所述配网数据包括实时量测数据；根据电力配网的实时拓扑，计算同一变电站下的馈线量测数据，根据所述馈线量测数据确定馈线的类型；根据馈线类型的总碳排放和总功率，计算得到各馈线类型的电碳因子；根据所述各馈线类型的电碳因子的结果和配网变压器的实时量测数据，计算得到配网变压器的电碳因子。本申请通过电力配网的实时拓扑关系以及各实时量测数据，能够实时掌握电力配网中各类设备之间的关联关系和运行状态，在此基础上，计算设备的电碳因子，实现电力配网侧设备的电碳因子的精确计算精度。
-
公开(公告)号：CN111461400B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010128406.3
申请日：2020-02-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06F17/18 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Kmeans和T‑LSTM的负荷数据补全方法，涉及一种数据补全方法。目前数据补全方法，数据偏差大，往往达不到预期效果。本发明包括以下步骤：构建数据模型；K种负荷区间的数据分别训练得到对应的K种数据模型；定时取待补全数据的当天负荷数据；计算当天负荷数据的平均值；根据平均值获取对应的数据模型；将待补全负荷数据输入对应的数据模型中，计算得到补全的完整负荷数据。本技术方案能够很好的把相似特征的负荷数据归为一类，排出不同特征数据的干扰；更能准确的反映缺失数据的真实负荷值。通过本方法实现准确补全数据，其具有误差小、收敛速度快的优点。
-
公开(公告)号：CN113704241B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111256821.8
申请日：2021-10-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/215
Abstract: 本发明提出了一种低业务依赖的能源数据智能稽核方法，包括：确定相互对应的文本字段、日期时间字段以及数值字段；将文本字段、日期时间字段调整为标准模板规定的格式；对日期时间字段和数值字段进行数据拟合，判断数值字段中的数据，若为时序数据，基于与拟合曲线的偏离程度标记数值字段的第一异常数据，若为非时序数据，基于孤立森林算法标记数值字段的第二异常数据；根据拟合曲线的趋势生成第一异常数据的修正建议值；根据数值字段中其他数据在二叉树中的异常分值确定修正权重，根据加权求和的结果生成第二异常数据的修正建议值。由业务规则驱动的稽核方式转变为由数据本身特征驱动，提高了能源数据的稽核效率与异常数据修正的准确性。
-
公开(公告)号：CN111666364A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010455839.X
申请日：2020-05-26
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 浙大宁波理工学院
IPC: G06F16/29 , G06F16/532 , G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开的一种基于等距映射的电力设备三维模型匹配方法，包括：将待匹配的若干电力设备三维模型进行预处理，使若干电力设备三维模型具有相同顶点数；对待匹配电力设备三维模型构造测地线距离矩阵，获得每个电力设备三维模型的测地线距离矩阵；将待匹配电力设备三维模型的顶点嵌入一维欧式空间，得到一维标量集合；根据一维标量集合，获取待匹配电力设备三维模型的姿势不变性特征集；利用姿势不变性特征集度量待匹配的若干电力设备三维模型的相似性。本发明中姿势不变性特征集对不同工作状态、尺度、采样、旋转、平移操作的电力设备三维模型的匹配具有不变性，能够有效度量电力设备三维模型间的相似性，尤其是对非刚性三维模型的高效匹配。
-
公开(公告)号：CN111461400A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010128406.3
申请日：2020-02-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Kmeans和T-LSTM的负荷数据补全方法，涉及一种数据补全方法。目前数据补全方法，数据偏差大，往往达不到预期效果。本发明包括以下步骤：构建数据模型；K种负荷区间的数据分别训练得到对应的K种数据模型；定时取待补全数据的当天负荷数据；计算当天负荷数据的平均值；根据平均值获取对应的数据模型；将待补全负荷数据输入对应的数据模型中，计算得到补全的完整负荷数据。本技术方案能够很好的把相似特征的负荷数据归为一类，排出不同特征数据的干扰；更能准确的反映缺失数据的真实负荷值。通过本方法实现准确补全数据，其具有误差小、收敛速度快的优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
37
records
(took 0.217 seconds)
