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公开(公告)号：CN116644981A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310405127.0
申请日：2023-04-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 清华大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及环保节能技术领域，特别涉及一种适用企业减碳表现评价的方法及系统，本发明根据企业碳排放和碳减排，得到企业减碳结果；根据企业技术结构和业务结构，得到企业减碳运营结果；根据低碳技术投入和低碳人才支持，得到企业减碳科技结果；将企业减碳结果、企业减碳运营结果和企业减碳科技结果量化后，用于评价企业节能减排效果。本发明建立碳信用评价体系具有实际的意义，可针对于政府、企业和金融机构所关切的问题，提供帮助。政府作为绿色低碳政策的制定者，政府需要对企业的减碳表现做出评价，一方面可更有依据的要求企业做出绿色低碳的承诺与转变，另一方面可持续优化政策的连续制定。
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公开(公告)号：CN117408253A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202310823066.X
申请日：2023-07-05
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 湖州电力设计院有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/36 , G06N7/02 , G06F18/22 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于本体对齐抽取技术的电力物联网数据集成方法，包括以下步骤：构建基于半监督学习的模糊论证框架GL‑SSCFAF；采用上下文策略定义模糊论证因子之间的“支持”和“反驳”关系；通过半监督的学习方法结合抽取最终对齐，解决相似性度量之间的冲突。通过设置面向电力物联网本体集成任务的半监督论证框架GL‑SSCFAF，在基于最小模糊熵的模糊论证框架基础上，提出通过半监督的学习方法抽取最终对齐，针对电力物联网本体的概念异构现象提出上下文策略，通过定义对应的两个实体在源本体和目标本体中的上下文实体之间的关系，减少错误匹配以避免集成本体的一致性和保守性违反问题。
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公开(公告)号：CN114970084A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210350559.1
申请日：2022-04-02
Applicant: 湖州电力设计院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 浙江泰仑电力集团有限责任公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种变电站的二次设备三维数字化设计及管理方法，包括将变电站二次设备运行工况和接线图导入二次设备三维库；根据所述二次设备三维库进行二次设备三维布置优化设计；将所述二次设备三维布置优化设计导入虚回路知识库和IPCD模型库；基于虚回路知识库和IPCD模型库进行二次三维数字化设计；将二次三维数字化设计导入精确数字化移交模块；基于精确数字化移交模块得出全流程管理支持方案，并且进行SCD可视化对比。实现了对于施工计划及施工进度的可视化模拟，丰富了施工进度管控的手段，降低了管控难度，将设计与配置结合，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN116933839A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310819277.6
申请日：2023-07-05
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 湖州电力设计院有限公司
IPC: G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06Q50/06 , G06Q50/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于BOA‑LSTM的住宅建筑用电预测方法，为了克服现有技术的缺乏对住宅建筑用电的准确预测方法的问题，包括：采集住宅建筑用电能耗作为原始数据构建原始数据集，基于LSTM神经网络构建住宅建筑用电能耗预测模型；通过BOA算法进行超参数寻优获取最优超参数组合，利用最优超参数组合对住宅建筑用电能耗预测模型进行迭代训练；构建模型评价指标，基于模型评价指标对住宅建筑用电能耗预测模型进行评价。LSTM神经网络可以识别不规则时间序列的趋势且可存储较长的依赖信息，BOA算法即贝叶斯优化算法，通过贝叶斯优化算法寻求最优的超参数组合，对神经网络进行调参，使神经网络超参数调优获得较好的训练结果，提升数据预测的及时性和准确性。
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