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公开(公告)号:CN115829119A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211510682.1
申请日:2022-11-29
申请人: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 武汉大学
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q50/08 , G06F18/23213 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/092
摘要: 本申请涉及一种基于神经网络和强化学习的电网需求侧响应潜力评估及负荷转移方法,包括以下步骤:使用改进的k‑means聚类算法对海量的客户用电数据进行聚类生成用电行为标签,将客户数据聚类为无峰、单峰和多峰三类;搭建并训练多层感知机MLP神经网络模型,以客户96点工作日负荷数据和用电行为标签作为输入,挖掘输入数据与客户参与需求响应意愿和潜力之间的隐式映射关系;利用深度强化学习对所构建的负荷转移模型进行求解,输出最优的分时电价制定建议。本申请充分挖掘和利用客户用电数据特征,进而预测客户参与需求响应的意愿和潜力;提高电网的削峰填谷能力,缓解电力供需矛盾,保障电网稳定运行。
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公开(公告)号:CN116881237A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310793260.8
申请日:2023-06-29
申请人: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 武汉大学
IPC分类号: G06F16/215 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06Q50/06
摘要: 本申请涉及一种基于DBSCAN算法的电网企业客户标签自动生成方法,包括以下具体步骤:获得用户数据,用户数据包括用户呼出呼入时间、通话时长、用户评价反馈、用户用电高峰时间、用户日用电量、峰值幅度;对用户数据进行词义解析,选取有实际意义且合理的词义;针对数据异常值进行数据清理,其中数据异常值是指偏移数据中心簇较远的数据;将清洗好的数据输入基于改进DBSCAN算法的电网企业客户标签生成模型生成用户标签。本申请成本低廉,只需在系统中编写好相应模型,并不需要增加其他硬件,并且模型具有良好的分类效果。
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公开(公告)号:CN112308124B
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202011135871.6
申请日:2020-10-21
申请人: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 武汉大学
摘要: 一种面向用电信息采集系统的智能防窃电方法,包括建立用电信息采集系统的窃电样本数据库、建立基于马尔科夫链的窃电预测模型、建立基于卷积神经网络的窃电识别模型及建立智能窃电检测模型;可以有效在用电信息采集系统下对窃电用户进行定位,数据来源方式更为便捷;通过引入马尔科夫链及卷积神经网络,窃电行为分析更加快速、准确;通过建立智能窃电检测模型,对两种模型的加权,窃电行为结果更加可靠、合理。
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公开(公告)号:CN112308124A
公开(公告)日:2021-02-02
申请号:CN202011135871.6
申请日:2020-10-21
申请人: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 武汉大学
摘要: 一种面向用电信息采集系统的智能防窃电方法,包括建立用电信息采集系统的窃电样本数据库、建立基于马尔科夫链的窃电预测模型、建立基于卷积神经网络的窃电识别模型及建立智能窃电检测模型;可以有效在用电信息采集系统下对窃电用户进行定位,数据来源方式更为便捷;通过引入马尔科夫链及卷积神经网络,窃电行为分析更加快速、准确;通过建立智能窃电检测模型,对两种模型的加权,窃电行为结果更加可靠、合理。
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公开(公告)号:CN117117878A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202310777311.8
申请日:2023-06-29
申请人: 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心) , 武汉大学
IPC分类号: H02J3/14 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06Q10/0631 , H02J3/06 , H02J3/00
摘要: 本申请涉及一种基于人工神经网络和多智能体强化学习的电网需求侧响应潜力评估及负荷调控方法,包括以下步骤:步骤S1,使用改进的k‑means聚类算法对客户用电数据进行聚类生成用电行为标签;步骤S2,建立部分可观测的马尔可夫博弈模型;步骤S3,搭建并训练多层感知机神经网络模型;步骤S4,利用多智能体强化学习对所构建的负荷调控模型进行求解,输出最优的分时电价制定建议和调控负荷方案。本申请对传统强化学习建模方法和算法进行改进,利用多智能体强化学习“集中式训练,分布式执行(CTDE)”的核心框架辅助电网公司制定合适的分时电价策略。
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公开(公告)号:CN118820425A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410886082.8
申请日:2024-07-03
IPC分类号: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06Q30/015 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于AIGC的电力营销平台智能问答方法,属于电力营销问答技术领域,通过对用户问题深度分析,提取用户问题中的关键信息,基于关键信息对答案进行匹配,并且基于用户问题对答案进行推理和联想,再通过个性化服务模块对用户的历史行为进行保存和分析,选择用户体验最佳的问答方式来生成查询结果,解决了现有的智能问答系统问答匹配精度不高且只能提供标准化的答案,无法满足不同用户的个性化需求导致的用户使用体验差的问题,提高了对用户问题的分析能力从而提高了对答案的匹配精度,也满足了不同用户的个性化需求,提高了用户的使用体验感。
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公开(公告)号:CN117150403B
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202311060275.X
申请日:2023-08-22
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06F18/214
摘要: 本公开提供了一种决策节点行为异常检测方法,应用于部署在客户端的决策节点行为异常检测系统,决策节点部署于云环境内,该方法包括:确定决策节点对关联节点的综合依赖分值;确定决策节点与关联节点的综合关联分值;获取当前处理阶段的训练样本总集,并利用当前处理阶段的训练样本总集对上一处理阶段的决策检测模型进行半监督学习,得到当前处理阶段的决策检测模型;将决策节点所输出的当前决策信息输入至当前处理阶段的决策检测模型中得到当前决策信息为正常决策信息的概率,并根据当前决策信息为正常决策信息的概率得到当前决策信息所对应的预测正常分值;根据综合依赖分值、综合关联分值和预测正常分值检测决策节点的决策行为是否存在异常。
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公开(公告)号:CN117892054A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202311830104.0
申请日:2023-12-28
摘要: 本发明公开了一种基于零信任架构的决策节点可信评估方法,应用于部署在客户端的决策节点可信评估系统,决策节点部署于云环境内,该方法包括获取决策节点在当前处理阶段的多维可信性信息;基于自适应因子算法对所述多维可信性信息进行初始计算;基于社区结合中心的权重算法对初始计算结果进行处理获得可信性分值;基于阻尼策略信任评估策略对可信性分值进行评估获得可信评估结果。本发明中提出域内节点的高可信性评估方法,通过自适应因子算法、社区结合中心的权重算法与阻尼策略信任评估策略得到准确的可信评估结果,形成去中心化决策域内动态且具有高可信的共识机制,从网络结构层面提升零信任架构控制平面做出策略决策的鲁棒性与容错性。
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公开(公告)号:CN116886261B
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202310830252.6
申请日:2023-07-07
摘要: 本发明涉及物联网安全技术领域,公开了一种基于物联网终端设备的零信任评估方法、装置及设备。该方法包括在物联网终端实体启动时,基于零信任架构对物联网终端实体进行分析,获得离散区间评估集、信任值区间及信任变化频率属性集;根据离散区间评估集、信任值区间及信任变化频率属性集确定物联网终端实体的阈值边界;根据阈值边界确定预警概率;将预警概率与预设安全阈值进行比较,根据比较结果确定物联网终端实体的信任可靠性。本发明通过构建多元形态的离散区间评估集、信任值区间,引入波动及阈值边界等,多个层面全面评估,对物联网终端的信任状态通过预警等角度进行评估,为零信任网络安全架构的动态授权提供更加客观、准确的依据。
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公开(公告)号:CN115719183A
公开(公告)日:2023-02-28
申请号:CN202211513035.6
申请日:2022-11-29
IPC分类号: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/0464
摘要: 一种基于权重动态分级的电力客户自反馈服务评价方法及系统,该方法包括:在电力服务APP中的各项具体服务中,梳理客户需要办理的操作流程,并记录客户办理某项具体任务所需数据的内容量;将梳理所得的各项内容量以及客户服务整个流程中其它信息整理成为可量化数据,构建评价指数模型;采集客户使用数据,并对数据进行人工清洗,采用评价指数模型实时生成自反馈服务评价;对评价指数模型中的待定系数进行训练求解;将评价指数模型En实时反馈推送给客户本人,并通过客户的反馈优化评价模型。本发明通过对电力服务APP中客户服务流程信息的量化,以及对影响评价指标的权重动态分级,实现了基于实时采集客户服务数据基础上的即时服务质量评价。
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