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公开(公告)号：CN114936667A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210309877.3
申请日：2022-03-28
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的电网日前调度计划优化决策方法，本发明的方法首先建立电网日前调度优化决策知识图谱框架；再采用深度神经网络从电网日前调度计划优化决策领域文本语料抽取电网实体与事件；然后基于电网实体、事件构建电网日前调度计划优化决策领域知识图谱，在完成上两步的基础上，基于调度计划优化历史记录构建优化场景，并基于场景相似度计算和知识图谱得出计划优化建议。本发明从历史调度计划优化经验中提取优化经验，实现优化决策过程中关联数据的自动获取和优化决策条件的主动推送，减少计划迭代优化次数，缩短计划制定整体时间，提升优化过程效率和质量。
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公开(公告)号：CN114077674A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111279160.0
申请日：2021-10-31
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网调度知识图谱数据优化方法及系统，本发明的方法首先利用深度学习方法，对领域高质量短语进行自动挖掘，完成调度实体自动识别和等价消岐；再根据深度学习技术完成调度实体全局关系抽取，从而完成实体关系的识别和校验，达到建立初始电网调度知识图谱的目的；在完成上两步的基础上，使用自然语言学习知识融合技术，基于时间戳对新增调度计划数据进行增量训练；同时，在各步骤完成的过程中引入知识图谱知识内容的生命周期管理；最终在以上步骤的共同协作下完成可持续学习的动态知识图谱。本发明保证电网调度优化决策知识图谱的高精确度，保证了对增量知识动态更新的同时降低了更新训练时的计算资源及时间消耗。
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公开(公告)号：CN111754024B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010439753.8
申请日：2020-05-22
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于回归分析的电力行业时间序列的预测方法和系统。所述方法包括：获取目标对象的历史数据以及目标对象影响因子的历史数据；将目标对象影响因子的历史数据依次输入时间序列预测模型进行回归拟合，生成各影响因子预估序列；将目标对象的历史数据、目标对象影响因子的历史数据以及影响因子预估序列进行组合，形成完整的待输入数据；将完整的待输入数据输入预测模型，并进行场景参数的设置，得到目标对象在目标时段的最终预估序列。本发明通过先生成各影响因子预估序列扩充输入数据，并通过场景参数调整，可以得到更准确的时间序列预测结果，本发明可用于电力行业的各种数据指标的分析和预测。
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公开(公告)号：CN111754024A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010439753.8
申请日：2020-05-22
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于回归分析的电力行业时间序列预测方法和装置。所述方法包括：获取目标对象的历史数据以及目标对象影响因子的历史数据；将目标对象影响因子的历史数据依次输入时间序列预测模型进行回归拟合，生成各影响因子预估序列；将目标对象的历史数据、目标对象影响因子的历史数据以及影响因子预估序列进行组合，形成完整的待输入数据；将完整的待输入数据输入预测模型，并进行场景参数的设置，得到目标对象在目标时段的最终预估序列。本发明通过先生成各影响因子预估序列扩充输入数据，并通过场景参数调整，可以得到更准确的时间序列预测结果，本发明可用于电力行业的各种数据指标的分析和预测。
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公开(公告)号：CN114169434A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111486036.1
申请日：2021-12-07
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
摘要： 本发明公开了一种负荷预测方法，包括：获取发电系统出力样本数据集；将出力样本数据集分解为新能源出力负荷数据集与非新能源出力负荷数据集；对新能源出力负荷数据集进行异常处理；根据异常处理后的新能源出力负荷数据集得到新能源组合特征数据集；根据新能源组合特征数据集得到出力负荷训练数据集；根据出力负荷训练数据集得到融合模型备选集；根据出力负荷训练数据集对融合模型备选集中的融合模型进行优化；采用优化后的融合模型对新能源出力负荷进行预测；依据非新能源出力数据集以及预训练好的非新能源出力预测模型对非新能源出力负荷进行预测，将该预测结果与新能源出力结果相加得到最终预测的出力负荷；本发明能够准确对系统负荷进行预测。
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公开(公告)号：CN112906390B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110182134.X
申请日：2021-02-08
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/216 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了电力语料自动补全标注方法和装置，获取基础电力语料，获取所述基础电力语料对应的分词；对获取的所述基础电力语料对应的分词完成电力语料自动补全标注。完成自动化标注，减少重复且繁琐的人工标注过程，降低了工作人员的工作量，缩短电力文本的处理时间，积累大量可利用的标注处理的电力语料。
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公开(公告)号：CN116805173A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310576086.1
申请日：2023-05-22
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度时序卷积神经网络的母线负荷预测方法，获取若干母线的历史负荷数据以及对应的历史天气数据集并进行初步处理，提取相关特征分别作为训练集和验证集；根据训练集中相关特征与母线负荷预测的相关程度，确定训练数据集；将训练数据集分别输入单向LSTM模型、密集链接TCN模型、多尺度CNN模型中进行训练；通过验证集分别验证训练好的三种模型，根据三种模型预测的精确程度确定似然函数系数并构建融合预测模型；通过融合预测模型对母线负荷进行预测。采用多模型混合决策，从多尺度去学习时序数据的分布特性，提升了母线负荷预测的精确性和稳定性，降低了因分布式资源影响而导致的时序规律不确定性而产生的模型难以学习的问题。
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公开(公告)号：CN110009201B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201910196084.3
申请日：2019-03-15
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于区块链技术的电力数据链接系统及方法，包括若干个独立业务单元和相互通信连接的数据交互中间件；各数据交互中间件分别与对应的独立业务单元相连，可获取对应业务系统中的数据，并对获取到的数据进行基于区块链技术的设定处理；所述中间件可提供数据访问服务，根据接收到的访问需求通过对应的数据交互中间件获取合适的数据，并发送至访问需求方；所述中间件可提供数据存储服务，根据接收到的存储需求从合适的数据交互中间件中获取待存储的数据，并将数据存储到本中间件对应的业务系统。本发明基于区块链原理，构建系统数据链接服务体系，并通过数据交互中间件为各类电网新兴业务、新系统提供数据获取需求的系统支撑。
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公开(公告)号：CN112905804A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110196210.2
申请日：2021-02-22
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网调度知识图谱的动态更新方法及装置，用于解决电网调度知识图谱和大量新增电网调度知识的同步问题。本发明包括如下步骤：首先对于电网调度中需更新的数据，统一为Json文件格式；接着结合领域实体词典的分词包对语句进行中文分词；然后使用基于RoBERTa_base_e‑BiLSTM‑CRF模型的命名实体识别模型识别电网实体词，并实体等价映射至电网核心词典的标准词；再使用训练好的关系识别模型识别实体间的关系，生成三元组并校验；最终将生成的三元组更新入知识图谱。本发明保证调度优化决策图谱的灵活适应性与时效性，有利于调控决策领域长期积累的调度知识和经验的共享和传承。
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公开(公告)号：CN112905804B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110196210.2
申请日：2021-02-22
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网调度知识图谱的动态更新方法及装置，用于解决电网调度知识图谱和大量新增电网调度知识的同步问题。本发明包括如下步骤：首先对于电网调度中需更新的数据，统一为Json文件格式；接着结合领域实体词典的分词包对语句进行中文分词；然后使用基于RoBERTa_base_e‑BiLSTM‑CRF模型的命名实体识别模型识别电网实体词，并实体等价映射至电网核心词典的标准词；再使用训练好的关系识别模型识别实体间的关系，生成三元组并校验；最终将生成的三元组更新入知识图谱。本发明保证调度优化决策图谱的灵活适应性与时效性，有利于调控决策领域长期积累的调度知识和经验的共享和传承。
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