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公开(公告)号：CN112749211B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110065516.4
申请日：2021-01-18
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
发明人： 邓勇 , 陈汉城 , 何纪元 , 李宏发 , 陈行滨 , 陈吴晓 , 黄锐 , 熊军 , 林旭军 , 李霄铭 , 余翔 , 冷正龙 , 丁宁 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 乐艺泽 , 林嘉
IPC分类号： G06F16/2458 , G06N3/00 , G06N3/12 , G06Q10/04 , G06Q50/04
摘要： 本发明涉及一种基于电力大数据的茶叶产量预测新方法。包括：步骤S1、收集汇聚包括历年茶叶产量、茶企用电量、茶企生产茶系分类等相关历史数据，并进行数据预处理；步骤S2、构建基于多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型，引入遗传算法进行参数优化，得到拟合数据；步骤S3、将获得的拟合数据与对应的茶产量历史数据的残差值作为特征输入，构建基于灰色茶产预测模型GM(1,1,α)，引入改进粒子群迭代算法实现参数调优；步骤S4、将灰色茶产预测模型GM(1,1,α)和多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型融合构造来实现最终茶叶产量预测。本发明提高了茶叶产量预测效果。
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公开(公告)号：CN113485104A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110740746.6
申请日：2021-06-30
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 福建省亿力信息技术有限公司
发明人： 邓勇 , 李宏发 , 连纪文 , 郑蔚涛 , 王栋 , 陈汉城 , 刘璐 , 陈行滨 , 黄锐 , 李霄铭 , 李棋 , 林旭军 , 熊军 , 陈卓琳 , 余翔 , 翁晓锋 , 江秀 , 潘丹 , 林栋 , 许高术 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 陈豪 , 丁宁 , 林嘉 , 乐艺泽 , 谢丹鸿
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明涉及一种基于强化学习Q‑Learning的模糊控制“云做青”智能算法。首先，将制茶时的环境信息模糊化后作为做青模糊强化系统规则库中模糊规则的前件，通过强化学习系统获取模糊规则的结论即模糊规则的后件，并将做青桶包括转动方向、转动程度、转动时间的不同组合作为强化学习系统的动作集，每一条模糊规则的后件为强化学习系统的动作集中的一个；其次，建立做青模糊强化系统规则库，即每条模糊规则的前件分别对应动作集中的所有动作，并作为该条模糊规则可能的后件，同时为每一个动作分配一个函数作为动作的评估值；通过更新每条模糊规则可能动作的值，在学习之后选择模糊规则中的具有最大值的动作作为模糊规则的结论，从而得到最终的模糊控制输出。
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公开(公告)号：CN112749211A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110065516.4
申请日：2021-01-18
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
发明人： 邓勇 , 陈汉城 , 何纪元 , 李宏发 , 陈行滨 , 陈吴晓 , 黄锐 , 熊军 , 林旭军 , 李霄铭 , 余翔 , 冷正龙 , 丁宁 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 乐艺泽 , 林嘉
IPC分类号： G06F16/2458 , G06N3/00 , G06N3/12 , G06Q10/04 , G06Q50/04
摘要： 本发明涉及一种基于电力大数据的茶叶产量预测新方法。包括：步骤S1、收集汇聚包括历年茶叶产量、茶企用电量、茶企生产茶系分类等相关历史数据，并进行数据预处理；步骤S2、构建基于多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型，引入遗传算法进行参数优化，得到拟合数据；步骤S3、将获得的拟合数据与对应的茶产量历史数据的残差值作为特征输入，构建基于灰色茶产预测模型GM(1,1,α)，引入改进粒子群迭代算法实现参数调优；步骤S4、将灰色茶产预测模型GM(1,1,α)和多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型融合构造来实现最终茶叶产量预测。本发明提高了茶叶产量预测效果。
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公开(公告)号：CN115752590B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202211523428.5
申请日：2022-11-30
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明提供了一种基于电力数据的企业污染物排放监测方法，区别于传统排放末端化学物质含量检测与逐个设备安装电力监测装置。以非侵入式总表监测的方式，通过变点识别对三相总有功功率进行分析，获取企业生产工况；通过将企业生产工况与环保设备工况开展关联分析，获企业环保工况，实现企业环保异常实时监测与智能识别。
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公开(公告)号：CN115752590A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211523428.5
申请日：2022-11-30
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明提供了一种基于电力数据的企业污染物排放监测方法，区别于传统排放末端化学物质含量检测与逐个设备安装电力监测装置。以非侵入式总表监测的方式，通过变点识别对三相总有功功率进行分析，获取企业生产工况；通过将企业生产工况与环保设备工况开展关联分析，获企业环保工况，实现企业环保异常实时监测与智能识别。
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公开(公告)号：CN113077174B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110429139.8
申请日：2021-04-21
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
发明人： 邓勇 , 李宏发 , 陈吴晓 , 陈行滨 , 乐艺泽 , 黄锐 , 熊军 , 李霄铭 , 余翔 , 陈汉城 , 何纪元 , 林旭军 , 冷正龙 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 丁宁 , 林嘉
摘要： 本发明涉及一种基于曲线离散弗雷歇距离匹配的排治污设备状态研判方法。基于电力大数据构建企业总用电量和排污治污设备用电量曲线，通过计算曲线离散弗雷歇距离量化曲线差异，判断排污治污设备和生产设备的用电特征是否相似，从而检测企业排污治污设备的运行状态。
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公开(公告)号：CN112800148B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110156908.1
申请日：2021-02-04
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
发明人： 邓勇 , 李宏发 , 陈吴晓 , 陈行滨 , 乐艺泽 , 黄锐 , 熊军 , 李霄铭 , 余翔 , 陈汉城 , 何纪元 , 林旭军 , 冷正龙 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 丁宁 , 林嘉
摘要： 本发明涉及一种基于聚类特征树和离群度量化的散乱污企业研判方法。该方法包括：收集企业一个月内包括每日用电量、谷时用电量、峰时用电量、平时用电量的历史用电数据进行预处理并构建企业用电特征；根据企业用电特征，通过计算聚类特征统计量构建聚类特征树模型；通过聚类特征的稠密度和节点深度计算离群度，并在剪枝和重构过程中对数据离群度进行调整；使用聚类特征树的叶子节点进行聚类，通过离群度的感染传播确定更新数据离群度，作为散乱污企业研判的依据。本发明解决了传统基于统计学的方法中对特征利用的不充分，解决了聚类方法需要人工对聚类结果进行分析研判的问题，同时增加了模型的鲁棒性和可延展性。
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公开(公告)号：CN113485104B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110740746.6
申请日：2021-06-30
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 福建省亿力信息技术有限公司
发明人： 邓勇 , 李宏发 , 连纪文 , 郑蔚涛 , 王栋 , 陈汉城 , 刘璐 , 陈行滨 , 黄锐 , 李霄铭 , 李棋 , 林旭军 , 熊军 , 陈卓琳 , 余翔 , 翁晓锋 , 江秀 , 潘丹 , 林栋 , 许高术 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 陈豪 , 丁宁 , 林嘉 , 乐艺泽 , 谢丹鸿
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明涉及一种基于强化学习Q‑Learning的模糊控制“云做青”智能算法。首先，将制茶时的环境信息模糊化后作为做青模糊强化系统规则库中模糊规则的前件，通过强化学习系统获取模糊规则的结论即模糊规则的后件，并将做青桶包括转动方向、转动程度、转动时间的不同组合作为强化学习系统的动作集，每一条模糊规则的后件为强化学习系统的动作集中的一个；其次，建立做青模糊强化系统规则库，即每条模糊规则的前件分别对应动作集中的所有动作，并作为该条模糊规则可能的后件，同时为每一个动作分配一个函数作为动作的评估值；通过更新每条模糊规则可能动作的值，在学习之后选择模糊规则中的具有最大值的动作作为模糊规则的结论，从而得到最终的模糊控制输出。
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公开(公告)号：CN112800148A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110156908.1
申请日：2021-02-04
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
发明人： 邓勇 , 李宏发 , 陈吴晓 , 陈行滨 , 乐艺泽 , 黄锐 , 熊军 , 李霄铭 , 余翔 , 陈汉城 , 何纪元 , 林旭军 , 冷正龙 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 丁宁 , 林嘉
摘要： 本发明涉及一种基于聚类特征树和离群度量化的散乱污企业研判方法。该方法包括：收集企业一个月内包括每日用电量、谷时用电量、峰时用电量、平时用电量的历史用电数据进行预处理并构建企业用电特征；根据企业用电特征，通过计算聚类特征统计量构建聚类特征树模型；通过聚类特征的稠密度和节点深度计算离群度，并在剪枝和重构过程中对数据离群度进行调整；使用聚类特征树的叶子节点进行聚类，通过离群度的感染传播确定更新数据离群度，作为散乱污企业研判的依据。本发明解决了传统基于统计学的方法中对特征利用的不充分，解决了聚类方法需要人工对聚类结果进行分析研判的问题，同时增加了模型的鲁棒性和可延展性。
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公开(公告)号：CN117236983A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311190143.9
申请日：2023-09-15
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0283 , G06F17/18 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种考虑数据扩散过程风险的电力数据定价系统，通过研究电力数据扩散过程动态，分析电力数据价值实现过程以及在数据扩散过程中价值链的各个环节可能存在的影响数据价值实现的风险，然后结合影响数据价值实现的各种风险因素，构建了电力数据扩散过程风险的三层指标体系的计算模块，采用层次分析法确定各指标的权重系数，再结合电力数据扩散过程风险评分，得到电力数据扩散过程风险系数，可以用于指导电力数据定价。
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