-
公开(公告)号：CN117557220A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311531311.6
申请日：2023-11-17
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 东北大学
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供了一种基于双碳多源数据的碳排放分析和管理系统、管理方法及计算机可读存储介质，包括：数据图表分析模块、数据上传模块、碳排放流分析模块、知识图谱更新模块和碳排放态势感知模块。本发明通过对多源碳排放量数据的存储、分析，可以更好的面向高耗能行业和重点用能企业进行碳排放分析，利用基于双碳多源数据的碳排放分析和管理系统可以实现对多源数据的可视化分析，更好的对企业实施碳排放监测。
-
公开(公告)号：CN111897803B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010826563.1
申请日：2020-08-17
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供了一种面向电力行业业务系统的数据库完整性评价方法，包括从第一功能表中读取第一字段，从第二功能表中读取第二字段和第三字段，根据第二字段建立数据表与字段的所属关系；从数据库中读取一数据表，累加第三字段的值，得到none值数量；计算去除全空字段的none值数量和满字段记录数；遍历全部数据表，将得到的数据指标值进行累加，计算各个指标值，对数据库的数据完整性进行评价。本发明以数据库系统表作为评价的基础，对数据库的完整性进行评价；评价过程中降低了对数据库业务表的读取频次和工作量，同时提高了评估的效率；搜索数据表的空格、空列、空行等属性时，具有较高的发现率和准确性。
-
公开(公告)号：CN116303918A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211415276.7
申请日：2022-11-11
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/242 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于电力与融合领域的知识图谱问答推理方法及系统，方法包括：基于提出的问题，识别问题中的主题实体和生成问题的依存句法树，基于知识图谱和主题实体获取子图及答案候选集；将依存句法树转化为层次结构图，通过图神经网络模型使问题嵌入q中融入依存信息，通过层次结构图获取问题的分词的层次权重；基于问题嵌入q和层次权重，获取推理步的推理指令向量，基于推理指令向量和子图的关系嵌入进行打分，重复多次推理步后，通过打分函数获取最高分数的答案候选集中的候选实体作为最终答案。层次权重提高了每个推理步识别正确关系的准确率，增强了问答的准确性，过滤掉不重要的子图节点，有效的排除了干扰信息。
-
公开(公告)号：CN115878732A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211453781.0
申请日：2022-11-21
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向云业务运行日志的关联关系分析方法，包括获取云业务的历史运行数据；判断获取的故障日志信息是否存在于已有的运行日志关联关系数据库中，得到运行日志关联关系；若存在，则利用关联关系的及时性从众多的故障中确定故障源；否则，利用故障日志之间的相似性和对应的关联关系确定故障源；根据确定的故障源，将业务实例对应的关联关系实时更新至运行日志关联关系数据库中。本发明记录并更新面向云业务运行日志关联关系数据库，从而可以及时从众多的故障中找到故障源，为云业务中复杂故障处置智能辅助决策提高支撑。
-
公开(公告)号：CN114925673A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210481280.7
申请日：2022-05-05
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06F40/216 , G06F40/289 , G06F16/33 , G06N7/00
Abstract: 本发明公开一种种用于电力大数据业务的电力分词方法，涉及电力文本分词处理领域，利用基于多策略融合分词机制将带有大量专业词汇的相关电力大数据业务词汇进行自主区分并组成通顺的词组；采用本发明方法构建的电力大数据业务的电力分词方法，具备独立性、易度量性、即时性、灵活性和实用性，对整理、分类、检索以及进行后续的数据挖掘工作有重大意义，并且降低了相关人员的工作强度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114357479A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111587621.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本身申请提供一种基于随机数的APUF改进方法、装置、系统及存储介质，包括：获取随机数序列，根据所述随机数序列确定第一混淆因子和第二混淆因子，利用所述第一混淆因子对APUF实体的第一外部输入激励进行混淆处理，以得到与所述第一外部输入激励对应的第一混淆激励，以及利用所述第二混淆因子对所述APUF实体的第一内部产生响应进行混淆处理，以得到与所述第一内部产生响应对应的第一混淆响应；其中，所述第一内部产生响应是通过将所述第一外部输入激励输入所述APUF实体后转换得到的响应，利用所述第一混淆激励与所述第一混淆响应进行APUF应用，以提高APUF对线性学些算法和非线性学习算法的抵抗性，增强安全性。
-
公开(公告)号：CN114244349A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111477682.1
申请日：2021-12-06
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于忆阻的一位二进制加法器电路，包括：多个与门，或门以及互补金属氧化物半导体反相器，多个所述与门以及或门是基于忆阻的，通过将相应的互补金属氧化物半导体反相器，与相应的与门、或门以及电路的输入输出端点相连接，来提高线性忆阻器件的速度，缩小体积，降低功耗，提高逻辑密度，可以为处理器和其他计算电路提供更强的计算能力。
-
公开(公告)号：CN113869556A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111020639.2
申请日：2021-09-01
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 王浩淼 , 顾海林 , 关艳 , 田浩杰 , 王志斌 , 高曦莹 , 胡楠 , 胡畔 , 冉冉 , 薄珏 , 白亮 , 胡非 , 曲睿婷 , 齐俊 , 夏雨 , 刘育博 , 高强 , 刘晓强 , 刘祉成 , 张戈 , 邢子墨 , 黄梦彤 , 教传明 , 张福良 , 姜博宇 , 钟瑞
Abstract: 本发明提供了一种用电量预测方法、装置及设备。所述方法包括设定提前阶数，获取提前阶数内的用电量数据和影响因素数据，并按照时间序列形成训练数据集；对训练数据集进行模态分解，得到若干个内涵模态分量和一个残差项，并进行数据标准化；将数据标准化后的若干个内涵模态分量区分为高频分量和低频分量；对高频分量和低频分量分别建立预测模型，得到各个分量的预测结果，集成各个分量的预测结果，进行数据标准化逆变换，得到目标时间的用电量预测结果。以此方式，可以充分利用极限提升树对高频复杂分量具有较好适用性以及岭回归对低频平稳分量具有较好适用性的特性，使数据多元化，预测过程高效，预测数据更准确。
-
公开(公告)号：CN118606672A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410696998.7
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种电力数据中台区分业务的场景化时序特征预测方法及系统，包括：基于待预测时刻前的用户访问行为数据所属的电力业务场景，选择所述电力业务场景对应的预先训练好的时间序列模型；将所述待预测时刻前的用户访问行为数据带入选择的预先训练好的时间序列模型中，得到待预测时刻用户访问行为数据；基于所述待预测时刻用户访问行为数据结合预先设定的阈值，评估待预测时刻的用户访问行为是否存在异常的可能性；其中，所述预先训练好的时间序列模型是基于电网日志数据中提取的各电力业务场景下用户访问行为相关的数据特征利用时间序列模型学习用户访问的行为和访问规律得到的。本发明提升了电力数据中台数据预测的准确度。
-
公开(公告)号：CN114925888A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210481283.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网新疆电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开一种基于大数据技术的电力数据挖掘分析方法，涉及电力数据处理领域，包括采用可视化技术以图表的形式展示电力数据；利用基于CNN‑BiLSTM‑Attention模型将可视化电力数据的非平稳时间序列转化为稳定的时间序列，并建立平稳时间序列模型；使用神经网络模型对平稳时间序列模型的平稳电力数据进行反复优化，得到满足预定目标的优化结果；采用本发明方法构建的基于大数据技术的电力数据挖掘与分析方法，具备独立性、易度量性、即时性、灵活性和实用性，有助于可视化电力数据，直观了解电网的运行情况，对电网进行实时监控和管理，对大量数据进行分析，深入挖掘海量数据中的相互关系和内在联系，提高电网管理水平。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
34
records
(took 0.058 seconds)
