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公开(公告)号：CN118520428B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410977249.1
申请日：2024-07-22
申请人： 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC分类号： G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明涉及电力负荷预测领域，更具体地，本发明涉及一种基于人工智能的电力负荷预测方法及系统，所述方法包括：对获取的历史电力负荷数据段中的负荷数据进行拟合，确定拟合曲线的极值点，然后计算历史电力负荷数据段的初始噪声程度，并对应的历史电网频率数据段的初始噪声程度，以及历史电力负荷数据段与对应的历史电网频率数据段之间的相关性对初始噪声程度进行修正，得到历史电力负荷数据段的最终噪声程度，以利用每个历史电力负荷数据段的最终噪声程度对由对应的历史电力负荷数据段确定的预测值进行加权，得到最终预测值。本发明可以降低噪声数据对预测结果的影响，提高了对电力负荷量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118536009B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410996320.0
申请日：2024-07-24
申请人： 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/2321 , G06F18/22 , G06F18/2433 , G06F18/241
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，更具体地，本发明涉及基于生成式人工智能的电力数据模型构建方法及系统。其中方法包括：采集电力负荷数据；确定各时段每个数据点的异常概率，并且进行聚类，得到多个的聚类簇；根据聚类簇中的数据点的异常概率判断聚类簇是否为异常聚类簇；计算合适程度系数；通过合适程度系数的最小值确定目标输入长度；通过电力数据处理模型对所述电力负荷数据进行处理，以将异常数据替换。本发明通过数据的本身的波动程度和通过异常算法识别到的异常数据的长度得到最适合模型所处理的数据的输入数据长度，使模型对输入数据进行补全（即把异常数据替换为生成数据），得到的输出数据更准确。
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公开(公告)号：CN118520428A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410977249.1
申请日：2024-07-22
申请人： 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC分类号： G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明涉及电力负荷预测领域，更具体地，本发明涉及一种基于人工智能的电力负荷预测方法及系统，所述方法包括：对获取的历史电力负荷数据段中的负荷数据进行拟合，确定拟合曲线的极值点，然后计算历史电力负荷数据段的初始噪声程度，并对应的历史电网频率数据段的初始噪声程度，以及历史电力负荷数据段与对应的历史电网频率数据段之间的相关性对初始噪声程度进行修正，得到历史电力负荷数据段的最终噪声程度，以利用每个历史电力负荷数据段的最终噪声程度对由对应的历史电力负荷数据段确定的预测值进行加权，得到最终预测值。本发明可以降低噪声数据对预测结果的影响，提高了对电力负荷量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118508454B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410962161.2
申请日：2024-07-18
申请人： 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC分类号： H02J3/06 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/092
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于生成式人工智能的电网资源分配方法及系统。方法包括：获取多个电力设备的历史负载数据，将历史负载数据输入预先构建的分配模型，得到各电力设备的资源分配量和电力负荷数据，电力负荷数据包含多个数据项，数据项中包含多个日负荷值；确定电力设备的各日负荷值的负荷水平和所有电力设备中各数据项的日负荷均匀度；确定所有电力设备中各数据项的负荷变化度；计算分配模型的不合理程度；在分配模型的不合理程度超过预设阈值的情况下，对电力设备的资源分配量进行调整并构建新的分配模型，以实现电网资源的分配，这样可以有效地提高电网资源分配效果的准确性。
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公开(公告)号：CN118520235A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410985086.1
申请日：2024-07-23
申请人： 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/20 , G06F18/2433
摘要： 本发明涉及电数字数据处理领域，更具体地，本发明涉及一种基于大数据处理的电网数据可视方法及系统，方法包括：获取历史电网中频率数据和电压数据，生成历史数据集，获取历史数据集中任一电压数据的参考数据段；计算各个电压数据在对应参考数据段中的异常指数；计算各个电压数据与频率数据之间的相关性；将相关性和异常指数的乘积作为电压数据的平滑指数，获取当前最后时刻的电压数据基于平滑指数进行预测，计算预测值与实际值的差异值，响应于差异值大于等于预设异常阈值时，则该时刻电压数据为异常数据，对电压数据中的异常数据进行可视化展示。本发明通过电压数据自适应调节平滑指数，提高异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN117236485A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311026867.X
申请日：2023-08-15
申请人： 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 本发明提供一种基于CNN‑BILSTM算法减小预测电网供电量误差的方法，包括：获取数据、数据清洗、构建特征、构建算法、改进模型(优化数据集)、模型验证；本发明在卷积神经网络‑长短期记忆网络(CNN‑LSTM)算法的基础上对LSTM采用双向序列传播(BILSTM)，形成卷积神经网络‑双向长短期记忆网络(CNN‑BILSTM)，通过此算法来建模预测电网供电量，在不破坏原有已训练好的模型情况下通过优化数据集的方式减小模型误差，避免多次训练模型、省时省力，有效减小模型误差。
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公开(公告)号：CN116955968B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311218990.1
申请日：2023-09-21
申请人： 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06Q30/0201 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06N20/00
摘要： 本发明属于用电分析技术领域，具体公开一种基于机器学习的用户用电行为分析方法，本发明通过设定采集年度，并将一年的月份划分为季节阶段，进而在各采集年度对应各季节阶段中各采集日划分的若干采集时段进行目标用户用电量读取，同时根据读取的用电量数据进行用电量变化曲线绘制，由此解析出目标用户在各季节阶段的用电负荷模式，从而据此进行用电成本优化，实现了用户用电成本的针对性、灵活性优化，能够凸显不同季节阶段的用电习惯，使得优化方式与用户的用电习惯达到了极大的适配度，有利于提高优化效果，同时还由于最大限度避免用户用电习惯的改变，在一定程度上增强了用户的优化体验感，使得优化方式能够得到有效施展。
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公开(公告)号：CN118899830A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410936481.0
申请日：2024-07-12
申请人： 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/18
摘要： 一种利用多目标时空图卷积神经网络GCN‑BILSTM模型进行短期负载率实际预测的方法，包括：从数据中台和气象网站获得目标区域的负载数据和天气数据；对获得的负载数据和天气数据进行数据清洗；对数据清洗后的数据进行特征工程处理，包括：对原有的气温拆分成最高温、最低温，并对最高温、最低温分别进行增加预设数值的变换，以使得最低温大于等于0；将目标区域下属乡镇的负载率、最高温、最低温进行0‑1标准化，得到若干维度数据；构建GCN‑BILSTM模型，将若干维度数据输入GCN‑BILSTM模型输出预测结果。本发明在预测过程中增加对空间节点之间的“联动性”，相较于Multi‑BILSTM算法mape误差更低。
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公开(公告)号：CN118521573A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410963580.8
申请日：2024-07-18
申请人： 湖北华中电力科技开发有限责任公司
摘要： 本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种生成式人工智能的电网设备故障监测方法及系统。方法包括：获取电网设备图像中像素点的置信度；将滤波器均分为四个部分，根据各部分像素点的置信度对滤波器的尺寸进行修正；根据各个方向的调节量对修正后滤波器进行调整，得到目标滤波器；通过目标滤波器对图像进行滤波，基于滤波后的图像生成用于扩充绝缘子缺陷检测数据集，完成对电网设备故障监测。本发明目标滤波器对噪声进行抑制的同时还能够在一定程度上保留图像细节，基于滤波图像使用生成式人工智能技术能够生成质量更高的图像，使得绝缘子监测能够使用更多样的数据集，提高绝缘子检测的效果，进而提高电网设备故障监测的效果。
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公开(公告)号：CN117313849B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311316574.5
申请日：2023-10-12
申请人： 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC分类号： G06N5/022 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N7/01 , G06F16/901 , G06F18/23 , G06N3/006 , G06F40/289 , G06F18/213 , G06N3/0455
摘要： 本发明提供一种基于多源异构数据融合技术的能源行业知识图谱构建方法及装置，该方法包括：数据准备、数据清洗、实体、属性、关系抽取、知识图谱构建和知识图谱存储。本发明面向各种异构能源数据实现能源数据知识图谱的知识抽取、关联，建立异构能源数据语义关联，提供查询分析能力，精准匹配用户需求，协助业务人员迅速获得能源行业的相关知识，从而增强他们在实际工作中的应用能力和效率。本发明中采用了BERT‑BiLSTM‑CRF模型，结合抽取规则，从数据中抽取实体、关系、属性等相关的知识源、构建知识源的关联语义关系，利用实体链接完成语义消歧；基于Neo4j技术，生成图形数据库，提供高效的知识检索、拓展。
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