-
公开(公告)号：CN109460948A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811096382.7
申请日：2018-09-19
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网技术的电力企业物资仓储货位分配方法，其特征在于：该方法采用充分调研分析仓库物资的外形尺寸、重量、材质、出入库频率、出入数量、出入库路线、货架规格数据的基础上，对仓储作业效率评价、物资仓储货位分配建模，分析出最优化物资仓储货位分配方案，并对人工货位分配和模型分配效率进行统计计算，得出效率提升的量化数据，本方法研究将基于数学建模方式，构建影响仓储作业效率、精准度的分析模型，研究不同仓库不同储备物资的最优化的货位分配方案，实现智能推荐货位机制，为进一步提升仓储作业管理能力进行探索性研究，具备较大应用推广价值。
-
公开(公告)号：CN112801418B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110281744.5
申请日：2021-03-16
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电网缺陷物资预测方法，包括，基于中央处理器的核心数开启多个线程，利用每个线程对每个基模型进行并行训练；分别利用训练后的基模型对电网缺陷物资进行预测，获得对应的预测结果；将基模型的均方根误差的倒数作为基模型的权重；将基模型的权重和预测结果进行加权融合，完成电网缺陷物资预测；本发明通过多线程的方式，提高了训练基模型的速度，以及提高了预测速度；同时通过加权融合多模型，提高了预测的精度。
-
公开(公告)号：CN112365077B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011315338.8
申请日：2020-11-20
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电网缺陷物资智能仓储调度系统的构建方法，包括，基于开源和采购的气象数据，以及电网系统提供的历史缺陷数据，构建缺陷物资预测模型，并对所述缺陷物资进行预测；融合所述预测的结果，并结合当前物资的仓储状态，构建强化学习模型；利用所述强化学习模型计算仓储物资调度方案，并将所述仓储物资调度方案进行可视化展示。本发明将基于气象数据和历史缺陷数据的缺陷物资预测、基于强化学习的缺陷物资调度进行串联，整合到JavaWeb系统中，实现了智能、易用的系统。
-
公开(公告)号：CN113516280A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110466623.8
申请日：2021-04-28
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的电网设备故障概率预测的优化方法，包括，采集电网设备的历史缺陷数据、在线监测数据以及气象数据；针对每类物资，基于机器学习训练多个故障概率预测模型；利用所述故障概率预测模型，结合采集的所述数据进行物资的故障概率预测。本发明通过多模型融合，以及多数据源的融合，提高了缺陷物资预测精度。
-
公开(公告)号：CN112950263A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110206030.8
申请日：2021-02-24
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种粒子群优化BP神经网络配网物资价格预测方法，包括，利用网络爬虫工具定期采集互联网上的配网物资市场价格和主要供应商信息；对所述信息进行数据归一化处理，形成配网物资市场价格数据库；利用PSO优化BP神经网络算法深度分析配网主要物资采购价格，形成配网主要物资价格走势预测分析模型；将所述数据库内的数据作为输入变量，输入所述预测分析模型内进行配网主要物资价格走势预测分析，降低配网主要物资采购成本。本发明进行配网主要物资价格走势预测分析，以便在价格较低的时候购买配网主要物资，减低配网主要物资采购成本。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111784024B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202010431909.8
申请日：2020-05-20
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种基于多种来源数据感知的配网物资采购方法，包括采集互联网上和电网CSGII系统中的历史配网物资资料；汇总所述历史配网物资资料，构建数学分析模型；利用所述数学分析模型分析配网物资采购价格走势；依据所述配网物资采购价格走势管控配网物资的采购，通过分析预测配网物资采购价格走势，推算配网物资的最优采购时间，减低了电力物资采购成本，实现了最优化的物资采购。
-
公开(公告)号：CN111639815B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010490388.3
申请日：2020-06-02
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种多模型融合预测电网缺陷物资的方法及系统，包括，基于不同区域、时间、设备的故障概率策略依次构建回归模型、负反馈神经网络模型、梯度提升树GBDT模型及XgBoost模型；将采集的缺陷物资数据及对应的气象数据统一输入至所述回归模型、所述负反馈神经网络模型、所述梯度提升树GBDT模型及所述XgBoost模型中进行训练；分别输出各个模型对应的预测结果；利用多模型融合策略融合处理训练完成的多个模型形成预测模型并求取所述预测结果的平均值，获得最终的融合预测结果。本发明实现以指导应急抢修物资种类、规模和地点的提前存储，提高电网公司物资管理的前瞻规划能力，在增强电网运行可靠性的同时，降低电网企业运营物资的成本。
-
公开(公告)号：CN113269351A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110468250.8
申请日：2021-04-28
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种面向电网设备故障概率预测的特征选择方法，包括，融合在线监测数据、历史缺陷数据和气象数据；基于机器学习构建特征选择模型；利用所述特征选择模型将选择的特征去掉冗余特征，仅保留重要特征。本发明利用多种模型对特征进行了筛选，去除了冗余的特征，提高下游的预测任务的性能，同时减少了数据的存储。
-
公开(公告)号：CN112836880A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110170210.5
申请日：2021-02-08
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于RMSE的电网缺陷物资需求准确度的模型融合方法，包括，基于电网设备物资缺陷数据和当前气象数据，训练多个基准模型，输出预测结果；根据所述预测结果的RMSE取值，对所述多个基准模型进行权重评估；利用所述权重进行加权求和，获得高精度的融合预测模型。本发明一方面以均方误差(RMSE)作为权重来对模型进行加权，衡量模型的重要性；另一方面通过加权调整过的数据，验证了本方法确实能够有效提升预测精度，降低预测误差。
-
公开(公告)号：CN111784024A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010431909.8
申请日：2020-05-20
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种基于多种来源数据感知的配网物资采购方法，包括采集互联网上和电网CSGII系统中的历史配网物资资料；汇总所述历史配网物资资料，构建数学分析模型；利用所述数学分析模型分析配网物资采购价格走势；依据所述配网物资采购价格走势管控配网物资的采购，通过分析预测配网物资采购价格走势，推算配网物资的最优采购时间，减低了电力物资采购成本，实现了最优化的物资采购。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
26
records
(took 0.024 seconds)
