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公开(公告)号：CN117787536A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311553499.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种城市电力系统动态韧性域快速计算方法，包括，以城市电网三阶段运行成本及切负荷量最小为目标，考虑在灾害前、中、后的安全约束，构建应可用于多类型公共安全事件的城市电力系统三阶段模型；基于城市电力系统三阶段模型，定义韧性域与非韧性域的边界为韧性割，从外部切割非韧性域部分，快速求解动态韧性域；基于城市电力系统三阶段模型，以当前运行点到动态韧性域边界的最短距离表征当前灾害预测场景下的城市电力系统动态安全裕度。通过本发明提出的方法，可以有效指导城市电网针对预测灾害场景的策略制定，进而提升电力系统韧性水平。
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公开(公告)号：CN117787535A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311550966.8
申请日：2023-11-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明提出一种面向电网韧性提升的可再生能源制氨系统容量配置方法，包括，分析煤制氨工艺的生产流程，计算所需的原料、能源以及人工成本，构建煤制氨工艺的成本模型；基于煤制氨工艺，仅改变其制氢路径，提出可再生能源制氨工艺的制氨技术路线，构建可再生能源制氨工艺的容量配置模型，对风电、光伏、电解槽以及储氢罐的容量进行优化配置，得出合理的产氨计划；量化并对比煤制氨工艺和可再生能源制氨工艺的平准化制氨成本，评估可再生能源制氨工艺的盈利空间。本发明提出的方法，用于可再生能源制氨工艺在实际应用中的容量配置和可行性分析。
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公开(公告)号：CN116127336A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210867169.1
申请日：2022-07-22
Applicant: 北京大学
Inventor： 何冠楠 , 张育恒 , 达里克·马拉普拉加达 , 宋洁
IPC: G06F18/23
Abstract: 本申请实施例提供一种基于模型的自适应性聚类数据处理方法、处理器及存储介质。方法包括：获取预设历史时间段里的能源数据；对能源数据进行时间切片得到多个切片数据；将切片数据输入至规划模型，以通过规划模型得到切片数据的特征空间；利用聚类算法在切片数据的特征空间上进行特征聚类，以确定切片数据中的代表性切片数据；将代表性切片数据再次输入至规划模型，以通过规划模型输出与代表性切片数据对应的决策变量。基于模型的自适应性聚类数据处理能够更好地捕捉能源系统的特征，且采用上述方法还可以提高规划模型求解的精确度。
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公开(公告)号：CN110474353A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910789768.4
申请日：2019-08-26
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供一种分层式储能系统及其参与的电网调频协调控制方法，属于电力技术领域。该分层式储能系统包括从上至下分层设置的控制中心、各区域分别具有的区域控制器以及各区域分别具有的一个或多个储能装置，其中控制中心与区域控制器通信连接，区域控制器与相应区域的储能装置通信连接，且至少两个区域对应的区域控制器之间通信连接：其中，控制中心被配置为向区域控制器传输电网系统发出的调频总功率，各个区域控制器被配置为相互配合以进行关于调频总功率的功率分配，且每一区域控制器被配置为进行对应区域下的储能装置间的功率分配。本发明实施例使得调频总功率能够在储能装置间分配下去并达到充放电成本最低条件，节省了调频成本。
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公开(公告)号：CN119621308A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411669897.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于概率性k箱装箱模型的虚拟机资源调度方法，包括获取云计算数据中心中物理机的资源容量信息；基于云计算数据中心中虚拟机的实际资源利用率，采用Γ‑鲁棒性理论进行虚拟机的调度分配；执行虚拟机的资源调度分配，使得物理机的资源利用率达到最大化，同时控制热点发生的概率。对于热启动场景，通过历史资源利用数据，采用混合整数线性规划模型对虚拟机进行资源分配；对冷启动场景，使用机器学习模型对虚拟机的资源利用情况进行预测，并根据预测结果进行资源分配。本发明可提升云计算数据中心中物理机资源的利用率，并减少虚拟机过度分配时的资源热点问题，可有效平衡资源利用率，降低热点发生的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119598050A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411674263.0
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/958 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的垂直网站信息抽取方法、装置、设备和介质。根据本发明提供的技术方案，利用大语言模型，从垂直领域网站中选取的种子网页中提取目标属性对应的第一属性文本信息；从该信息对应的节点中筛选得到正确节点，并确定正确节点的XPath的绝对路径表达式；基于绝对路径表达式从DOM树中确定锚节点，并基于正确节点和锚节点的相对位置，构建XPath最终表达式；利用XPath最终表达式，从垂直领域网站中提取出目标属性对应的第二属性文本信息。通过本发明由垂直领域网站中的种子网页确定出正确节点和锚节点，并由二者相对位置得出的XPath最终表达式从网站中提取目标信息，实现了在无需模型训练的情况下，成本更低且更精确的提取目标信息。
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公开(公告)号：CN118981648B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411063230.2
申请日：2024-08-05
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供了一种样本优选方法、装置、终端设备及介质，其样本优选方法包括：确定目标模型，获取训练数据；按照大语言模型针对训练数据依次进行标准化处理和向量化处理，然后基于训练数据向量信息针对训练样本进行聚类分析，并按照聚类分析结果选取类别代表，得到初始示例样本，确定初始示例样本集合；针对初始示例样本集合进行Shapley近似计算，并按照Shapley近似值进一步筛选，得到优选样本。本发明采用了Shapley近似计算进行样本优选，考量了示例之间相互作用对模型效果的潜在影响，使得优选样本能够更好的引导模型正确响应的提示，提高大语言模型性能，同时还能够减少Shapley计算，提高Shapley计算效率。
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公开(公告)号：CN118364321B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410781891.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种虚假用户的识别方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括：从社交网络图中，筛选出目标帖子、与目标帖子互动的所有用户组成的子网络；根据子网络的元路径，计算子网络中各用户节点的嵌入向量；根据各用户节点的嵌入向量，对子网络中各用户节点进行聚类处理，得到聚类结果；在聚类结果中预标记虚假用户的用户节点数量大于预设阈值的情况下，将聚类结果中所有用户节点确定为虚假用户。因此，本申请通过计算子网络中各用户节点的嵌入向量进而识别虚假用户，该嵌入向量可以表征用户节点与普通用户节点、虚假用户节点之间的相似性，因此能够基于嵌入向量进行聚类后快速发现虚假用户群体，从而提升了虚假用户识别的准确度。
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公开(公告)号：CN118364321A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410781891.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种虚假用户的识别方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括：从社交网络图中，筛选出目标帖子、与目标帖子互动的所有用户组成的子网络；根据子网络的元路径，计算子网络中各用户节点的嵌入向量；根据各用户节点的嵌入向量，对子网络中各用户节点进行聚类处理，得到聚类结果；在聚类结果中预标记虚假用户的用户节点数量大于预设阈值的情况下，将聚类结果中所有用户节点确定为虚假用户。因此，本申请通过计算子网络中各用户节点的嵌入向量进而识别虚假用户，该嵌入向量可以表征用户节点与普通用户节点、虚假用户节点之间的相似性，因此能够基于嵌入向量进行聚类后快速发现虚假用户群体，从而提升了虚假用户识别的准确度。
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公开(公告)号：CN118228319A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410649321.8
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，具体地，涉及一种数据分享方法、系统、设备及存储介质。应用于发布端的数据分享方法包括：接收订阅端发送的第一订阅请求，所述第一订阅请求包括第一订阅区域和第一订阅关键字；基于预设偏移距离将所述第一订阅区域修改为第二订阅区域，并在所述第一订阅关键字中添加预设数量的相似关键字，得到第二订阅关键字；将所述第二订阅区域和所述第二订阅关键字组合为第二订阅请求，根据所述第二订阅请求搜索数据；将搜索到的数据发送至所述订阅端。本申请可以避免直接暴露订阅端用户的具体位置和兴趣点，增加隐私保护层次，实现了隐私增强的效果。
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