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公开(公告)号：CN117708489B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410168382.2
申请日：2024-02-06
Applicant: 湖南能源大数据中心有限责任公司
Abstract: 本发明公开的一种基于DEM和DSM的洪水淹没评估方法及系统，其中方法包括：获取河堤溃口信息；根据河堤溃口信息，得到溃堤口高程和溃口点坐标；以溃口点为种子，构建淹没源种子数据栈S；基于预设种子蔓延算法，以溃口点为淹没源点，构建淹没区域A；基于预设软件，对淹没区域A做空间范围裁剪，得到洪水覆盖区域B；将洪水覆盖区域B和溃堤口高程做空间差值计算，得到区域淹没水深图C；将洪水覆盖区域B和区域淹没水深图C发送至预设终端以进行显示。本发明能够快速计算洪水完全淹没范围内植被、建筑的淹没高度情况，为防汛救灾提供支撑。
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公开(公告)号：CN115965078A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211564028.9
申请日：2022-12-07
Applicant: 中南大学 , 湖南能源大数据中心有限责任公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/0464 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种分类预测模型训练方法、分类预测方法、设备及存储介质，该训练方法包括每个客户端利用本地训练数据集对本地分类预测模型进行训练，计算出本地训练数据集中各类数据的原型，计算出公共数据集的软决策；中央服务器端将所有原型和所有软决策进行聚合，利用聚合后的原型和聚合后的软决策构建优化目标函数，并对全局分类预测模型进行训练，计算出公共数据集的软决策；每个客户端利用接收到的软决策和公共数据集对本地分类预测模型进行训练；当循环轮次等于设定轮次时，得到训练好的各本地分类预测模型和全局分类预测模型。本发明可以减少服务器与客户端之间的通信开销，实现模型架构个性化，提高模型精度。
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公开(公告)号：CN115329158B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211264500.7
申请日：2022-10-17
Applicant: 湖南能源大数据中心有限责任公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/907 , G06F18/22
Abstract: 本申请提供一种基于多源异构电力数据的数据关联方法，目的是为了解决电力数据在不同数据源中表示不同的问题，该方法包括获取数据源中的数据；通过特征工程对各数据源中的各项数据分别进行属性提取；将锚点数据源中各项数据的属性的特征向量分别通过量化映射到离散子空间，生成与各项数据的属性相对应的代表向量和离散子空间的倒排列表；将待匹配数据源中各项数据的属性相对应的特征向量与锚点数据源中各项数据的属性相对应的代表向量进行匹配；通过属性相似度度量公式分别计算待匹配数据源中相同属性的待融合数据的相似度得分。能够将多个不同维度数据源中的数据进行特征向量化处理，并利用平滑加权杰卡德(Jaccard)算法提升其准确率。
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公开(公告)号：CN115659120A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211246335.2
申请日：2022-10-12
Applicant: 湖南能源大数据中心有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的智慧碳排放监测平台，其支撑层基于能源大数据智慧平台接入化石能源消耗的用能数据，基于调控相关系统接入调控发电数据，基于营销相关系统接入营销用采的用电数据，从而构建不同时间维度、地域维度、企业维度的碳排放模型，基于数据中台统一数据模型基础进行应用开发和数据分析计算，通过MaxCompute计算出碳排放监测数据，数据结果集通过平台推送到Rds结果集，并通过API的方式发布给应用端使用，并构建业务数据库用于存放业务基本信息，分析报告记录信息。本发明建成了覆盖电力碳排放监测、能源碳排放监测、全国碳市场行情等综合维度的碳排放监测体系，从而实现了全省、各区域及企业碳排放量的监测。
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公开(公告)号：CN115329158A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211264500.7
申请日：2022-10-17
Applicant: 湖南能源大数据中心有限责任公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/907 , G06K9/62
Abstract: 本申请提供一种基于多源异构电力数据的数据关联方法，目的是为了解决电力数据在不同数据源中表示不同的问题，该方法包括获取数据源中的数据；通过特征工程对各数据源中的各项数据分别进行属性提取；将锚点数据源中各项数据的属性的特征向量分别通过量化映射到离散子空间，生成与各项数据的属性相对应的代表向量和离散子空间的倒排列表；将待匹配数据源中各项数据的属性相对应的特征向量与锚点数据源中各项数据的属性相对应的代表向量进行匹配；通过属性相似度度量公式分别计算待匹配数据源中相同属性的待融合数据的相似度得分。能够将多个不同维度数据源中的数据进行特征向量化处理，并利用平滑加权杰卡德(Jaccard)算法提升其准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118886568A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411354249.2
申请日：2024-09-27
Applicant: 湖南能源大数据中心有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06N20/00 , G06F18/10 , G06F18/20 , G06F18/211 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于大数据的碳减排预测系统及方法。包括：采集并整合碳排放的多源异构数据，得到整合后的综合数据集；对整合后的综合数据集进行预处理、特征提取和优化处理，得到优化后的特征数据集；构建并训练碳排放预测模型，通过多维差异反馈优化算法，得到全局性差异反馈；基于全局性差异反馈，对训练好的碳排放预测模型进行优化；对优化后的碳排放预测模型进行验证，得到优化验证后的碳排放预测模型；将优化验证后的碳排放预测模型应用于优化后的特征数据集，得到最终碳排放预测结果，并生成碳减排策略建议。解决了对多源异构数据处理分析的准确性较差以及对碳排放预测分析时适应性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN116089838A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310184950.3
申请日：2023-03-01
Applicant: 中南大学 , 湖南能源大数据中心有限责任公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种窃电用户智能识别模型训练方法和识别方法，所述训练方法包括获取无标签用电数据和有标签用电数据；对用电时间序列进行预处理；由无标签用电数据的N个预处理后的用电时间序列构成第一样本数据集，由有标签用电数据的M个预处理后的用电时间序列及对应的用户类型构成第二样本数据集；构建对比表征学习模型，利用第一样本数据集对对比表征学习模型进行训练，得到目标特征编码器；构建窃电用户智能识别模型，窃电用户智能识别模型包括目标特征编码器、时频域特征提取模块以及分类计算模块；利用第二样本数据集对窃电用户智能识别模型进行训练，得到目标窃电用户智能识别模型。本发明能够提高窃电用户识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115660228B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211598178.1
申请日：2022-12-14
Applicant: 湖南能源大数据中心有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06F30/27 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种发电负荷预测模型训练方法、预测方法、设备及存储介质，所述训练方法包括获取发电能源的各项指标数据及发电环境数据，由指标数据和发电环境数据构成原始数据样本；对原始数据样本进行最大发电负荷标注；对原始数据样本进行归一化处理；利用样本数据集对构建的多个预测模型进行训练，得到输出量，再将输出量进行加权平均，得到预测输出量；利用构建的季节性指数模型对预测输出量进行处理，得到预测值；根据预测值和最大发电负荷计算评价指标，利用评价指标对预测模型的训练精度进行评价。本发明可以提高模型的训练精度，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN115759335A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211250191.8
申请日：2022-10-12
Applicant: 湖南能源大数据中心有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及碳排放监测技术领域，具体涉及一种新型碳排放预测模型，包括能源碳排放预测模型和电力碳排放预测模型，基于能源结构对宏观层面的碳排放数据进行预测，根据能源结构及经济结构演变情景，对全省、各区域及企业的碳排放水平、碳达峰情况进行预测，为政府企业开展碳排放交易提供数据和服务支撑，助力政府企业决策淘汰落后产能、推动低碳转型；以投入产出表、能源平衡表、历年能源价格以及环境统计年鉴等能源供给侧、能源消费侧两方面数据为基础数据，开发能源‑经济‑碳排放动态预测模型，并进行重点行业碳排放预测和减碳潜力分析，实现地区整体碳生产、消耗、可替代资源、减碳渠道等综合维度分析，并对未来趋势进行态势感知和预测。
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公开(公告)号：CN119938773A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510421654.X
申请日：2025-04-07
Applicant: 湖南能源大数据中心有限责任公司
IPC: G06F16/26 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及碳排放监测领域，尤其涉及一种基于大数据的多维度碳排放监测系统及方法。内容包括：获取实时数据，并通过多源碳排放动态计算算法，计算初步碳排放量；将初步碳排放量根据地理位置进行区域划分，并计算加权碳排放量；基于加权碳排放量，通过区域扩散排放计算算法，计算多维度碳排放指数，并对多维度碳排放指数进行可视化展示。解决了传统的碳排放监测方法多依赖静态数据或周期性统计，无法实时反映生产活动中能源消耗与排放的动态变化；忽略了地理位置、区域密度和边界效应对排放分布的影响，导致计算结果缺乏空间精细化；传统碳排放模型较少综合考虑气象条件对排放扩散的影响，导致排放指数无法真实反映环境中的动态传播规律的问题。
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