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公开(公告)号：CN114358371A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111424158.8
申请日：2021-11-26
发明人： 曾谁飞 , 王振荣 , 叶林 , 童强 , 李国庆 , 张燧 , 王青天 , 黄思皖 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 邸智 , 韦玮 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮 , 童彤 , 任鑫
摘要： 本发明提出一种基于深度学习的光伏短期功率预测方法及设备，分别将光伏实时数据、历史功率数据输入由不同尺寸卷积核的卷积神经网络、BiLSTM网络模型、双向Attention注意力机制构建深度学习预测模型方法，最终将其获得的两种数据文本特征进行合并运算得到更有效的融合特征表征能力，从而得到最优的文本特征对光伏短期功率进行精准的预测。通过该方法不仅提高光伏短期功率预测的精准度，而且有利于优化、大幅降低光伏发电系统的运营成本，包括人力、物力、时间效率等降本增效。
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公开(公告)号：CN114358012A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111396841.5
申请日：2021-11-23
发明人： 曾谁飞 , 王振荣 , 李国庆 , 童强 , 桑申刚 , 张燧 , 王青天 , 黄思皖 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮 , 韦玮 , 邸智 , 童彤 , 任鑫
摘要： 本发明提供一种设备异常语义识别方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中设备异常语义识别的数据单一，识别率不高的技术问题，该方法包括：获取设备的异常数据；基于所述异常数据，通过预先训练好的神经网络模型得到文本特征；根据所述文本特征，得到识别结果并展示。
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公开(公告)号：CN118381023A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410816889.4
申请日：2024-06-24
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q30/08 , G06Q50/06 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N3/0442 , H02J3/48
摘要： 本公开提出了一种煤机的顶峰出力运行方法及装置，涉及人工智能技术领域，包括：获取目标地区的第一输入数据，并将第一输入数据输入至顶峰预测模型中，以预测第一时间段内的顶峰时间；在顶峰时间内采用多个目标机组运行状态模型进行计算，以得到多个第一运行控制参数；比较每个第一运行控制系数和第一历史时段对应的第二运行控制参数，以得到比较结果；根据比较结果，从多个目标机组运行状态模型中选出目标模型，其中，目标模型用于第二时间段内顶峰时间的计算，第二时间段晚于第一时间段。由此，通过特征选择和构建、模型选择和动态调整，来实现火电机组在达到最优顶峰出力的同时，减少碳排放和供电煤耗，提高锅炉效率，并改善整体运行。
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公开(公告)号：CN117273208A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311181149.X
申请日：2023-09-13
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及新能源功率预测技术领域，尤其涉及一种组合功率预测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取新能源原始数据，构建原始数据集，对原始数据集进行数据清洗处理，获得预处理数据集，构建预训练模型，利用预处理数据集对预训练模型进行训练，得到训练完成的功率预测模型，利用功率预测模型对待预测的数据进行预测处理，得到预测结果。对不同的数据源进行数据清晰与预处理，对不同的数据源的历史数据采用通道独立的思想进行时间序列预测，分别用不同数据源的历史数据预测该数据源未来的结果，随后对不同数据源的预测结果进行状态融合，实现对各个时间步的单独预测过程，最终时间短期的功率预测功能，实现了准确、高效的组合功率预测。
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公开(公告)号：CN117252635A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311181123.5
申请日：2023-09-13
IPC分类号： G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 本公开提出了一种电价预测模型权重获取和电价预测方法及装置，该方法包括：获取电价预测模型和历史电价数据；基于历史电价数据生成至少一个电价数据矩阵；将电价数据矩阵分别输入至BiLSTM预测子模型和XGBoost预测子模型中，以分别获取第一预测结果矩阵和第二预测结果矩阵；基于第一预测结果矩阵、第二预测结果矩阵和真实结果矩阵，确定第一权重矩阵和第二权重矩阵。通过第一权重矩阵和第二权重矩阵，可以针对不同的预测条件因素进行精确预测，可以提升模型的实用性，同时通过设置BiLSTM预测子模型和XGBoost预测子模型的形式，可以同时兼顾BiLSTM预测子模型和XGBoost预测子模型的优点，提升预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117251728A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311149117.1
申请日：2023-09-06
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/25 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F17/16 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本公开提出一种风电机组发电功率预测模型训练方法、装置及设备，方法包括：获取多条训练数据，其中，每条训练数据包括每天中多个时间点的多种机组运行数据构成的第一矩阵、多种测风塔数据构成的第二矩阵、多种气象预报数据构成的第三矩阵，并分别将每条训练数据的第一矩阵、第二矩阵以及第三矩阵作为特征图并进行融合处理，以得到训练特征图，以及分别将训练特征图输入至初始网络模型，以输出多个时间点的多个预测功率，利用预设损失函数基于多个时间点的实际功率和预测功率计算目标损失值，并参考目标损失值对初始网络模型进行优化直至收敛，得到发电功率预测模型，从而能够利用发电功率预测模型准确预测风电机组的发电功率。
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公开(公告)号：CN117151248A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311117254.7
申请日：2023-08-31
摘要： 本申请提出一种风电功率预测模型的训练方法和装置、用于预测风电功率的方法，涉及人工智能技术领域，其中，方法包括：获取样本风电机组在运行时的多组历史监测数据和对应的实际输出功率；对任一组历史监测数据进行特征提取，以获取对应的关键特征；基于各关键特征和对应的实际输出功率，对预测模型进行模型训练，以得到经过训练的预测模型；其中，预测模型为支持向量回归SVR模型。由此，可以实现对风电功率预测模型的训练，可以提升模型的预测效果，即提升模型预测结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117097539A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311119967.7
申请日：2023-08-31
发明人： 薛丽 , 史鉴恒 , 李小翔 , 韦玮 , 任立兵 , 冯帆 , 邸智 , 沈惠聪 , 王宝岳 , 高亚林 , 钟明 , 安娜 , 王春森 , 李力 , 杨宁 , 李亚川 , 黄思皖 , 丁杰 , 魏昂昂 , 杨永前 , 彭鹏 , 孙可欣 , 王凯 , 李昊义
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本申请提出了一种基于态势感知的网络安全状态感知方法及系统，该方法包括：根据网络中所有设备采集的网络数据和日志生成网络事件集，并对网络事件集中的各个网络事件进行预处理；针对预处理后的各个网络事件，将一组相关的网络事件聚合为一条安全事件，并将一组具有因果关系的安全事件关联为一个攻击过程，其中，攻击过程表示网络安全态势的发展进程；根据网络中的每个设备当前对应的攻击过程，评估每个设备当前的安全状态，并结合所有设备当前的安全状态，生成网络的实时安全状态感知结果。该方法基于态势感知对网络安全状态进行实时感知，能够准确和及时的发现网络中的异常，保证网络的安全。
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公开(公告)号：CN116957635A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311212662.0
申请日：2023-09-20
发明人： 王春森 , 聂妮纳 , 曾杨柳 , 钟明 , 安娜 , 李力 , 杨宁 , 王凯 , 黄思皖 , 史鉴恒 , 王宝岳 , 李慧琳 , 李昊义 , 吕佳伟 , 董曦薇 , 张宪栋 , 董世佛 , 王彦涛 , 黄雪莹 , 高亚林 , 沈惠聪 , 江晨 , 李小翔 , 刘斐
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本公开提出了一种电力价格获取方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待预测的供给节点和使用节点的用电数据；基于用电数据获取供给节点向使用节点输电的目标交易路径，以及第一申报价格；基于目标交易路径计算折算参数，并基于折算参数和第一申报价格，确定供给节点的第二申报价格；基于第一申报价格和第二申报价格，确定目标输电价格。通过将预测生成目标交易路径和使用节点的第一申报价格，计算折算参数，基于计算折算参数确定第二申报价格，并通过第一申报价格和第二申报价格生成目标输电价格，以此从供给节点和使用节点以及二者的交易路径三个维度，制定更加准确的输电价格，为后续的制定电价、招标等工作提供准确的数据。
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公开(公告)号：CN116245251A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310259340.5
申请日：2023-03-09
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0464 , H02J3/00
摘要： 本发明提出一种并行的多步风功率预测方法及装置，其中，方法包括：通过获取历史时段的机组运行数据和气象数据，实现根据历史时段的机组运行数据和气象数据，确定输入矩阵，从而将输入矩阵分别输入至至少一个预测时间分段的预测模型，以得到各预测时间分段的功率预测结果，其中，预测时间分段是基于预测时段确定的，进而将各预测时间分段的功率预测结果汇总，以得到预测时段的目标功率预测结果。由此，可实现将预测时段进行分段，得到至少一个预测时间分段，从而每个预测时间分段对应一个预测模型，不同预测时间分段的预测模型提取不同的数据特征，有效提高了预测的准确性。
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