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公开(公告)号：CN117725268A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311740041.X
申请日：2023-12-18
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/901 , G06N5/025
Abstract: 本发明公开了一种基于数据中台的数据业务图谱系统，包括如下：数据接入模块；从数据中台外部将各类业务数据汇聚到数据中台贴源层的基本服务能力；存储计算模块；是数据中台数据核心处理引擎；数据应用模块；包括数据分析单元和数据服务单元；数据管理模块；包括数据资源管理单元和运营管理单元；利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像进行显示、交互；结合数据业务图谱数据的特性，从三维空间立体呈现、用户交互进行呈现。本发明通过构建数据资源目录，帮助业务、开发人员高效查找、确信数据，主要以工具形式，面向数据领域业务分析及数据开发人员，解决数据资源查找多源，数据溯源复杂，数据确信困难等问题。
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公开(公告)号：CN112395317B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011285390.3
申请日：2020-11-17
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/28 , G06Q10/10
Abstract: 一种数据模型协同设计及成果管理的方法，在后台和前台之间构建数据中台，用于后台数据开发和前台应用开发之间协同，在后台构建全业务统一数据中心，通过全业务统一数据中心构建覆盖多个主题域的统一数据模型，统一数据模型下发到数据中台，再由数据中台处理后分配给前台；本发明通过前期构建统一数据模型标准，为后续开展数据模型在线管理设计工作奠定基础，并构建数据中台和在线管理工具，将数据模型设计态与运行态的一致性处理和数据模型管理功能组件化，实现数据模型设计规范及信息模型设计成果在线化管理，实现数据模型设计从设计到应用全过程在线管理，为企业级数据模型标准落地提供在线支撑手段。
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公开(公告)号：CN112395317A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011285390.3
申请日：2020-11-17
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/28 , G06Q10/10
Abstract: 一种数据模型协同设计及成果管理的方法，在后台和前台之间构建数据中台，用于后台数据开发和前台应用开发之间协同，在后台构建全业务统一数据中心，通过全业务统一数据中心构建覆盖多个主题域的统一数据模型，统一数据模型下发到数据中台，再由数据中台处理后分配给前台；本发明通过前期构建统一数据模型标准，为后续开展数据模型在线管理设计工作奠定基础，并构建数据中台和在线管理工具，将数据模型设计态与运行态的一致性处理和数据模型管理功能组件化，实现数据模型设计规范及信息模型设计成果在线化管理，实现数据模型设计从设计到应用全过程在线管理，为企业级数据模型标准落地提供在线支撑手段。
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公开(公告)号：CN118193749A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410285253.1
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/36 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N20/10 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的关系自动识别方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:收集电力系统知识图谱数据，得到待识别电力系统知识图谱数据集；步骤S2:结合GAT和GCN，构建多层次的图神经网络模型；步骤S3:基于历史电力系统知识图谱数据训练多层次的图神经网络模型，得到关系自动识别模型；步骤S4:结合知识图谱中的实体特征和拓扑结构信息，使用训练好的多层次图神经网络模型对待识别电力系统知识图谱数据集进行关系识别，通过节点表示学习实体之间的关系，预测实体之间的关系类型；步骤S5：对于新加入的实体，采用动态图神经网络进行动态关系识别。本发明能够更深入地学习节点间的隐藏层次关系，有助于捕捉更加复杂的关系模式，提高识别的精度和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117521889A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311470626.4
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的短期负荷预测方法，包括以下步骤：步骤1：获取历史负荷数据、用户数据和天气数据，并对历史负荷数据和天气数据进行预处理；步骤2：根据时间序列数据，提取统计特征和频域特征，并基于相关性分析、信息增益和互信息进行特征选择，获取第一特征集；步骤3：根据历史负荷数据和用户数据，构建用户画像；步骤4:进行用电行为分析，获取用户行为特征，作为第二特征集；步骤5：构建训练数据集；步骤6：构建LSTM神经网络，并训练，得到短期负荷预测模型；步骤7：对实时负荷数据、天气数据以及用户数据，基于短期负荷预测模型进行负荷预测。本发明考虑用户画像，基于用户用电行为分析，能够有效提高短期负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN117439195A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311470623.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/14 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能的电力调度方法，包括以下步骤：将电力调度问题建模为一个多目标优化问题，目标函数包括电力供应成本、电力系统的可靠性，并将电力系统的各种约束条件加入到模型中，得到初始多目标优化模型；引入环境影响和可再生能源利用作为约束条件，调整初始多目标优化模型得到最终的多目标优化模型；采用MOEA/D对最终的多目标优化模型进行求解，获取最优解，并将最优解转化为实际的控制指令，控制电力系统的运行状态。本发明可以实现电力供应的成本最小化，同时提高电力系统的可靠性，确保电力负荷平衡和供应的稳定性。
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公开(公告)号：CN118193525B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410285268.8
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/27 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/248 , G06F18/2433 , G06F16/23 , G06F16/242 , H04L69/16
Abstract: 本发明涉及一种企业级海量电力数据搜索引擎动态建模方法，包括以下步骤：步骤S1:基于传感器或仪表来采集电力数据，并将采集到的电力数据集成到网络设备中，并在网络设备上配置sFlow代理，定期生成sFlow数据包；步骤S2:基于TLS/SSL协议将sFlow数据包进行加密传输至数据存储平台；步骤S3:所述数据存储平台使用HBase作为分布式数据库，使用Elasticsearch来构建全文索引；步骤S4:利用机器学习和数据挖掘算法，对电力数据进行动态建模，并采用流式计算和实时数据处理技术，对动态建模结果进行实时更新和优化；步骤S5:通过数据可视化技术，展示动态建模结果和搜索引擎查询结果，以便用户进行数据分析和决策。本发明实现对电力数据的实时采集、处理和分析，保证系统的高性能和可用性。
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公开(公告)号：CN118193525A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410285268.8
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/27 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/248 , G06F18/2433 , G06F16/23 , G06F16/242 , H04L69/16
Abstract: 本发明涉及一种企业级海量电力数据搜索引擎动态建模方法，包括以下步骤：步骤S1:基于传感器或仪表来采集电力数据，并将采集到的电力数据集成到网络设备中，并在网络设备上配置sFlow代理，定期生成sFlow数据包；步骤S2:基于TLS/SSL协议将sFlow数据包进行加密传输至数据存储平台；步骤S3:所述数据存储平台使用HBase作为分布式数据库，使用Elasticsearch来构建全文索引；步骤S4:利用机器学习和数据挖掘算法，对电力数据进行动态建模，并采用流式计算和实时数据处理技术，对动态建模结果进行实时更新和优化；步骤S5:通过数据可视化技术，展示动态建模结果和搜索引擎查询结果，以便用户进行数据分析和决策。本发明实现对电力数据的实时采集、处理和分析，保证系统的高性能和可用性。
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公开(公告)号：CN117520321A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311470631.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/28 , G06F18/10 , G06F18/2411 , G06F18/24 , G06F17/14 , G06N20/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据的电力数据处理方法，包括以下步骤：步骤S1：获取电力数据，并进行预处理，包括去除噪声、补全缺失值和平滑处理；步骤S2:将预处理后的电力数据进行小波变换，转换为时域数据；步骤S3：基于支持向量机对时域数据进行分类，得到初始分类结果；步骤S4:基于预设规则，对初始分类结果进行调整，得到二次分类结果；步骤S5:基于各分类数据特性，对二次分类结果进行一致性分析，并根据分析结果调整二次分类结果，得到最终的分类结果；步骤S6:基于最终的分类结果，对数据进行分类存储。本发明有效提高电网系统采集的数据质量，为后续数据分析提供优质的数据源，提高电力系统的安全性、稳定性和可靠性。
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