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公开(公告)号：CN119940700A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411872473.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本公开提供一种分区域碳排放量预测方法及相关设备。该方法包括：获取目标区域关于碳排放量预测的预设指标参数的指标数据；基于碳排放量预测模型和所述指标数据进行碳排放量预测，得到所述目标区域的初始碳排放量；其中，所述碳排放量预测模型基于所述预设指标参数构建得到；基于修正模型和修正数据对所述初始碳排放量进行修正，得到预测碳排放量。
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公开(公告)号：CN119941007A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411871633.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供一种企业的碳排放绩效的评价方法及相关设备，所述方法包括获取所述企业的每个碳排放绩效的评价指标对应的多个碳数据，针对每个评价指标，基于所述多个碳数据，计算所述评价指标对应的多个指标值；利用层次分析法确定每个评价指标对应的多个主观权重，以及基于每个评价指标对应的多个指标值，利用熵权法确定每个评价指标对应的多个客观权重；基于每个评价指标对应的多个主观权重和多个客观权重，计算每个评价指标对应的多个目标权重；基于每个评价指标对应的多个目标权重和多个指标值，利用优劣解距离法确定所述企业的碳排放绩效的评价分数，解决了现有技术中企业的碳排放绩效的评价并不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN119582153A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411593800.9
申请日：2024-11-08
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 陈重韬 , 马跃 , 彭柏 , 周子阔 , 曲洪泽 , 姜蕴洲 , 李欣怡 , 姚艳丽 , 王艺霏 , 那琼澜 , 李信 , 李坚 , 温馨 , 张海明 , 凡航 , 杨柳青 , 刘敦楠 , 李明轩 , 段赟杰 , 谢天与 , 郭文贤 , 张祖菡
Abstract: 本发明公开一种虚拟电厂预测方法和装置、系统、存储介质，包括：获取历史时间序列数据；根据历史时间序列数据的频率特性进行切片分割；将时间ID和变量ID嵌入到历史时间序列切片数据；将包含时间ID和变量ID的历史时间序列切片数据进行多变量注意力机制处理；将多变量注意力机制处理后的输出切片进行合并提示前缀模块的transformer机制处理；根据合并提示前缀模块的transformer机制处理后的输出切片，得到混合分布的预测输出结果。采用本发明的技术方案，实现了虚拟电厂内部各资源的发用电时序预测。
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公开(公告)号：CN119357306A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411466387.X
申请日：2024-10-21
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 南京敏捷企业管理研究所
Inventor： 曹良晶 , 姚艳丽 , 曲洪泽 , 姜蕴洲 , 李欣怡 , 温馨 , 张海明 , 王森 , 王艺霏 , 陈重韬 , 李信 , 王珣 , 沈宇 , 程明 , 刘蓁 , 王宣元 , 李蕴红 , 王沛然 , 才鸿飞 , 臧鹏 , 王婧 , 王阳 , 徐晓川 , 尚芳剑 , 彭柏 , 马跃 , 邢海瀛 , 那琼澜 , 王东升 , 杨峰 , 娄竞 , 李坚 , 吴佳 , 张宁 , 周子阔 , 崔彭滔 , 邵博文 , 张晓东 , 张卫 , 夏凡 , 殷建琳 , 郑立鹤 , 于飞 , 刘延杰 , 瞿鹏 , 王旭 , 马宇康
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的电力系统知识资产管理方法及系统，涉及电力系统技术领域，方法包括以下步骤：S1、知识资产调研与分类；S2、构建多层次标签体系；S3、知识库构建与优化；S4、技术图谱管理界面开发；S5、深入技术图谱分析；S6、知识资产管理流程实施；S7、精准匹配与应用生态建设；系统包括：知识梳理与分类模块、标签体系构建模块、知识库构建与优化模块、技术图谱管理模块、技术图谱分析模块、知识资产管理流程控制模块和精准匹配应用模块；本发明跨越了电力工程、信息技术、知识资产管理与计算机科学等多个领域，体现了对新型电力系统技术创新网络生态的综合考量，特别是在知识资产管理策略方面的深度整合。
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公开(公告)号：CN118330291A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410503690.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书涉及配电网技术领域，提供了一种基于配电网数据安全的防窃电装置及相应的电能表。该装置包括：电能表后壳、电能表前壳及紧固单元；电能表后壳与电能表前壳连接，以形成接线仓主体及读数仓主体；电能表前壳与接线仓盖及读数仓盖连接，以覆盖接线仓主体及读数仓主体；紧固单元分别穿过接线仓盖及读数仓盖上的通孔以及电能表后壳上的螺纹孔，以分别连接接线仓盖与电能表后壳以及读数仓盖与电能表后壳，以通过紧固单元中的膨胀模块及膨胀孔实现弹性膨胀固定。通过本说明书实施例提供的基于配电网数据安全的防窃电装置，可提高电能表的安全防护性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118135352A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410127986.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/774 , G06T7/10 , G06T5/77
Abstract: 本申请公开了一种图像恢复模型的训练方法、图像恢复方法及相关设备，涉及计算机技术领域。方法包括：获取训练样本集；对所述训练样本集中的训练图像进行预处理，得到多个带有重叠区域的输入块；根据所述多个带有重叠区域的输入块对神经网络模型进行训练，得到图像恢复模型。本申请通过将训练图像处理成多个带有重叠区域的输入块，可以使得计算设备在根据训练图像恢复模型时减少计算资源，还可以避免采用不重叠的分割方式处理训练图像，经过图像恢复模型恢复后的恢复图像的多个块之间存在分割线，使得恢复的图像不完整。
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公开(公告)号：CN118113435A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410058343.7
申请日：2024-01-15
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F9/48
Abstract: 本申请公开了一种任务调度模型的构建方法、装置、存储介质及电子设备，涉及计算机技术领域。方法包括：获取任务集合；确定所述任务集合中各任务的优先级；根据所述优先级确定所述任务集合的关键路径和关键处理器；根据空隙插入条件、关键路径、关键处理器、各处理器完成任务的时间，为所述任务集合中各任务分配处理器。本申请通过空隙插入条件、关键路径、关键处理器、各处理器完成任务的时间综合考虑任务的调度，可以更好地适应异构多核调度环境，在任务调度阶段采用空隙插入方法能够有效的利用处理器的处理空隙从而减少任务的总体调度时间。
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公开(公告)号：CN117975111A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410021875.3
申请日：2024-01-05
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06Q50/06 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种目标检测网络模型的训练方法、目标检测方法及相关设备，涉及计算机技术领域。方法包括：获取电网图像数据集；对电网图像数据集进行扩增处理，得到扩增电网图像数据集；确定扩增电网图像数据集中各电网图像的多标签信息以及与多标签信息相对应的第一损失，多标签信息包括电网图像中各无缺陷设备的标签；根据区域建议网络和用于预测目标类别和相对位置的R‑CNN头构建目标检测网络模型；根据区域建议网络和R‑CNN头的损失和第一损失确定总损失函数；将扩增电网图像数据集输入到目标检测网络模型中，使用总损失函数对目标检测网络模型进行训练，直到总损失函数收敛，得到目标检测网络模型。本申请可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117728405B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410161919.2
申请日：2024-02-05
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 本说明书涉及电力系统控制技术领域，提供了一种基于混合学习网络大模型的电力系统态势感知方法及装置，该方法包括：实时获取目标电力系统中多个发电机节点的暂态能量及运行状态；根据暂态能量确定目标电力系统当前的暂态能量裕度和时间裕度，并将暂态能量和运行状态融合为态势感知综合变量数据；将暂态能量裕度、时间裕度和态势感知综合变量输入至预训练的极限学习机，以预测目标电力系统的稳定性；其中，极限学习机的输入层权值和隐含层偏差在预训练时基于LM算法修正且基于粒子群算法全局寻优，极限学习机的输出层权值在预训练时基于最小二乘法确定。本说明书实施例可以提高电力系统态势感知的预测速度和预测精度。
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公开(公告)号：CN117613983B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410090946.5
申请日：2024-01-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书涉及电力技术领域，尤其涉及基于融合规则强化学习的储能充放电控制决策方法及装置，应用于电网及用户侧光伏储能设备，包括：将任意时间段的用户用电功率、储能电池的荷电状态、室外温度、太阳光辐照度、电网用电单价、电网卖电单价，确定状态空间；将状态空间输入至基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型，得到最优充放电决策变量，其中最优充放电决策变量包括：储能电池最优充放电功率及最优系数，基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型通过样本状态空间、光伏发电不确定模型训练得到。本说明书融合预先定义规则，提高强化学习训练收敛至最优充放电控制策略的速度，提高用电经济性，降低电网功率波动和负担。
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