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公开(公告)号：CN109523087B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201811436843.0
申请日：2018-11-28
Applicant: 国网山东省电力公司德州供电公司 , 国网智能科技股份有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电动汽车快充站储能监测系统及方法。本发明利用深度学习算法构建一套电动汽车快充站储能监测系统，提供一种基于深度学习的储能监测综合评判方法，对大数据进行特征学习，高效精确计算处理并得到计算结果，解决了快充站内数据监测点多、数据量大、人工处理和评判难度高且效率低的问题。
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公开(公告)号：CN110649641A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910934887.4
申请日：2019-09-29
Applicant: 国网山东省电力公司德州供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
IPC: H02J3/32
Abstract: 本公开提供了一种基于源网荷储协同服务的电动汽车快充站储能系统及其方法，采集储能系统各个监测点的装置的实时数据，采集配电网运行量测信息及长时间尺度对应的分布式电源、柔性负荷的预测信息，获取配电网拓扑结构、负荷实时数据以及天气信息，根据配电网拓扑结构、负荷实时数据、天气等信息，通过融合数据、模拟仿真，预测配电网数据的运行态势；对比源层、网层、荷层和储能层各自的数据特征，分析各层之间的数据和能量传递流程，并挖掘数据流、能量流的耦合关系，最终得出电动汽车快充站储能系统的负荷最优配比，建立优化调度模型，进行求解优化调度值；通过设置不同的调度目标，管理不同层级的协同调度服务。
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公开(公告)号：CN109299833A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811434971.1
申请日：2018-11-28
Applicant: 国网山东省电力公司德州供电公司 , 山东鲁能智能技术有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的快充站储能优化系统经工作方法，本发明利用云端的多节点的区块链模块形成的网络，每一个区块链节点被配置为根据储能装置的编号、快充站ID以及车辆ID形成的三者之间的映射关系，确定需要获取数据的区块链数据标识，再根据区块链网络节点的存储标识和区块链数据标识确定对应的区块链网络存储位置，进行对应的数据提取和存储，以利用块链式数据结构来验证与存储各个储能装置的运行数据，生成和更新运行数据能够促进电动汽车直流快充设施技术升级，提升储能系统整体寿命与性能，降低储能设施建设运维成本。
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公开(公告)号：CN108899933A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810887199.2
申请日：2018-08-06
Applicant: 国网山东省电力公司德州供电公司 , 山东鲁能智能技术有限公司
Inventor： 李东 , 刘新中 , 马龙 , 崔海超 , 王新库 , 毕绍聪 , 车长明 , 李云亭 , 许玮 , 慕世友 , 傅孟潮 , 张华栋 , 李建祥 , 袁弘 , 刘海波 , 韩元凯 , 王宇航
Abstract: 本发明公开了一种光储系统在电动汽车快充站的模块化系统及部署方法，通过模块化的设计和相应的优化部署，本发明能够实现储能系统在电动汽车快充站的模块化合理部署，可满足规模化电动汽车集中快充需求，同时，能够最大限度减少对原有配电系统的影响与冲击，可最大化利用光伏发电，全面提升电动汽车用户及快充站运营商的服务体验。
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公开(公告)号：CN109523087A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811436843.0
申请日：2018-11-28
Applicant: 国网山东省电力公司德州供电公司 , 山东鲁能智能技术有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电动汽车快充站储能监测系统及方法。本发明利用深度学习算法构建一套电动汽车快充站储能监测系统，提供一种基于深度学习的储能监测综合评判方法，对大数据进行特征学习，高效精确计算处理并得到计算结果，解决了快充站内数据监测点多、数据量大、人工处理和评判难度高且效率低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110649641B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910934887.4
申请日：2019-09-29
Applicant: 国网山东省电力公司德州供电公司 , 山东鲁能软件技术有限公司智能电气分公司
Abstract: 本公开提供了一种基于源网荷储协同服务的电动汽车快充站储能系统及其方法，采集储能系统各个监测点的装置的实时数据，采集配电网运行量测信息及长时间尺度对应的分布式电源、柔性负荷的预测信息，获取配电网拓扑结构、负荷实时数据以及天气信息，根据配电网拓扑结构、负荷实时数据、天气等信息，通过融合数据、模拟仿真，预测配电网数据的运行态势；对比源层、网层、荷层和储能层各自的数据特征，分析各层之间的数据和能量传递流程，并挖掘数据流、能量流的耦合关系，最终得出电动汽车快充站储能系统的负荷最优配比，建立优化调度模型，进行求解优化调度值；通过设置不同的调度目标，管理不同层级的协同调度服务。
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公开(公告)号：CN109484235A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811435116.2
申请日：2018-11-28
Applicant: 国网山东省电力公司德州供电公司 , 山东鲁能智能技术有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 燕树民 , 刘春华 , 崔海超 , 姜云 , 毕绍聪 , 杨光 , 扈筱薇 , 韩元凯 , 袁弘 , 许玮 , 刘继东 , 慕世友 , 张华栋 , 张洪利 , 张健 , 李建祥 , 刘海波
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车无线充电通信系统及方法，包括：无线中心站、光载无线模块、无线充电系统以及信号接收模块；所述光载无线模块与无线中心站、无线充电系统以及信号接收模块分别通信；无线中心站与无线充电系统以及信号接收模块分别通信；无线中心站根据识别的车辆信息进行进场车辆的无线网络自动登录，为进场车辆的光载无线网络进行最优路径规划，根据无线充电系统的资源占用情况、充电车辆排队时间以及充电车辆的注册时间，实现对光载无线网络资源的合理调度。本发明有益效果：通过光载无线网络能够实现通信容量大、稳定可靠、扩展性强、运行成本低以及双向通信(不仅能实现信息量的上传，还要实现控制量的下达)的目的。
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公开(公告)号：CN119693874A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411772464.4
申请日：2024-12-04
Applicant: 国网山东省电力公司烟台供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种基于知识蒸馏的电力设备监控方法及系统，涉及机器学习技术领域，所述方法包括，获取电力设备监控图像；将电力设备监控图像输入训练好的学生模型，得到电力设备监控结果；其中，所述学生模型，采用第一教师模型和第二教师模型联合训练得到；第一教师模型为预训练的深度学习模型，第二教师模型为参数随机初始化的深度学习模型；采用训练集数据联合训练学生模型、第一教师模型和第二教师模型，当模型收敛或达到预设条件后完成训练，得到训练好的学生模型。本发明能够提高学生模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119692420A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411724941.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06N3/09 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开了一种电力设备视觉大模型构建、训练、评估方法及系统，该电力设备视觉大模型构建、训练、评估方法包括：基于历史电力巡检图像以及扩充电力巡检图像构建电力样本数据库；基于电力样本数据库中的电力样本图像以及对预先构建的电力大模型进行预训练，生成电力检测基准大模型；在所述电力检测基准大模型中添加可调融合重参数化和适配器的双分支结构得到业务模型；对所述业务模型进行多轮粗粒度训练和细粒度训练，得到电力场景下的缺陷检测业务大模型。通过上述技术方案，提高了缺陷检测业务大模型的训练效率，以及训练后的缺陷检测业务大模型更加应用在不同电力场景中的模型性能。
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公开(公告)号：CN119474321A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411812528.9
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F16/334 , G06F40/30 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N5/04 , G06F16/242 , G06F16/248 , G06F21/31 , G06F21/62 , G06F16/31
Abstract: 本发明涉及电力行业的智能化数据处理与人工智能技术领域，提供了电力语义大模型自适应数据查询与动态响应方法及系统，包括：获取电力行业自然语言查询及其相关的图像，分别通过大语言模型和深度学习模型进行特征提取后，利用知识图谱和视觉问答图神经网络，采用双向融合的方式将不同模态的特征统一到同一个表示中，得到融合特征，通过超图神经网络和多轮交互进行智能纠错，优化自然语言查询后，通过超图推理，得到扩展查询语句，并通过自回归模型将扩展查询语句转为结构化查询语句，得到查询结果；对于查询结果，进行权限动态适配、敏感数据保护以及合规性与安全性检查，实现动态响应。极大地提升了电力行业查询的准确性和效率。
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