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公开(公告)号：CN113868344B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111157003.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 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: 本发明实施例涉及一种面向电力应用的构建系统、方法、装置、服务器及存储介质，所述系统包括：服务器、与服务器通信连接的各个客户端，所述服务器内存储有元数据信息、接口信息，并包含元数据定义模块，客户端设置有业务数据访问模块；统一关系数据模型基于所述元数据信息，建立图模型，对全部数据源进行访问；所述接口信息用于生成RESTful接口；所述元数据定义模块用于根据需求对待定制化的元数据进行定义；所述业务数据访问模块用于客户端访问所述RESTful接口，由此，可以利用本系统自动化完成新系统构建，降低开发新系统的工作量、保证电力信息安全。
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公开(公告)号：CN113868344A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111157003.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 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: 本发明实施例涉及一种面向电力应用的构建系统、方法、装置、服务器及存储介质，所述系统包括：服务器、与服务器通信连接的各个客户端，所述服务器内存储有元数据信息、接口信息，并包含元数据定义模块，客户端设置有业务数据访问模块；统一关系数据模型基于所述元数据信息，建立图模型，对全部数据源进行访问；所述接口信息用于生成RESTful接口；所述元数据定义模块用于根据需求对待定制化的元数据进行定义；所述业务数据访问模块用于客户端访问所述RESTful接口，由此，可以利用本系统自动化完成新系统构建，降低开发新系统的工作量、保证电力信息安全。
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公开(公告)号：CN114528297A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210144383.4
申请日：2022-02-17
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种数据收集方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取外部数据的数据信息、数据同步记录和数据使用记录；根据数据信息、数据同步记录和数据使用记录，按照预设评价函数计算任一外部数据的收集权重；基于收集权重和收集方式的对应关系，根据收集权重确定相应的收集方式；根据确定的收集方式，收集外部数据和/或外部数据的数据信息。本发明提供的数据收集方法，通过计算收集权重并判断外部数据的收集方式，使得部分数据可以仅下载对应的数据信息，在满足用户直接访问外部数据的前提下，有选择地收集外部数据，能够合理控制本地的数据存储量，节省本地存储空间。解决了现有技术中本地样本库的数据存储成本高的缺陷。
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公开(公告)号：CN116862073A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310890546.8
申请日：2023-07-19
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及水电调度技术领域，公开了一种单水电站水力机组优化调度方法、装置、设备及介质，该方法包括：根据优化目标以及约束条件确定单水电站机组组合问题对应的问题定义；基于拉格朗日对偶分解法确定优化目标求得最优解对应的最优性条件；基于最优性条件对问题定义进行简化，得到简化的等价问题定义；根据简化的等价问题定义对单水电站机组组合问题进行求解，得到单水电站水力机组优化调度方案。由于采用拉格朗日对偶分解法确定了优化目标求得最优解对应的最优性条件，基于最优性条件对问题定义进行简化再求解确定优化调度方法，达到了减少计算时间的效果，解决了相关技术中存在的确定单水电站水力机组优化调度方案所需的计算时间较长的问题。
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公开(公告)号：CN112926736B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202110221144.X
申请日：2021-02-26
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/10 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06F16/242 , G06F16/25
Abstract: 型迁移时间和成本。本发明公开了一种深度学习技术工具链系统，包括：深度学习技术工具链系统架构、深度学习技术工具链的接口定义与组件实现、灵活查询模块，深度学习技术工具链系统架构为以模型仓库为核心的架构，通过深度学习训练的流程将整个系统分为几个相互独立而又互相依赖的功能模块，通过定义深度学习技术工具链每个功能模块的接口，将接口与实现分离，在接口的基础上实现深度学习工具链的各模块，通过灵活查询模块自定义各种查询条件，在每个流程模块生成供下一流程模块使用所需的数据，实现了从原始数据到标注数据再到样本数据到模型再到应用的(56)对比文件邢源“.面向大数据的机器学习算法支撑平台设计与实现”《.硕士电子期刊》.2019,(第第08期期),第1-8章.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119312882A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411352829.8
申请日：2024-09-26
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/10 , G06N3/0495 , G06F9/455
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开一种基于语法层转换的TVM量化模型的构建方法及相关装置；所述方法包括：获取待参数量化模型的PyTorch模型文件和量化参数文件；在PyTorch框架中导入所述PyTorch模型文件，获取模型推理的Python推理脚本；根据语法规则，逐行解析所述Python推理脚本，并结合PyTorch模型文件中模型信息，根据语法转换规则，将解析后的Python推理脚本转换为TVM relay推理脚本；在TVM框架中解析转换后的TVM relay推理脚本，并保存为TVM模型文件；根据所述量化参数文件，计算并生成量化后的TVM模型参数文件。本发明解决了tvm架构中直接量化模型精度不够的问题，且相比传统基于计算图语义转换的构建方法，具有程序简单、易于调试和扩展的优点。
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公开(公告)号：CN117422587A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311412681.8
申请日：2023-10-27
Applicant: 北京电力交易中心有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 嵇士杰 , 谢文 , 刘永辉 , 杨訸 , 李杰 , 王轶申 , 林龙 , 杨宁 , 白宇 , 孙鸿雁 , 胡婉莉 , 宋春雨 , 张强 , 刘杰 , 李海强 , 王一哲 , 王帆 , 纪鹏 , 邢通 , 司良奇 , 孙田 , 梁赫霄 , 于松泰 , 董晓亮
Abstract: 本发明涉及电力市场出清技术领域，公开了一种电力优化出清智能求解加速方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取电力优化出清环境的优化目标和约束条件以及电力优化出清的总奖励函数；根据优化目标和约束条件建立电力优化出清环境模型；利用神经网络建立智能体；利用柔性动作评价算法根据电力优化出清环境模型、智能体以及电力优化出清的总奖励函数构建电力优化出清问题对应的强化学习模型；利用电力优化出清问题对应的强化学习模型得到电力优化出清结果。本发明通过构建电力优化出清问题对应的强化学习模型，实现了以较快的速度得到电力优化出清结果即电力优化出清问题较优解的目的，从而解决了电力优化出清问题求解时间过长的问题。
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公开(公告)号：CN116862750A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310827171.0
申请日：2023-07-06
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统高性能计算技术领域，公开了电力矩阵LU分解加速方法、装置、设备及存储介质，方法包括：根据电力矩阵中列与列之间的依赖关系，对电力矩阵进行分层处理，得到多个层级；层级中包含一个或多个列；根据每个层级的列数量，从多个处理单元中确定对应层级中每一列的目标处理单元，以及每一列的目标处理单元的预设数量；列数量表示对应层级中列的数量，多个处理单元包括CUDA线程、CUDA线程束或者CUDA流；分别对对应层级中的每一列采取预设数量的目标处理单元，预设数量的目标处理单元用于对对应层级中的每一列执行LU分解。本发明能够根据电力矩阵特性，对GPU资源进行灵活调整，从而达到提高电力矩阵LU分解在GPU上的计算速度的目的。
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公开(公告)号：CN116304489A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310181098.4
申请日：2023-02-16
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统三角稀疏方程组求解加速器及方法，其中，求解加速器包括通用处理器和加速处理器，通用处理器用于按照求解过程中的依赖关系，确定三角稀疏矩阵中各行节点的层级，其中，高层级的行节点依赖于低层级的行节点，且同一层级的行节点之间相互独立；加速处理器，包括多个与求解相关的求解处理单元，加速处理器用于基于低层级行节点的非零元素，对三角方程组进行第一求解，以及基于高层级行节点的非零元素和第一求解的结果，对三角方程组进行第二求解，其中，在同一个层级包括多个行节点的情况下，加速处理器通过多个求解处理单元并行处理同一层级下不同行节点的数据，以对三角方程组进行并行求解，从而提高求解效率。
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公开(公告)号：CN116307113A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310141208.4
申请日：2023-02-16
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于双层划分的电力系统稀疏三角矩阵求解方法及装置，其中，基于双层划分的电力系统稀疏三角矩阵求解方法包括：获取描述输电网络状态的线性方程组在迭代求解过程中修正方程组对应的稀疏矩阵；对稀疏矩阵进行LU分解，得到三角稀疏矩阵；基于三角稀疏矩阵中各节点间的关系对三角稀疏矩阵进行层次划分；对层次划分后的三角稀疏矩阵按照划分的层次进行并行求解。在有效解决因三角稀疏矩阵不同层次间节点数目不均匀导致线性方程组求解效率低下的基础上，进而实现对电力系统中稀疏线性方程组的优化求解。
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