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公开(公告)号：CN118861535B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411359486.8
申请日：2024-09-27
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/232 , G06F18/2413 , G06F18/2433 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F21/53
Abstract: 本发明提供了一种基于数据安全沙箱的数据清洗方法及系统，涉及数据清洗领域。技术方案：提取处理数据安全沙箱内数据得到原始数据，进一步处理得到特征向量集后，分类得到若干个向量组；重采样原始数据并划分为训练集和测试集，引入特征差异加权机制堆叠组合多个增强特征编码器搭建得到初始模型，基于训练集和测试集对初始模型进行训练和测试得到SEFE模型；用SEFE模型对所述特征向量集去噪后进行异常值检测得到异常值，将异常值超过判定标准标记为异常数据；聚类后计算异常数据的分布与正常数据分布的差异度，将差异度超过预设阈值的异常数据评级为脏数据，提取脏数据进行数据管理。本发明提高了针对数据安全沙盒的数据清洗的效率和速度和筛查能力。
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公开(公告)号：CN119324568A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411350369.5
申请日：2024-09-26
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了基于企业中台的配网拓扑数据智能监控系统及其实现方法，包括：数据采集模块，用于采集配网中的拓扑数据；数据传输模块，与所述数据采集模块连接，将采集到的拓扑数据传输至企业中台；企业中台，接收并存储所述拓扑数据，对所述拓扑数据进行分析处理。本发明采用智能传感器，具有自校准、自诊断和自适应环境变化功能，确保数据准确可靠，且能无线协作校验，数据传输高效稳定安全，融合先进技术，企业中台的数据分析单元凭借深度学习算法和智能优化算法，精准识别模式并提升效率，还能结合外部数据预测，智能监控模块可实时显示、智能决策，支持多用户和个性化定制，该系统极大提高了配网监控智能化水平，保障配网稳定运行。
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公开(公告)号：CN119248618A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411761577.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F11/30 , G06F11/34 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于日志异常检测技术领域，公开了一种日志异常检测语言模型自监督训练中混合掩码方法，解析日志数据库形成日志模板库，提取常量单词子序列库和变量单词子序列库；将常量和变量中的长单词拆解，更新常量单词子序列库和变量单词子序列库，构建日志单词库；采用词组词频的方式分析出单词子序列中的高频词组；基于单词、高频词组与子序列对日志文本混合掩码，得到掩码后的单词序列；基于掩码后的单词序列构建Transformer编码器的输入，在Transformer编码器中采用分组查询注意力机制，通过预测被掩盖单词进行BERT模型自监督训练。本发明可更好地训练BERT模型对词组和子序列的理解能力。
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公开(公告)号：CN118095238B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410335536.2
申请日：2024-03-22
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种智能化报表系统及报表生成方法，所述系统包括用于生成报表的数据并推送给应用进行展示、完成报表的数据在总部数据中台和省侧数据中台之间的上传和下发，以及用于报表全流程管理的报表中心，所述报表中心包括用于提供系统运维运营的基础功能应用服务的运维运营管理单元，用于进行对报表的全生命周期管理的报表体系管理单元，用于进行对报表的填报、审批、上报、回退全流程管理的专业报表流程管理单元，用于进行报表需求的需求发起、审核评审、开发验证、发布全流程管理的报表建设管理单元，以及用于提供个性化报表微门户工具的个人报表单元；本发明围绕权限管理体系、需求全流程管理、个性化门户、用户体验提升四个方面，完善报表中心个性化功能模块，实现“零填报”智能化报表。
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公开(公告)号：CN118194055A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410593490.4
申请日：2024-05-14
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N20/20 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06Q50/06 , B60L53/31
Abstract: 本发明涉及新能源汽车充电桩领域，尤其涉及一种充电桩功率曲线匹配方法。一种充电桩功率曲线匹配方法，包括：获取普通用户与充电桩用户的负荷数据，并基于上述数据构建功率曲线特征库以及规则库；基于DAE噪声自适应模型和功率曲线特征库融合优化梯度提升树分类模型，得到功率曲线匹配模型，并获取未知用户负荷数据，输入功率曲线匹配模型，并输出匹配结果；基于规则库对匹配结果进行过滤后，输出识别结果。本发明通过构建功率曲线匹配模型，对模型输入未知用户用电负荷数据，通过功率曲线匹配模型输出是否为充电桩用户的结果，对未知用户进行初步辨识，并通过规则库过滤误判结果，确定未知用户类型，通过双重判定保证判定结果的准确性以及有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118037143B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202311812522.7
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Inventor： 余腾龙 , 汪庆文 , 余志琴 , 彭谦 , 邱日轩 , 江文燕 , 褚红亮 , 熊小舟 , 黄康 , 胡兵 , 严浩然 , 王璠 , 柏杨 , 王松 , 齐俊 , 刘思言 , 石丹妮
IPC: G06Q10/067 , H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种基于图掩码重建的配电网状态表征方法，包括如下步骤：S1：将配电网的拓扑结构建模为异构图；S2：通过路径掩码预测器重构路径；S3：通过节点属性掩码预测器重构节点属性；S4：对模型进行优化。本发明提出的异构图掩码建模的配电网状态计算方法，可以准确地建模配电网的拓扑关系和状态变量，该模型能够捕获包含语义的复杂图结构，更高效的预测图的节点属性和边，通过预训练的图神经网络模型，可以快速准确地计算出配电网的状态，将电网配电拓扑数据抽象为异质图结构，高效、直观、灵活的表现数据，在状态估计任务上相比反向传播网络和卷积神经网络具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN118868071A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411006558.0
申请日：2024-07-25
Applicant: 江西科晨洪兴信息技术有限公司 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统建模方法，属于电力系统技术领域，本发明中，提高了负荷模型的准确性：通过选择合适的负荷模型并设置相应的参数，可以更准确地模拟实际负荷的运行特性。使用PSD‑BPA或BPA实际大电网数据进行等值计算或数据转换，可以确保外部电网背景环境的模拟准确性。这对于评估电力系统并网点潮流控制以及实现自动发电控制（AGC）、自动电压控制（AVC）和一次调频的动态控制功能至关重要。通过电力系统的集成模拟详细构建电力系统的内部结构和电气参数，包括送电缆、升压变和场内集电线路，以及考虑不同机组之间的电气耦合特性，可以更准确地模拟电力系统的运行行为，特别是在多电力系统相互影响的情况下。
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公开(公告)号：CN118861535A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411359486.8
申请日：2024-09-27
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/232 , G06F18/2413 , G06F18/2433 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F21/53
Abstract: 本发明提供了一种基于数据安全沙箱的数据清洗方法及系统，涉及数据清洗领域。技术方案：提取处理数据安全沙箱内数据得到原始数据，进一步处理得到特征向量集后，分类得到若干个向量组；重采样原始数据并划分为训练集和测试集，引入特征差异加权机制堆叠组合多个增强特征编码器搭建得到初始模型，基于训练集和测试集对初始模型进行训练和测试得到SEFE模型；用SEFE模型对所述特征向量集去噪后进行异常值检测得到异常值，将异常值超过判定标准标记为异常数据；聚类后计算异常数据的分布与正常数据分布的差异度，将差异度超过预设阈值的异常数据评级为脏数据，提取脏数据进行数据管理。本发明提高了针对数据安全沙盒的数据清洗的效率和速度和筛查能力。
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公开(公告)号：CN118709519A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410644098.8
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N5/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了基于模型压缩的电网状态快速推演方法，涉及电网状态推演技术领域，包括以下步骤：S1、构建数据集、S2、搭建图卷积网络、S3、模型剪枝、S4、优化剪枝过程和S5、计算未知输电线路。本发明通过剪枝率分析算法确定剪枝率，保证每次对模型进行剪枝的过程中均会对相关的掩码进行更新，使得剪枝策略算法在处理过程中能够更加准确，及时识别冗余以及不必要的参数，降低剪枝过程中出现的错误，同时对于错误的剪枝操作也会通过再生处理算法进行调整，使得重新生成的模型不仅具备高效的推理性能，而且还能够减少计算资源和内存损耗。
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公开(公告)号：CN118643732A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410644030.X
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N5/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了基于参数自动寻优的配网状态加速推演方法，涉及电网运行状态技术领域，包括以下步骤：S1、准备训练数据集；S2、搭建图神经网络；S3、确定超参取值范围；S4、超参寻优；S5、训练神经网络。本发明通过粒子群算法PSO进行模型超参数的寻优，实现了在神经网络模型训练过程中，根据模型的训练效果对模型超参数进行动态调节，超参数设置合适可以缩短神经网络的训练进程，提升训练效果，从而使得训练的模型能够更好地根据电网监测设备输出推理电网运行状态，提高网络电网推演的能力，Adam优化器建立从损失函数与网络参数之间的映射，从而使得神经网络的输出逐步趋于预期。
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