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公开(公告)号：CN219370348U
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202223338219.1
申请日：2022-12-13
Applicant: 国网福建省电力有限公司漳州供电公司 , 国网福建省电力有限公司
Inventor： 刘伟 , 林清源 , 陈哲军 , 产焰萍 , 林沧涓 , 王诗庄 , 张艺渊 , 刘秋花 , 陈恺伊 , 唐鹏锋 , 钟蕴洁 , 方佳锴 , 林文洁 , 吴凡 , 陈宝明 , 郑玉珍 , 施宇亮 , 黄心怡
Abstract: 本实用新型公开了一种远程操作物理隔离内网电脑的装置，键盘操作装置用于操作被控计算机的键盘；鼠标操作机械手用于操作被控计算机的鼠标；视频拍摄模块用于拍摄被控计算机的显示器屏幕；键盘模块用于操控键盘操作装置；鼠标模块用于操控鼠标模块；显示屏用于接收、显示视频拍摄模块的拍摄画面；第一控制器与第二控制器通过通讯模块进行数据通讯；与被控计算机完全实现物理隔离，实现安全操作物理隔离计算机。通过视频拍摄模块拍摄被控计算机屏幕获取图像，通过第一电磁铁按下键盘实现键盘的远程操作，通过鼠标操作机械手实现鼠标的移动和左右键按压。
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公开(公告)号：CN120016443A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510060345.4
申请日：2025-01-15
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于相似日筛选的负荷预测方法及系统，该方法包括以下步骤：通过获取实时的负荷数据(包括温度、气压和湿度)与历史的负荷数据，并将它们拼接成训练数据集进行归一化处理。之后，使用归一化后的数据训练BP神经网络，得到第一和第二预测序列，并计算其平均变化影响值以减少数据维度。接着，通过确定实时与历史的相似日来过滤非相似日数据，形成特征集。进一步，对特征集进行数据分解，划分高频和低频分量。高频分量用于训练CNN‑BiLSTM模型，低频分量则用于训练informer模型，两者预测结果融合得出最终负荷预测。本发明有效减少非相似日数据的影响，促使模型更加聚焦于相关性高的相似历史数据，从而提高预测准确性。
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公开(公告)号：CN119940959A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510004587.1
申请日：2025-01-02
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N20/00 , H02J3/00
Abstract: 本申请提供一种分时电量预测方法。该方法包括：获取待预测日和多个历史日的多种影响因素数据，以及多个历史日的分时电量数据；根据影响因素数据，建立待预测日与多个历史日的关联决策矩阵；根据关联决策矩阵，确定待预测日与每个历史日之间的投影值；根据投影值，从多个历史日中确定待预测日的相似日；基于相似日对应的影响因素数据和分时电量数据，对预设的机器学习模型进行训练，得到分时电量预测模型；将待预测日的影响因素输入至分时电量预测模型，得到待预测日的分时电量预测结果。本申请能够提高分时电量预测的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN119848801A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510315935.7
申请日：2025-03-18
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06F18/27 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出了一种基于敏感性分析的分时电量分解方法，涉及电量分解技术领域，获取目标区域的历史和实时分时电量数据、分时气象数据，网格化处理后得到气象因子和联合数据集，筛选出关键气象因子集合；用历史分时电量数据构建分位数回归的基础分时电量分解模型，输入实时数据得基础分量并获分时电量残差，对残差进行二次模态分解，得到气象敏感模态分量集合；构建MOEA/D多目标优化模型，以气象敏感模态分量集合为输入，用切比雪夫分解法求解，基于关键气象因子更新权重获修正气象电量分量；最后将基础分量与修正分量叠加得到最终分解结果。本发明通过多模型结合提高电量分解精度，为电力调度、需求预测提供有力支持。
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公开(公告)号：CN112464576B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202011497870.6
申请日：2020-12-17
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 武汉大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/0635 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯网络的大坝风险评估方法，包括以下步骤：根据大坝的实际情况，选取复数个主要风险因素作为贝叶斯网络的节点，并根据各所述风险因素的发生特性，对各节点的状态进行划分；根据各所述风险因素之间的关联性，将各节点划分为输入节点、中间节点和输出节点，所述输入节点为影响大坝安全的风险源，所述输出节点为大坝风险评估的对象，中间节点为在输入节点的影响下对输出节点进行风险传递的对象；对输入节点的先验概率进行赋值，对输入节点与中间节点的条件概率以及中间节点与输出节点之间的条件概率进行赋值；通过贝叶斯网络中的输入节点和输出节点进行风险传递，计算输出节点的状态以及对应的概率，并进行大坝的风险评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112633693A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011549249.X
申请日：2020-12-24
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/08 , G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及一种基于POT模型拟定大坝监控指标的方法及设备，所述方法包括以下步骤：获取输入样本，确定待监控项目，并获取该监控项目的n个历史测值作为样本构建测值序列{x1，x2，…,xn}，所述n个样本满足独立同分布的条件；构造超出量序列，根据n个所述样本，构造阈值递增序列{T1,…,Tj,…,TN}；并根据所述阈值递增序列构造超出量序列确定预警值计算公式，基于POT模型理论，确定阈值Tj下的超出量分布函数并根据所述超出量分布函数得出阈值Tj下显著性水平为α时的预警值公式确定最合理阈值，基于拉依达准则，从所述阈值递增序列中确定最合理阈值T；拟定监控指标，根据所述最合理阈值T，计算XαT＝F‑1(x,α,T)，以XαT作为该监控项目的监控指标。
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公开(公告)号：CN119940661A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510422850.9
申请日：2025-04-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0455 , G06F16/242 , G06F16/2452 , G06N3/0442 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于NLP的电力需求预测与知识检索方法及设备，属于电力系统与能源信息化技术领域，包括以下步骤：通过获取电力需求数据构建用电需求预测模型库，支持不同时间尺度的用电需求预测；获取电力知识数据构建电力知识数据库。系统接收用户输入语句，通过意图分类器识别用户需求，若为查询电力知识，则利用SQL生成模型生成查询语句并结合检索增强技术返回查询结果；若为需求预测，则通过混合专家模型确定预测时间尺度并调用相应模型生成电力需求预测结果。本发明将两个独立任务整合，提升了电力系统的智能化水平，使用户能更便捷地获取信息和进行需求预测。
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公开(公告)号：CN119417062B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510012499.6
申请日：2025-01-06
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/27 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于成分分解和修正的电量预测方法及介质，涉及电量预测领域，方法包括：构建日电量数据分解模型；根据平均温度修正模型对历史日日平均温度进行修正；通过趋势电量模型和周期电量模型得到趋势电量预测值和周期电量预测值；通过气象电量模型得到历史日的气象电量，对历史日的气象电量进行分段拟合，得到气象电量曲线；根据平均温度修正模型对待预测日平均温度进行修正；根据待预测日平均温度和气象电量曲线对气象电量进行预测；根据趋势电量、周期电量和气象电量得到电量预测值。本发明通过电力日电量分解模型和温度修正模型，充分考虑电力日电量的特性、界限温度、最大累积天数以及累积效应系数等因素，提高电量预测准确度。
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公开(公告)号：CN119784425A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510288028.8
申请日：2025-03-12
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种考虑领域知识的售电量动态推演方法、设备及介质，所述方法包括以下步骤：采集目标领域售电量数据构建行业关系邻接矩阵分析行业间的关联强度；采集目标领域产业链上下游行业的售电量数据分析产业链上下游行业作用关系；构建特征提取模型，提取目标领域的企业检修特征、政策调整特征和市场行情波动特征；基于上述数据构建训练集，并对训练集进行样本扩充；基于电网供电以及设备物理特性构建售电边界约束；基于售电边界约束构建售电量预测模型，通过样本扩充后的训练集对售电量预测模型进行训练，通过训练完成的售电量预测模型进行目标领域的售电量预测。
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公开(公告)号：CN119692824A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510220062.1
申请日：2025-02-26
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F16/22 , G06F16/242 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N7/01 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于检索增强生成的行业用电量预测方法，包括以下步骤：采集行业历史用电数据并进行预处理后得到历史用电序列；构建历史用电序列分割模型，对历史用电序列进行分割；提取每个历史用电子序列的多维特征向量并提取历史用电子序列的低维特征向量，构建向量数据库，储存所有低维特征向量；构建检索增强生成模型，识别向量数据库中每个历史用电子序列的低维特征向量对应的用电时序模式；采集行业实时用电数据并构建为实时用电序列同时提取为查询向量，基于查询向量在向量数据库中进行查询，将查询结果进行融合得到融合特征向量；构建行业用电量预测模型，基于融合特征向量作为协变量与实时用电序列预测未来行业用电量。
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