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公开(公告)号:CN117787404A
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202311572101.1
申请日:2023-11-22
申请人: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06N5/025 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/044 , G06F16/36 , G06F40/216 , G06F40/279 , G06Q10/10
摘要: 本发明公开了一种基于知识图谱的工程咨询公司知识管理方法,涉及知识管理技术领域,包括采集工程咨询公司知识数据,并对知识数据进行预处理;根据知识数据采用自编码器神经网络算法构建特征嵌入向量;根据工程咨询公司知识数据源和特征嵌入向量利用知识图谱技术组织文档和信息;建立动态内存网络持续完善知识图谱。本发明使用优化的知识图谱技术,表明复杂的知识关系,并新增动态内存网络,解决知识图谱静态,无法持续大量吸收新知识并更新知识图谱的问题;本发明通过优化的知识图谱技术以及新型特征提取技术提高了知识内容的质量和统一性,实现知识图谱的动态演化,持续优化,整体提升了对企业知识资产的深度管理和应用能力。
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公开(公告)号:CN117934200A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202311719460.5
申请日:2023-12-14
申请人: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
发明人: 徐强胜 , 宋坤 , 张鸥 , 张如玉 , 刘冰 , 姜雪 , 石晶 , 张爽莹 , 于兴成 , 杨国琛 , 吴学锋 , 李帅 , 周校聿 , 潘进 , 林俊儒 , 葛超 , 张平 , 徐维懋 , 杨晓东 , 谷峥 , 薛琪 , 王英旭 , 付亦殊 , 刘靖波 , 刘晓光 , 夏静波 , 李革
摘要: 本发明涉及电力工程技术领域,尤其是一种电气工程造价优化分析设备及方法,包括将收集到的数据样本通过扫描机传输至计算机内,接着对网络结构进行归一化处理,选择适当的ANN网络结构,对待预测的工程造价数量进行交叉验证并优化选择,得出相应的数据集,并选择适当的训练算法进行模型的训练,并通过测试集验证模型的性能,使用测试集评估模型的性能,计算预测值与实际值之间的误差,根据评估结果,对模型进行改进,本发明采用ANN技术的步骤能够对整体方案起到促进作用,能够解决传统方法在预测准确性和可靠性方面的局限性,同时随扫描机进行改进,使得该设备在运行时更加便捷。
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公开(公告)号:CN117993775A
公开(公告)日:2024-05-07
申请号:CN202410140657.1
申请日:2024-02-01
IPC分类号: G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06F40/30 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V30/146 , G06F18/23213 , G06N3/08 , G06N3/0499 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于人工智能的电网造价智能评审方法,所述基于人工智能的电网造价智能评审方法包括:S1:使用Tesseract‑ocr光学字符识别技术实现文档质量校验;S2:采用多语义特征融合的文本匹配方法实现文本内容比对数据;S3:获取大量评审指标数据,并对评审指标数据进行预处理;S4:采用聚类分析将评审指标数据进行自动归类;S5:采用堆叠受限玻尔兹曼机来构建深度学习网络模型;将S4中聚类分析后的评审指标数据输入由受限玻尔兹曼机堆叠构成的深度学习模型训练,得到最后的评审结果。本发明所提供的基于人工智能的电网造价智能评审方法,不仅能够帮助专家更好的完成评审工作,还能够保证设计方案造价的合理性。
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公开(公告)号:CN117591782A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311420092.4
申请日:2023-10-30
申请人: 哈尔滨工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院
摘要: 一种风电机组塔架弯矩疲劳载荷对系统频率灵敏度的计算方法,属于风电机组技术领域,具体方案包括以下步骤:步骤一、首先确定风电机组参与一次调频下的一次调频功率参考值与频率偏差的标幺值之间的关系;步骤二、建立基于风轮转速和桨距角的风电机组状态空间方程;步骤三、建立塔架前后方向弯矩波动ΔMt(t+1)和参与调频的双馈风电机组需要调整的有功功率参考值ΔPW_ref的关系;步骤四、求解塔架前后方向弯矩波动对系统频率的灵敏度
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公开(公告)号:CN118863978A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410426965.0
申请日:2024-04-10
申请人: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号: G06Q30/0202 , G06Q30/0207 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06Q10/04 , G06Q10/063
摘要: 本公开提供了一种考虑多维因素的电网投资建设成本LSTM预测方法、装置及设备,包括:获取电网投资建设成本预测模型,将待预测时间段输入电网投资建设成本预测模型,得到待预测时间段内各个时间点的电网投资建设成本;采集电网投资建设成本在历史时间序列对应的第一数据,对所述第一数据进行数据处理,生成样本集,并对样本集中的样本进行划分,划分为训练样本及测试样本;利用训练样本对LSTM模型进行训练;利用测试样本对训练后的LSTM模型进行测试,得到训练好的电网投资建设成本预测模型。本发明能够充分考虑影响电网投资建设成本的多种因素,得到准确的电网投资建设成本预测数据,提高了预测准确性。
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