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公开(公告)号：CN117313849B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311316574.5
申请日：2023-10-12
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N7/01 , G06F16/901 , G06F18/23 , G06N3/006 , G06F40/289 , G06F18/213 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于多源异构数据融合技术的能源行业知识图谱构建方法及装置，该方法包括：数据准备、数据清洗、实体、属性、关系抽取、知识图谱构建和知识图谱存储。本发明面向各种异构能源数据实现能源数据知识图谱的知识抽取、关联，建立异构能源数据语义关联，提供查询分析能力，精准匹配用户需求，协助业务人员迅速获得能源行业的相关知识，从而增强他们在实际工作中的应用能力和效率。本发明中采用了BERT‑BiLSTM‑CRF模型，结合抽取规则，从数据中抽取实体、关系、属性等相关的知识源、构建知识源的关联语义关系，利用实体链接完成语义消歧；基于Neo4j技术，生成图形数据库，提供高效的知识检索、拓展。
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公开(公告)号：CN117350158A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311327368.4
申请日：2023-10-13
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种混合RetNet和AM‑BiLSTM算法的电力短期负荷预测方法，包括：步骤一、从数据中台获取电负荷历史数；步骤二、对获取的用电负荷历史数据进行预处理；步骤三、对预处理过后的用电负荷历史数据进行时序特性分析，结合外部因素和历史数据构成模型输入数据；步骤四、采用混合RetNet和AM‑BiLSTM算法的负荷预测模型对构建的模型输入数据进行未来短期每日24小时电力负荷预测；步骤五、采用平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为评价负荷预测模型准确率的评价指标，并根据步骤四的预测结果评价负荷预测模型。本发明可提高短期负荷预测模型的预测精度，以便预测出更加准确的电力短期负荷。
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公开(公告)号：CN117350158B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311327368.4
申请日：2023-10-13
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种混合RetNet和AM‑BiLSTM算法的电力短期负荷预测方法，包括：步骤一、从数据中台获取电负荷历史数；步骤二、对获取的用电负荷历史数据进行预处理；步骤三、对预处理过后的用电负荷历史数据进行时序特性分析，结合外部因素和历史数据构成模型输入数据；步骤四、采用混合RetNet和AM‑BiLSTM算法的负荷预测模型对构建的模型输入数据进行未来短期每日24小时电力负荷预测；步骤五、采用平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为评价负荷预测模型准确率的评价指标，并根据步骤四的预测结果评价负荷预测模型。本发明可提高短期负荷预测模型的预测精度，以便预测出更加准确的电力短期负荷。
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公开(公告)号：CN117369813A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311337011.4
申请日：2023-10-13
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 一种基于数据中台的用能监测指标体系可视化展示方法，包括：构建多维度下的用能指标体系；根据用能指标体系对电力数据进行溯源处理，得到用能数据；基于用能数据进行数据治理；基于对治理后的数据针对不同的数据类型和用能监测指标选择合适的方法进行数据分析和指标计算；将计算后的指标数据接入图形语法设计思想的可视化引擎，在选取图表类型后运用可视化引擎进行快速开发，将用能指标体系按照不同维度呈现。本发明采取量化的形式表现电力数据在不同维度下的波动情况，以图形化和图表化的方式呈现电力用户用能数据，辅助决策者快速挖掘有效信息，发现数据内在变化规律，以实现发现、分析、预测、监控和决策等目标，提升供电服务水平。
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公开(公告)号：CN117369813B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311337011.4
申请日：2023-10-13
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 一种基于数据中台的用能监测指标体系可视化展示方法，包括：构建多维度下的用能指标体系；根据用能指标体系对电力数据进行溯源处理，得到用能数据；基于用能数据进行数据治理；基于对治理后的数据针对不同的数据类型和用能监测指标选择合适的方法进行数据分析和指标计算；将计算后的指标数据接入图形语法设计思想的可视化引擎，在选取图表类型后运用可视化引擎进行快速开发，将用能指标体系按照不同维度呈现。本发明采取量化的形式表现电力数据在不同维度下的波动情况，以图形化和图表化的方式呈现电力用户用能数据，辅助决策者快速挖掘有效信息，发现数据内在变化规律，以实现发现、分析、预测、监控和决策等目标，提升供电服务水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117313849A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311316574.5
申请日：2023-10-12
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N7/01 , G06F16/901 , G06F18/23 , G06N3/006 , G06F40/289 , G06F18/213 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于多源异构数据融合技术的能源行业知识图谱构建方法及装置，该方法包括：数据准备、数据清洗、实体、属性、关系抽取、知识图谱构建和知识图谱存储。本发明面向各种异构能源数据实现能源数据知识图谱的知识抽取、关联，建立异构能源数据语义关联，提供查询分析能力，精准匹配用户需求，协助业务人员迅速获得能源行业的相关知识，从而增强他们在实际工作中的应用能力和效率。本发明中采用了BERT‑BiLSTM‑CRF模型，结合抽取规则，从数据中抽取实体、关系、属性等相关的知识源、构建知识源的关联语义关系，利用实体链接完成语义消歧；基于Neo4j技术，生成图形数据库，提供高效的知识检索、拓展。
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公开(公告)号：CN118508454B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410962161.2
申请日：2024-07-18
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: H02J3/06 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于生成式人工智能的电网资源分配方法及系统。方法包括：获取多个电力设备的历史负载数据，将历史负载数据输入预先构建的分配模型，得到各电力设备的资源分配量和电力负荷数据，电力负荷数据包含多个数据项，数据项中包含多个日负荷值；确定电力设备的各日负荷值的负荷水平和所有电力设备中各数据项的日负荷均匀度；确定所有电力设备中各数据项的负荷变化度；计算分配模型的不合理程度；在分配模型的不合理程度超过预设阈值的情况下，对电力设备的资源分配量进行调整并构建新的分配模型，以实现电网资源的分配，这样可以有效地提高电网资源分配效果的准确性。
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公开(公告)号：CN116955968B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311218990.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06F18/20 , G06Q30/0201 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于用电分析技术领域，具体公开一种基于机器学习的用户用电行为分析方法，本发明通过设定采集年度，并将一年的月份划分为季节阶段，进而在各采集年度对应各季节阶段中各采集日划分的若干采集时段进行目标用户用电量读取，同时根据读取的用电量数据进行用电量变化曲线绘制，由此解析出目标用户在各季节阶段的用电负荷模式，从而据此进行用电成本优化，实现了用户用电成本的针对性、灵活性优化，能够凸显不同季节阶段的用电习惯，使得优化方式与用户的用电习惯达到了极大的适配度，有利于提高优化效果，同时还由于最大限度避免用户用电习惯的改变，在一定程度上增强了用户的优化体验感，使得优化方式能够得到有效施展。
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公开(公告)号：CN116955968A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311218990.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06F18/20 , G06Q30/0201 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于用电分析技术领域，具体公开一种基于机器学习的用户用电行为分析方法，本发明通过设定采集年度，并将一年的月份划分为季节阶段，进而在各采集年度对应各季节阶段中各采集日划分的若干采集时段进行目标用户用电量读取，同时根据读取的用电量数据进行用电量变化曲线绘制，由此解析出目标用户在各季节阶段的用电负荷模式，从而据此进行用电成本优化，实现了用户用电成本的针对性、灵活性优化，能够凸显不同季节阶段的用电习惯，使得优化方式与用户的用电习惯达到了极大的适配度，有利于提高优化效果，同时还由于最大限度避免用户用电习惯的改变，在一定程度上增强了用户的优化体验感，使得优化方式能够得到有效施展。
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公开(公告)号：CN118508454A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410962161.2
申请日：2024-07-18
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: H02J3/06 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于生成式人工智能的电网资源分配方法及系统。方法包括：获取多个电力设备的历史负载数据，将历史负载数据输入预先构建的分配模型，得到各电力设备的资源分配量和电力负荷数据，电力负荷数据包含多个数据项，数据项中包含多个日负荷值；确定电力设备的各日负荷值的负荷水平和所有电力设备中各数据项的日负荷均匀度；确定所有电力设备中各数据项的负荷变化度；计算分配模型的不合理程度；在分配模型的不合理程度超过预设阈值的情况下，对电力设备的资源分配量进行调整并构建新的分配模型，以实现电网资源的分配，这样可以有效地提高电网资源分配效果的准确性。
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