去中心强韧性电力系统实时动态监测网络装置

    公开(公告)号:CN116546054B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202310631120.0

    申请日:2023-05-30

    Abstract: 本发明提出一种去中心强韧性电力系统实时动态监测网络装置,应用于电力数据处理技术领域,该去中心强韧性电力系统实时动态监测网络装置包括区块链终端,区块链终端包括:电力数据过滤模块,数据处理模块,智能控制模块和故障预测模块;电力数据过滤模块用于将电力数据上传至数据处理模块;数据处理模块用于对电力数据进行处理并得到数据处理结果;智能控制模块用于根据数据处理结果对电力系统进行实时动态监测和控制;故障预测模块用于根据数据处理结果对电力系统进行故障预测处理得到故障预测结果,并在故障预测结果表征发生故障时,发出预警信号。本发明提出的去中心强韧性电力系统实时动态监测网络装置能够提高电力系统管理的安全性和智能性。

    电力调度决策方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116703075B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202310622203.3

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本发明提供电力调度决策方法、装置、电子设备及存储介质,涉及电力调度技术领域,方法包括:获取调度需求,基于所述调度需求确定目标调度问题以及所述目标调度问题的目标问题属性值;基于所述目标调度问题、所述目标问题属性值和预设的映射关系,确定目标调度路径集,所述目标调度路径集中包括至少一条调度路径;基于已训练的选择模型在所述目标调度路径集中确定目标调度路径;基于所述目标问题属性值确定所述目标调度路径中各个节点对应的所述调度元素的元素属性值;基于所述目标调度路径和所述目标调度路径中各个节点对应的所述调度元素的元素属性值确定调度方案。本发明可以实现调度方案的自动生成。

    电力调度语句处理方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116701625A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310622071.4

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本发明提供一种电力调度语句处理方法、装置、设备及介质,涉及自然语言处理技术领域,方法包括:获取待处理调度语句并获取其对应的语句长度;获取预设的专业词数据库,根据专业词数据库对待处理调度语句进行专业词抽取并获取待处理调度语句对应的专业词数量;对待处理调度语句进行句法解析以获取待处理调度语句对应的语法关系数量;根据语句长度、专业词数量和语法关系数量获取待处理调度语句对应的语句复杂度;当语句复杂度超过预设的复杂度阈值时,根据复杂度差值为待处理调度语句添加复杂度等级标签,获取待处理调度语句对应的多模态指导信息并为待处理调度语句添加多模态指导信息。本发明有利于降低执行人员对调度语句的理解难度。

    面向电力行业的人工智能多级协同系统及方法

    公开(公告)号:CN119831196A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411604549.1

    申请日:2024-11-11

    Abstract: 本发明公开了面向电力行业的人工智能多级协同系统及方法,包括数据采集模块,所述数据采集模块用于采集用户用电信息数据。现实电力行业中,不同用户的用电信息都是不同的,比如大型工厂的用电量就是要高于中型工厂的用电量,中型工厂的用电量就是要高于正常家庭用电量,本发明先采集用户用电信息数据,分成若干组种类,将同一种用户用电信息数据进行融合,比如分为学校类型、家庭类型、工厂类型等等,再根据不同种用户用电信息数据的重要性和紧急程度进行分级,确定用电分配优先级,电力系统根据分配优先级为用户进行配电,保证用户正常用电需求的情况下提高配电效率的同时减少供电多余或供电不足的情况。

    电力系统预训练模型的插件功能与在线测试方法

    公开(公告)号:CN119620728A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411517180.0

    申请日:2024-10-28

    Abstract: 本发明公开了一种电力系统预训练模型的插件功能与在线测试方法,本申请通过结合NLP、BERT和强化学习技术,设计了面向电力行业的预训练模型,实现了数据驱动的智能控制策略。通过半监督学习整合有标注和无标注数据,提升了模型的泛化能力,并为强化学习代理提供了高质量的初始化模型。将预训练模型拆解为独立插件模块,通过API与仿真平台集成,实现了模块的按需加载与场景切换,保证了系统的灵活性。在HIL平台上模拟动态事件和系统故障,结合MPC控制器预训练强化学习代理,使其策略优化过程能够持续自适应于系统状态。此外,通过粒子群优化算法不断更新模型参数和控制策略,确保RL代理和插件模块始终与系统需求保持同步。

    电力调度决策方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116703075A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310622203.3

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本发明提供电力调度决策方法、装置、电子设备及存储介质,涉及电力调度技术领域,方法包括:获取调度需求,基于所述调度需求确定目标调度问题以及所述目标调度问题的目标问题属性值;基于所述目标调度问题、所述目标问题属性值和预设的映射关系,确定目标调度路径集,所述目标调度路径集中包括至少一条调度路径;基于已训练的选择模型在所述目标调度路径集中确定目标调度路径;基于所述目标问题属性值确定所述目标调度路径中各个节点对应的所述调度元素的元素属性值;基于所述目标调度路径和所述目标调度路径中各个节点对应的所述调度元素的元素属性值确定调度方案。本发明可以实现调度方案的自动生成。

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