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公开(公告)号：CN118627604A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410675721.6
申请日：2024-05-29
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06N5/022 , G06F40/295 , G06F40/186 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开一种融合大规模语言模型的电力行业知识图谱构建方法，基于大模型的提示工程迭代式地自动构建电力行业知识图谱，属于计算机自然语言处理领域，方法包括：首先，输入电力行业相关文本，设计提示模版自动化识别文本中相关的实体和类型；然后，设计检索模型会从知识库、数据库或外部来源抓取文本相关信息辅助文本的关系抽取；接着在识别到的关系、实体和类型的基础上，识别相关的三元组；从大模型自动生成相关的电力领域的三元组；最后，设计提示模版自动化地消解识别到的实体、谓词。本发明有助于解决电力行业的领域知识库自动构建的难题。
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公开(公告)号：CN105548731A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201610107184.0
申请日：2016-02-26
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G01R29/18
CPC classification number: G01R29/18
Abstract: 本发明公开了电网检测领域的一种低压三相相序表，包括相序表本体，所述相序表本体上设有A相检测端、B相检测端和C相检测端；所述A相检测端、所述B相检测端和所述C相检测端上均设有一块可吸附在对应仓位出线上，并可使所述对应仓位出线与所述相序表本体导通的磁性导电体。其技术效果是：其使得低压三相相序表的操作大大简化，使单人完成相序检测工作成为了可能，节省了人力成本。
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公开(公告)号：CN116245238A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310189740.3
申请日：2023-02-28
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网能源研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q30/0202 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊理论的电力数据产品应用效率优化方法，包括以下步骤：S1、构建效益评估指标体系，所述效益评估指标体系包括指标层，指标层分为一级指标和二级指标；S2、设计效率评估模型，基于效率评估模型计算数据产品应用效益；S3、对产品效益的调整系数进行优化，优化数据产品应用效益。与现有技术相比，本发明具有效益优化准确等优点。
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公开(公告)号：CN115860477A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211585448.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海同天碧翔环保科技有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G01N33/00 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于电力数据的污染物实时排放监测方法和系统，该方法包括如下步骤：通过历史数据将企业用电数据与环境污染物的排放量进行关联，建立企业排污设备用电量与污染物排放关系模型；其中，所述企业为排放污染物的钢铁行业污染源企业；采集企业的排污设备用电量，实时计算环境污染物的浓度，当环境污染物的浓度大于设定的阈值时，对相关企业进行预警。
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公开(公告)号：CN115271218A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210916296.6
申请日：2022-08-01
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种基于电碳因子的碳排放量预测方法、装置、设备及介质。该方法通过对每一个待确定对象，获取电碳因子正态分布和因子权重正态分布，根据电碳因子正态分布、因子权重正态分布、预设因子抽取数量以及预设权重抽取数量，确定预估电碳因子，进而根据参考电碳因子以及各预估电碳因子，确定目标对象的目标电碳因子，实现了电碳因子的准确确定，进一步根据确定出的目标电碳因子确定目标对象的预计碳排放量，实现了碳排放量的准确确定，解决了现有技术中人为分析碳排放量准确性较低、效率低以及成本高的问题，并且，通过预设因子抽取数量以及预设权重抽取数量，避免了抽取极端值对预估电碳因子的影响，提高了电碳因子的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110245790A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910467044.8
申请日：2019-05-31
Applicant: 国网上海市电力公司 , 天津市普迅电力信息技术有限公司
Abstract: 本发明的一种基于虚拟电厂技术的区域负荷精准调节方法，包含企业参与、事件发起及准备、事后结算阶段。区域能源管理中心的服务端，建立与用电的目标需量相应的事件，确定响应范围及本次事件的响应价格；从组成虚拟电厂的成员企业选择一部分，向其客户端发起参与本次事件需求响应的邀约，并跟踪企业的反馈结果；云平台根据企业反馈的邀约响应量进行响应量的统计，并在判断统计的响应量满足目标需量时，确定受邀参与需求响应的企业，并进行事件倒计时，等待到达约定时间以便开始事件执行，由参与企业开展需求响应。本发明构建虚拟电厂体系，邀请并引导用户调整用能时间，优化电力资源调度，缓解电网供需矛盾，具有实用化、市场化、在线化的特点。
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公开(公告)号：CN118839126A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410845293.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海富数科技有限公司
IPC: G06F18/20 , H02J3/00 , H02J3/14 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N7/01 , G06N5/01 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于电力数据分析的电力系统风险评估方法和设备，包括以下步骤：S1、基于电力系统的时间序列数据，选择时间延迟参数，获得电力系统动态结构；S2、计算关键数据点的变化速率，计算关键数据点的变化速率，获得电力系统稳定性指数；S3、对传输损耗和频率响应进行分析，识别和分类潜在的风险模式，获得风险预警信号；S4、构建条件概率网络，将电力设备性能退化的数据点与电力系统行为进行关联，获得设备风险关联网络；S5、获得设备状态行为记录，结合实时监测数据，获得电力系统行为预测结果；S6、计算电力系统层次化健康评分，获得电力系统风险评估结果。与现有技术相比，本发明可以提升电力系统风险评估的全面性和准确性。
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公开(公告)号：CN118296034A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410497713.7
申请日：2024-04-24
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F16/242 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种结合LLM和BERT的NL2SQL方法及系统，该方法步骤包括：获取自然语言与表字段输入；将自然语言与表字段分别输入多个基于BERT的预测模型，并分别预测不同的数据库语言关键信息；基于预测模型的预测结果以及数据库的表信息，完成SQL语句的组装并提取目标数据集；构建Prompt指令，通过LLM提取自然语言的真实意图；将目标数据集以及真实的意图作为LLM的上下文语义，通过Prompt指令提取最终用户预期的结果集。与现有技术相比，本发明具备更好的泛化能力，并且引入LLM的理解能力，能更好的理解搜索条件的真实意图，大大提升了SQL语句生成的准确性，更好地帮助NL2SQL在实际中应用。
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公开(公告)号：CN119849966A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411863142.0
申请日：2024-12-17
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F18/22 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F16/906 , G06F16/31 , G06F40/284 , G06F40/20
Abstract: 本申请属于决策支持系统技术领域，本申请公开了一种基于多源异构数据的电力看经济分析决策支持系统，包括：数据集成模块，配置为接收并处理来自多个源的多源异构数据；实体匹配子模块，配置为利用实体中普遍存在的名称、属性和上下文信息，构建多种索引；政策研究模块，配置为研究重点政策文件和任务；产业分析模块，配置为对重点关注的产业行业进行电力需求影响分析，输出产业分析报告；数据融合分析模块，配置为常态化采集相关经济数据；决策支持模块，配置为接收所述报告。本申请解决了现有技术往往仅依赖电力系统内部数据，忽视了与外部经济数据的关联分析，导致分析结果片面，无法全面反映经济运行的实际情况的问题。
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公开(公告)号：CN119089338A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410975364.5
申请日：2024-07-19
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海欣能信息科技发展有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/21 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列模型的大用户电力负荷分析方法，方法包括以下步骤：负荷数据特征工程步骤：收集电力负荷曲线数据和用户档案数据，并进行数据处理和清洗，得到负荷数据特征；分析预测步骤：对获取的负荷数据特征进行数据同步和存储，将实时数据和历史数据结合，对结合后的负荷数据特征进行数据分析，获取数据分析结果；K线应用服务步骤：对获取的数据分析结果生成负荷K线分析图，并通过终端设备进行展示。与现有技术相比，本发明实现了对海量电力负荷大数据的有效利用，优化了大数据的处理流程，综合实时数据和历史数据进行了综合预测，提高了负荷预测的准确性和实时性。
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