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公开(公告)号：CN119834211A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411851382.9
申请日：2024-12-16
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司临沂供电公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/2411 , G06N3/042 , G06N20/10 , G06N5/01 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N3/092 , H02J3/06
Abstract: 本发明提供一种基于高维异构图数据的电网一体化状态快速智能计算方法，属于电网技术领域。所述方法包括进行企业级电网高维异构图数据融合、基于计算范式融合一体化智能计算电网状态，以及基于高通量图计算对电网一体化计算加速。该方法能够有效解决大规模潮流计算不收敛的问题，提高了电网运行状态计算的速度和准确性。
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公开(公告)号：CN119940696A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411852940.3
申请日：2024-12-16
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司临沂供电公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种企业级电网智能计算推演共性服务的方法，属于智能电网技术领域。所述方法包括：接入典型场景多源异构数据并融合；进行企业级电网智能计算推演共性服务；开展多类典型场景试点应用验证，包括地区电网状态估计和薄弱环节分析。该方法能够满足电网运行状态估计、薄弱环节分析和多时空趋势预测的推演需求，支撑电网运行状态监测与精益化管理。
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公开(公告)号：CN119476554A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411352450.7
申请日：2024-09-26
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司北京分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本申请提供一种电力认知大模型研发工具链方法及相关设备，所述方法包括利用所述工具链获取多个数据源的电力数据；利用所述工具链对所述电力数据进行相关性处理，得到目标电力数据；利用优化后的预测模型对所述目标电力数据进行处理，得到所述目标电力数据对应的预测数据，其中，所述预测模型是利用所述工具链中的预定算法进行优化的，解决了现有技术中工具链并不能对模型进行全面优化的技术问题，提升了模型的泛化能力，使得模型输出的结果具有准确性。
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公开(公告)号：CN119719449A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411752992.3
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06F16/907 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0499
Abstract: 本公开提供一种基于Transformer的电力图文跨模态检索方法及相关设备。该方法包括：获取目标文本；基于所述目标文本进行文本特征提取，得到目标文本特征；基于所述目标文本特征在待处理图像数据集中进行检索，确定符合所述目标文本语义的目标图像，包括：基于训练好的检索模型对所述待处理图像数据集中待处理图像进行图像特征提取，得到图像特征；基于所述目标文本特征和所述图像特征进行匹配，得到目标图像特征；基于所述目标图像特征确定所述目标图像。
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公开(公告)号：CN119760203A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411308352.3
申请日：2024-09-19
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网天津市电力公司 , 安徽继远软件有限公司
Inventor： 邱镇 , 张尧 , 王康 , 王维佳 , 黄晓光 , 张明 , 张晓东 , 周小希 , 郑略省 , 杜岳凡 , 魏彬 , 李炳森 , 卢大玮 , 刘清 , 王琪媛 , 秦余 , 王晓东
IPC: G06F16/907 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本公开提供了一种基于高效分层信息聚合哈希的跨模态检索方法及相关设备，获取多模态数据集，其中所述多模态数据集中包含图像模态数据及文本模态数据；将所述图像模态数据及文本模态数据输入至分层信息聚合网络，经由所述分层信息聚合网络得到图像模态数据与文本模态数据之间的关联哈希码；将所述图像模态数据、文本模态数据及所述关联哈希码输入至全连接网络，利用所述全连接网络得到目标哈希码，利用所述目标哈希码进行跨模态检索。本申请考虑多模态数据中丰富的语义信息，能够同时考虑不同样本和不同模态之间的互补性，有效解决了多模态数据细粒语义信息、语义关联缺失问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117910817A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311609819.3
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/0637 , H02J3/00 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供一种配电网状态估计方法、装置、电子设备、介质及程序产品。该方法包括：获取初始量测量，并对初始量测量执行量测变换操作以确定与初始量测量对应的等效量测量；确定等效量测量的权重，将等效量测量变换为节点，并将节点注入目标电流量测；获取历史负荷数据，并将历史负荷数据作为伪量测量；根据电力物理约束条件、目标电流量测以及伪量测量确定配电网状态估计以确定配电网状态信息。本申请利用历史负荷数据作为伪量测量，补充了量测的不足，可以减少对实时量测数据的依赖，提高状态估计的准确性，在处理配电网状态估计问题时，可以在短时间内得出准确的估计结果，实时反映电力系统状态，实现了有限量测信息条件下的全量测精准估计。
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公开(公告)号：CN114912548B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210807370.0
申请日：2022-07-11
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种利用电力人工智能的大气污染用户识别系统及方法，主要涉及人工智能技术领域，用以解决现有的方法对大气污染用户误判率较高、特征无法充分表征数据中信息量等问题。包括：数据预处理模块，用于进行原始用户用电数据的缺失补全；获得离散特征和连续特征；获得最终用户用电数据；污染预测模块，用于将最终用户用电数据分为训练集和验证集，并转化成深度网络训练输入格式；完成CNN算法和LightGBM算法的训练；获得融合算法；通过融合算法，获得用户是污染用户的概率。本申请通过上述方法提升了大气污染用户预测精度，降低了误报率，并且在不同验证集上具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114912548A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210807370.0
申请日：2022-07-11
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种利用电力人工智能的大气污染用户识别系统及方法，主要涉及人工智能技术领域，用以解决现有的方法对大气污染用户误判率较高、特征无法充分表征数据中信息量等问题。包括：数据预处理模块，用于进行原始用户用电数据的缺失补全；获得离散特征和连续特征；获得最终用户用电数据；污染预测模块，用于将最终用户用电数据分为训练集和验证集，并转化成深度网络训练输入格式；完成CNN算法和LightGBM算法的训练；获得融合算法；通过融合算法，获得用户是污染用户的概率。本申请通过上述方法提升了大气污染用户预测精度，降低了误报率，并且在不同验证集上具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119582287A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411530367.4
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于电网多智能体协作的车网互动调控方法及相关设备，包括确定气象信息、车辆信息、车主信息、预测智能体、调控智能体和计价智能体；根据气象信息、车辆信息、车主信息和预测智能体，确定地区用电负荷、地区发电负荷和车辆充电请求；根据地区用电预测量、地区发电预测量、车辆充电请求、调控智能体和计价智能体，对接入电网的车辆的充放电状态进行调控，并根据计价智能体计算车主收益发送至车主。本申请通过多个电网智能体有机协作，在满足用户出行需求的前提下，在电网爬坡过程中减少启用不可再生能源发电机组提供临时电力供应，提升电网的调峰能力并增加用户收益。
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公开(公告)号：CN119441511A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510028842.6
申请日：2025-01-08
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 陈振宇 , 杨维 , 刘识 , 李博 , 任俊达 , 王耀影 , 皮志贤 , 王海陆 , 李明 , 邱镇 , 黄晓光 , 崔迎宝 , 王晓东 , 秦余 , 梁翀 , 薛濛 , 浦正国 , 汪子航
IPC: G06F16/38 , G06F16/35 , G06N3/0499 , G06N3/0985
Abstract: 本发明实施例提供一种基于元学习的电力样本多模态检索方法及系统，属于互联网与云计算技术领域。所述检索方法包括：获取待检索的多模态关键词组，其中，所述多模态关键词组包括至少一个关键词，所述关键词为文本单词或图像；采用源域元学习网络处理所述关键词组，以得到关键词特征；将所述关键词特征输入检索网络中，以得到检索特征；将所述检索特征输入目标域元学习网络中，以得到所述关键词组对应的检索结果。相较于现有技术而言，该检索方法及系统克服了现有检索方法难以适应多样化关键词输入的技术缺陷，提高了检索网络对于多维度关键词的检索效率。
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