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公开(公告)号：CN118260433A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410285255.0
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电力知识图谱的3D图谱展示交互方法，包括以下步骤：步骤S1:获取电力系统数据；步骤S2:使用RDF和OWL定义知识图谱的本体，建立实体之间的关系，然后利用图数据库存储知识图谱数据；步骤S3:基于力导向图算法，将知识图谱中的实体和关系映射为3D空间中的图形元素，并通过节点之间的物理力模拟来呈现实体之间的关系和布局；步骤S4:将3D图谱存储至电力系统管理终端，并设置访问权限；步骤S5:构建交互界面，客户通过VR头显进入虚拟现实环境访问3D电力系统知识图谱，并通过点击、拖拽操作在3D电力系统知识图谱上进行导航和交互；步骤S6:通过语音或文字输入查询,搜索3D电力系统知识图谱。本发明有效提高电力系统知识图谱的查询效率和直观性。
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公开(公告)号：CN112417220A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011313193.8
申请日：2020-11-20
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种异构数据的整合方法，其技术方案包括：读取原始异构数据作为实体并进行预处理分类，随后将预处理分类后的数据进行概念关键词提取并将该关键词作为标签对实体进行一次分类，将进行一次分类后的实体进行结构类型分类，得到图像、文本以及音频三种类别的数据，然后提取每个数据的生成时间和生成位置并保存，随后建立模型提取实体的属性，并基于机器学习建立可以自主学习的关系分析模型对实体进行分析推理来得出实体的关系，然后以生成时间和生成位置对一次分类后的实体进行排序，并以实体为支点、关系为连接线、属性为引线内容，来建立可供人访问的图数据库。本发明可以高效处理异构数据，具有较强实用性。
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公开(公告)号：CN118170976B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410285266.9
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06Q30/0201 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于电力企业用户画像的智能推荐方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:获取企业的基本信息数据、用电行为数据和用电反馈数据，并进行预处理，得到企业电力数据集；步骤S2:基于关联规则挖掘算法，从企业电力数据集中挖掘频繁项集和关联规则，与企业电力数据集进行合并，得到最终的特征数据集；步骤S3:基于最终的特征数据集，采用聚类算法，构建细粒度的电力企业用户画像；步骤S4:构建企业用电成本模型；步骤S5:基于智能推荐算法，结合用户画像和企业用电成本模型，为企业推荐最适合的能源方案；步骤S6:将智能推荐算法集成到企业能源管理系统中。本发明综合考虑企业用户画像和多能源供电系统，为企业推荐最适合的能源方案。
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公开(公告)号：CN118170976A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410285266.9
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06Q30/0201 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于电力企业用户画像的智能推荐方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:获取企业的基本信息数据、用电行为数据和用电反馈数据，并进行预处理，得到企业电力数据集；步骤S2:基于关联规则挖掘算法，从企业电力数据集中挖掘频繁项集和关联规则，与企业电力数据集进行合并，得到最终的特征数据集；步骤S3:基于最终的特征数据集，采用聚类算法，构建细粒度的电力企业用户画像；步骤S4:构建企业用电成本模型；步骤S5:基于智能推荐算法，结合用户画像和企业用电成本模型，为企业推荐最适合的能源方案；步骤S6:将智能推荐算法集成到企业能源管理系统中。本发明综合考虑企业用户画像和多能源供电系统，为企业推荐最适合的能源方案。
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