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公开(公告)号：CN117314040B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202311053814.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体强化学习的电‑碳‑绿证多市场均衡分析方法，包括以下步骤：1)建立电‑碳市场双层优化模型、电‑绿证市场双层优化模型；2)基于电‑碳市场双层优化模型、电‑绿证市场双层优化模型，建立电‑碳‑绿证市场均衡模型。3)以电‑碳‑绿证市场中的发电机构为智能体，利用均衡求解算法对电‑碳‑绿证市场均衡模型进行解算，得到令电力市场均衡的发电机构报价方案。本发明可以有效分析碳市场与绿证市场对电力市场均衡的耦合影响。
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公开(公告)号：CN119066835A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410967959.6
申请日：2024-07-18
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开一种考虑不可执行电力期望惩罚的省间电力交易出清问题寻优计算方法，包括以下步骤：1)以社会福利最大化为优化目标，建立计及绿电低碳价值的省间电力中长期交易模型；2)构建计及出力分布特性的绿电不可执行电力惩罚表达式，并进行线性化处理，得到考虑线性化不可执行电力期望的惩罚；3)基于考虑线性化不可执行电力期望的惩罚，对省间电力中长期交易模型的目标函数进行修正，构建省间电力中长期交易高效出清模型；4)求解省间电力中长期交易高效出清模型，得到省间电力中长期交易出清方案。本发明所提提高绿电配置方案可执行性的省间电力交易出清方法可以提高出清方案的可执行性、出清计算效率和求解效率。
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公开(公告)号：CN117557111A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311270970.9
申请日：2023-09-28
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 西南石油大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法及系统，涉及碳排放监测技术领域。包括根据每日入炉燃煤的检测参数数据，获取燃煤电厂当日燃煤发电的碳排放核算总量；利用烟气连续排放监测系统，获取燃煤电厂当日燃煤发电的碳排放实测总量；根据历史日燃煤发电的碳排放核算总量和日燃煤发电的碳排放实测总量关系，获取碳排放校正值；根据碳排放校正值对预定时期内燃煤发电的碳排放实测总量进行校正，获取碳排放实测校正值；根据碳排放实测校正值以及预定时期内的上网电量，实时计算燃煤电厂电厂碳排放因子。本发明通过结合核算法和实测法，既保证了服务于碳交易市场的时效性要求，又提高了准确度。
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公开(公告)号：CN116108002A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211618836.9
申请日：2022-12-15
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F16/215 , G06F17/18 , G06F16/242 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于内外部数据勾稽的城市充电桩运行状态监测方法，从充电站相关运营商平台批量爬取充电站数据；对同一批次的所有充电站数据进行清洗和标准化处理，得到第一标准数据组；根据公共字段对第一标准数据组中的数据进行分组统计；得到外部充电站数据；获取国网内部的充电站数据，根据公共字段对国网内部的充电站数据进行分组统计，得到国网充电站数据；对比外部充电站数据与国网充电站数据的充电站数量是否一致，若不一致，则得到未报装充电站；定时批量爬取充电站数据，更新外部充电站数据，并循环上述步骤。找到未报装充电站。实时更新外部充电站数据，可实现对城市充电桩运行状态的及时监控，助力电网配置优化和充电基础设施建设。
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公开(公告)号：CN114861882A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210490951.6
申请日：2022-05-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种CO2时空分布重构方法及系统，包括以下步骤：S1：建立环境数据库，所述环境数据库和多输出深度神经网络模型；S2：利用NO2卫星遥感数据和与环境数据对多输出深度神经网络模型进行初始训练；S3：利用CO2卫星遥感数据和与环境数据对经过初始训练后的多输出深度神经网络模型进行二次训练；S4：利用与环境数据和经训练好的多输出深度神经网络模型对CO2时空分布进行预测，得到CO2时空分布重构结果。本发明在重构出准确度更高的NO2卫星数据高时空分辨率数据集的同时，将NO2卫星数据所代表的化石燃料燃烧的信息赋予到模型中，实现对CO2高时空分辨率时空分布的重构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119558491A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510127788.0
申请日：2025-02-05
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种电力系统的可扩展数据架构及其动态优化方法及系统。所述电力系统的可扩展数据架构及其动态优化方法包括：步骤S110、收集电力系统的基础数据；步骤S120、根据基础数据构建可扩展数据架构；步骤S130、设置可扩展数据架构的动态优化目标与约束条件；步骤S140、根据动态优化目标与约束条件建立动态优化模型；本申请建立了可扩展的数据架构及其动态优化模型，为电力系统的稳定运行提供了保障。
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公开(公告)号：CN118317449B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410528429.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H04W74/00 , H04L1/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于去相关近似消息传递算法的活跃用户检测方法，涉及信号处理技术领域，该方法包括：接收多个随机接入用户发送的前导序列；执行近似消息传递算法，从所述接收信号中迭代计算每个前导序列的估计序列；在每次迭代计算中，使用上一次迭代的估计信号的最小均方误差设计降噪器，降噪器中的滤波矩阵采用前导序列的去相关矩阵，对所述估计信号执行对数似然比检验，得到用户的活跃状态检测结果。本发明在降噪器中引入去相关矩阵，使得估计误差不相关，实现误差的正交性，从而提高了在大规模天线和高信噪比应用场景下检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118862653A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410885257.3
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于电力缺陷多模态模型的微调方法、设备和介质，通过获取基于专家评分的微调数据集，微调数据集的类型分布动态构建训练集，构建教师‑学生模型，采用训练集对教师‑学生模型进行训练，采用KL散度对训练后的教师‑学生模型进行模型拟合，得到拟合模型，根据微调数据集和拟合模型，基于InstructBLIP基础架构建立多模态微调模型，对多模态微调模型进行训练和优化，得到优化后的多模态微调模型进行缺陷微调。通过动态构建具有专家知识的训练集，解决了新增数据集存在的数据分布不均衡问题，从而高效率的使用新增的数据集，保证微调后的多模态模型具有高泛化能力和高稳定性。
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公开(公告)号：CN117726598A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311770145.5
申请日：2023-12-20
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了融合红外和可见光图像的变电设备缺陷检测方法及系统，包括获取配准的变电设备红外图像和可见光图像对并形成数据集，将数据集分成训练集、验证集和测试集；构建基于双模态的变电设备目标检测模型，包括双模态特征提取网络、颈部网络和检测层；利用训练集，对基于双模态的变电设备目标检测模型训练，得到训练好的基于双模态的变电设备目标检测模型；基于测试集，采用训练好的基于双模态的变电设备目标检测模型进行变电设备识别，识别出变电设备；获取变电设备红外图像温度信息，结合变电设备的表面温度判断法和相对温差判断法，对识别到的变电设备进行缺陷检测。本发明提升了对目标设备的检测精度和对变电设备缺陷的检测准确度。
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公开(公告)号：CN117115178A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311065940.4
申请日：2023-08-23
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Inventor： 邝俊威 , 向思屿 , 张凌浩 , 常政威 , 滕予非 , 刘洪利 , 赵振兵 , 刘松嘉 , 张颉 , 王胜 , 刘春 , 庞博 , 魏阳 , 陈玉敏 , 刘畅 , 刘进源 , 艾昶恩 , 刘奇
Abstract: 本发明公开了一种基于半参数共享的电力红外巡检图像分割、检测方法，属于红外图像检测技术领域；该方法包括获取电力红外图像数据，对电力红外图像特征数据进行融合，设计半参数共享的Adapter，基于大规模数据集上预训练好的基座模型，将构建好的Adapter拼接到Transfomer中的编码层中，开展电力红外图像分割模型微调；本发明解决了现有电力红外图像密集分割效果不佳以及基于Transformer架构的图像分割模型训练困难两个难点问题，提高了电力红外图像分割的精度，提高基于红外图像的缺陷检测的效率和准确性。
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