公开(公告)号：CN118051747B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202311799863.5

申请日：2023-12-26

Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 ,  武汉大学

Inventor： 王逸兮 ,  杨诚操 ,  饶强 ,  黄杰 ,  靳经 ,  陈军

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06F123/02

Abstract: 基于傅里叶变换和代理自注意力的时序预测方法及系统，构建包含傅里叶卷积处理模块、代理自注意力模块、非线性门控模块、特征融合和线性预测模块的时序预测模型，将基于预测目标的历史数据得到的训练集输入时序预测模型中进行训练。本发明设计基于时间序列内在特性的算法模型，不仅可以大规模训练预测模型，且比同期模型具有更快的收敛性能，解决运行内存消耗大的问题，具有预测速度快，泛化能力强的特点，其网络结构可应用于天气预测，金融分析，电力能源预测领域，充分发挥了深度神经网络的优势，具有设计简单、鲁棒性较佳、检测准确率高、预测精度高的优点。

公开(公告)号：CN118051747A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202311799863.5

申请日：2023-12-26

Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 ,  武汉大学

Inventor： 王逸兮 ,  杨诚操 ,  饶强 ,  黄杰 ,  靳经 ,  陈军

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06F123/02

Abstract: 基于傅里叶变换和代理自注意力的时序预测方法及系统，构建包含傅里叶卷积处理模块、代理自注意力模块、非线性门控模块、特征融合和线性预测模块的时序预测模型，将基于预测目标的历史数据得到的训练集输入时序预测模型中进行训练。本发明设计基于时间序列内在特性的算法模型，不仅可以大规模训练预测模型，且比同期模型具有更快的收敛性能，解决运行内存消耗大的问题，具有预测速度快，泛化能力强的特点，其网络结构可应用于天气预测，金融分析，电力能源预测领域，充分发挥了深度神经网络的优势，具有设计简单、鲁棒性较佳、检测准确率高、预测精度高的优点。

公开(公告)号：CN115048417A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210705407.9

申请日：2022-06-21

Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司

Inventor： 胡欢君 ,  周正 ,  廖荣涛 ,  王逸兮 ,  靳经 ,  李磊 ,  罗弦 ,  王晟玮 ,  宁昊 ,  叶宇轩 ,  张剑 ,  李想 ,  王敬靖

IPC: G06F16/2455 ,  G06F16/248 ,  G06F16/25 ,  G06F16/22 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明提出了一种电力大数据查询方法及装置，涉及电力数据技术领域。该方法包括：获取并根据各个电力业务系统的数据库表名称，得到所有数据库表。利用数据库名称信息对数据库进行索引，得到该数据库表对应的所有数据库。在各个数据库的数据调用接口处配置解析模板，通过解析模板对各个数据库的所有数据对象进行解析，得到各个数据对象解析后的数据值。当用户根据实际需求输入数据查询条件，利用训练好的数据查询模型根据数据查询条件对所有数据库进行遍历查询得到各个数据库中的查询结果，由于每个数据库的数据对象都通过解析模板进行解析，保证了数据格式的一致性，从而在通过数据调用接口调用数据时，有效提高了数据查询使用效率。