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公开(公告)号：CN119357661A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411361472.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F16/33 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于查询变换器的多模态大模型预训练方法，包括获取设定场景的图片并生成图片‑文本对数据集；将可学习查询作为位置信息并替换为四维坐标；对查询变换器结构进行修正；对可学习查询进行高维空间转换并输入查询变换器中对多模态大模型进行第一阶段训练；将查询变换器输出结合文本信息并输入到冻结大语言模型中完成对多模态大模型的第二阶段训练；完成第一和第二阶段训练后完成最终的基于查询变换器的多模态大模型的预训练。本发明还公开了一种实现所述基于查询变换器的多模态大模型预训练方法的系统，和包括了所述基于查询变换器的多模态大模型预训练方法的电力设备故障诊断方法。本发明可靠性更高，精确性更好，资源占用更少。
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公开(公告)号：CN119740028A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411794032.3
申请日：2024-12-09
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力系统时序数据生成方法，包括获取电力系统的历史时序数据信息并预处理得到训练数据集；基于Transformer模型构建电力系统时序数据生成初级模型并训练得到电力系统时序数据生成模型；采用电力系统时序数据生成模型生成初级电力系统时序数据并进行过滤，输出符合统计特征和物理规律的电力系统时序数据，完成目标电力系统的时序数据的生成。本发明还公开了一种实现所述电力系统时序数据生成方法的系统。本发明通过对历史时序数据的获取、分析和处理，以及基于Transformer模型构建的数据生成模型的训练，和最终生成数据的修正，不仅实现实现了电力系统时序数据的生成，而且可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN118735299A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410820184.X
申请日：2024-06-24
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种配电网负荷转供决策方法，包括获取目标配电网的数据信息；构建配电网大语言模型用于配电网负荷转供的辅助决策；构建目标配电网的运行场景数据信息；构建并训练得到配电网负荷转供模型；实时获取目标配电网的数据信息，采用配电网大语言模型和配电网负荷转供模型，完成目标配电网的负荷转供决策。本发明还公开了一种实现所述配电网负荷转供决策方法的系统。本发明采用大语言模型和深度强化学习结合的方案来进行配电网负荷转供的决策，因此本发明不仅能够实现配电网负荷转供的决策，而且可靠性更高、精确性更好。
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公开(公告)号：CN118678341A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410837990.8
申请日：2024-06-26
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力北斗终端的短报文加密定位方法，包括电力北斗终端进行单点定位；电力北斗终端将单点定位信息进行加密编码并通过北斗短报文发送回主站；主站接收到短报文后进行解码处理并采用已部署的电力北斗解算服务进行解算；主站将解算后的数据进行加密编码并通过北斗短报文发送给电力北斗终端；电力北斗终端接收到短报文后进行解码处理并对接收到的信息进行安全判断；电力北斗终端根据判断结果进行自身的高精定位，完成电力北斗终端的短报文加密定位。本发明还公开了一种实现所述电力北斗终端的短报文加密定位方法的系统。本发明能够完成电力北斗终端的短报文加密定位，而且可靠性高、安全性好。
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公开(公告)号：CN119961288A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510443159.9
申请日：2025-04-10
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司长沙供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/28 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开一种配电网负荷转供策略智能推荐方法、智能控制方法及装置，该智能推荐方法步骤包括：大模型接收用户的输入请求：大模型对输入请求的场景进行识别，提取出意图场景；对输入请求进行实体识别；提取出转供约束和转供目标的参数信息，并通过多轮对话获取完整的参数信息，转换为机理模型请求参数并发送请求到机理模型，接收机理模型返回的多种候选转供策略以及评价指标；通过RAG读取历史转供策略、策略约束标准以确定一组评价规则，采用思维链方式对各候选转供策略进行评价，筛选出满足条件的候选转供策略并进行排序，确定出最优转供策略并输出。本发明能够适用于复杂的大规模配电系统快速、准确地生成配电网负荷转供策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119906016A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510110155.9
申请日：2025-01-23
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司长沙供电分公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 秦兵 , 郑峻峰 , 张亚 , 许霖 , 张迎平 , 贺电 , 陈明 , 曾赟 , 张欢 , 陈超强 , 赵林坤 , 唐梦娴 , 黄际元 , 刘啸 , 罗丽 , 刘子煦 , 吴世帆
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种配电网动静态区域划分方法、系统、终端及介质，其中方法包括：获取配电网的物理信息特征；采用专家赋权的方式对配电网中各联络开关动作权重进行设置；按联络开关动作权重、联络是否跨调度管辖区域对配电网进行静态区域划分，得到多个子区域；当发生事件时，在发生事件的子区域内选定目标馈线，并根据选定的目标馈线基于最小生成树在该子区域内寻找其N阶转供路径的相关馈线，动态生成负荷转供区域。本发明基于解耦分区的配电网管理思想，将复杂的配电网划分为若干子区域，使各子区域具备相对独立的负荷转供能力。解耦分区可以降低全网计算的复杂性，提高分区处理和动态响应的速度。
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公开(公告)号：CN115864505A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211563998.7
申请日：2022-12-07
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司株洲供电分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的配电网光储接入容量计算方法，包括获取待分析配电网的数据；确定每一个接入点的光伏最大容量范围和储能最大容量范围；对每个接入点随机生成光伏接入容量或储能接入容量并形成初代种群；计算当前种群的适应度函数并转换为概率函数；对当前种群的个体进行淘汰、交叉和变异，得到新的当前种群；重复以上两个步骤直至设定条件并得到最终的最优个体；根据最优个体完成配电网光储接入容量的计算。本发明还公开了一种实现所述基于遗传算法的配电网光储接入容量计算方法的系统。本发明考虑因素全面，能够极大地缩小搜索范围和搜索时间，搜索得到的最佳容量接近全局最优解，而且可靠性高、准确性好且实用性好。
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公开(公告)号：CN109447364A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811325958.2
申请日：2018-11-08
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q30/016 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于标签的电力客户投诉预测方法，包括获取电力客户的历史数据并处理；采用机器学习算法训练训练数据，建立预测模型并得到预测模型的精度；建立多模型加权联合预测模型；多模型加权联合预测模型预测电力客户的投诉数据；过采样算法扩充进据；组建新的数据训练集，采用机器学习算法该训练新的训练数据，建立预测模型并得到预测模型的精度；再次建立多模型加权联合预测模型；重复上述步骤直至精度符合要求；采用得到的最终的多模型加权联合预测模型对电力客户的投诉进行预测。本发明方法能够准确和快速的对电力系统的客户投诉情况进行预测，而且方法简单可靠，科学方便。
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公开(公告)号：CN109447364B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201811325958.2
申请日：2018-11-08
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于标签的电力客户投诉预测方法，包括获取电力客户的历史数据并处理；采用机器学习算法训练训练数据，建立预测模型并得到预测模型的精度；建立多模型加权联合预测模型；多模型加权联合预测模型预测电力客户的投诉数据；过采样算法扩充进据；组建新的数据训练集，采用机器学习算法该训练新的训练数据，建立预测模型并得到预测模型的精度；再次建立多模型加权联合预测模型；重复上述步骤直至精度符合要求；采用得到的最终的多模型加权联合预测模型对电力客户的投诉进行预测。本发明方法能够准确和快速的对电力系统的客户投诉情况进行预测，而且方法简单可靠，科学方便。
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公开(公告)号：CN112508267B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202011401400.5
申请日：2020-12-04
Applicant: 国网湖南省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/2431 , G06F16/9035
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的配变台区负荷预测方法，包括：S1、采集所有台区的每天96次观察的数据，提取所有数据中台区的公共子集；S2、对每个台区数据按每天的负荷时间点横向过滤并提取每天的最大负荷所在时间点；S3、对每个台区数据按天数纵向过滤每个台区的最大负荷；S4、对缺失数据进行填充；S5、对每个台区的最大负荷进行台区聚类：选择CH分数最大的聚类方法进行聚类；S6、对仍存在的局部毛刺数据采用滑动箱型图分析过滤法再处理：S7、对每个台区进行特征提取，并通过模型进行短期负荷预测。本发明有效去除毛刺数据，提高台区负荷预测的准确度。
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