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公开(公告)号：CN113077174B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110429139.8
申请日：2021-04-21
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 邓勇 , 李宏发 , 陈吴晓 , 陈行滨 , 乐艺泽 , 黄锐 , 熊军 , 李霄铭 , 余翔 , 陈汉城 , 何纪元 , 林旭军 , 冷正龙 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 丁宁 , 林嘉
Abstract: 本发明涉及一种基于曲线离散弗雷歇距离匹配的排治污设备状态研判方法。基于电力大数据构建企业总用电量和排污治污设备用电量曲线，通过计算曲线离散弗雷歇距离量化曲线差异，判断排污治污设备和生产设备的用电特征是否相似，从而检测企业排污治污设备的运行状态。
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公开(公告)号：CN112749211B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110065516.4
申请日：2021-01-18
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 邓勇 , 陈汉城 , 何纪元 , 李宏发 , 陈行滨 , 陈吴晓 , 黄锐 , 熊军 , 林旭军 , 李霄铭 , 余翔 , 冷正龙 , 丁宁 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 乐艺泽 , 林嘉
IPC: G06F16/2458 , G06N3/00 , G06N3/12 , G06Q10/04 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种基于电力大数据的茶叶产量预测新方法。包括：步骤S1、收集汇聚包括历年茶叶产量、茶企用电量、茶企生产茶系分类等相关历史数据，并进行数据预处理；步骤S2、构建基于多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型，引入遗传算法进行参数优化，得到拟合数据；步骤S3、将获得的拟合数据与对应的茶产量历史数据的残差值作为特征输入，构建基于灰色茶产预测模型GM(1,1,α)，引入改进粒子群迭代算法实现参数调优；步骤S4、将灰色茶产预测模型GM(1,1,α)和多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型融合构造来实现最终茶叶产量预测。本发明提高了茶叶产量预测效果。
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公开(公告)号：CN113485104A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110740746.6
申请日：2021-06-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 福建省亿力信息技术有限公司
Inventor： 邓勇 , 李宏发 , 连纪文 , 郑蔚涛 , 王栋 , 陈汉城 , 刘璐 , 陈行滨 , 黄锐 , 李霄铭 , 李棋 , 林旭军 , 熊军 , 陈卓琳 , 余翔 , 翁晓锋 , 江秀 , 潘丹 , 林栋 , 许高术 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 陈豪 , 丁宁 , 林嘉 , 乐艺泽 , 谢丹鸿
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习Q‑Learning的模糊控制“云做青”智能算法。首先，将制茶时的环境信息模糊化后作为做青模糊强化系统规则库中模糊规则的前件，通过强化学习系统获取模糊规则的结论即模糊规则的后件，并将做青桶包括转动方向、转动程度、转动时间的不同组合作为强化学习系统的动作集，每一条模糊规则的后件为强化学习系统的动作集中的一个；其次，建立做青模糊强化系统规则库，即每条模糊规则的前件分别对应动作集中的所有动作，并作为该条模糊规则可能的后件，同时为每一个动作分配一个函数作为动作的评估值；通过更新每条模糊规则可能动作的值，在学习之后选择模糊规则中的具有最大值的动作作为模糊规则的结论，从而得到最终的模糊控制输出。
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公开(公告)号：CN112749211A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110065516.4
申请日：2021-01-18
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 邓勇 , 陈汉城 , 何纪元 , 李宏发 , 陈行滨 , 陈吴晓 , 黄锐 , 熊军 , 林旭军 , 李霄铭 , 余翔 , 冷正龙 , 丁宁 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 乐艺泽 , 林嘉
IPC: G06F16/2458 , G06N3/00 , G06N3/12 , G06Q10/04 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种基于电力大数据的茶叶产量预测新方法。包括：步骤S1、收集汇聚包括历年茶叶产量、茶企用电量、茶企生产茶系分类等相关历史数据，并进行数据预处理；步骤S2、构建基于多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型，引入遗传算法进行参数优化，得到拟合数据；步骤S3、将获得的拟合数据与对应的茶产量历史数据的残差值作为特征输入，构建基于灰色茶产预测模型GM(1,1,α)，引入改进粒子群迭代算法实现参数调优；步骤S4、将灰色茶产预测模型GM(1,1,α)和多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型融合构造来实现最终茶叶产量预测。本发明提高了茶叶产量预测效果。
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公开(公告)号：CN119809028A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411856999.X
申请日：2024-12-17
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06Q10/063 , G06F18/20 , G06F18/27 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种机理数据联合驱动的短流程钢铁企业能耗预测方法及系统，其中方法包括以下步骤：基于钢铁生产工序之间的物质流、能量流的耦合关系，以及冶金机理，求解前后工序的物质流和温度的连续规律；分析机理驱动和数据驱动模型，在数据驱动模型部分，采用改进的隐半马尔可夫模型对前后工序的物质流和温度的连续规律进行拟合；构建结合机理驱动模型和数据驱动模型的钢铁企业功率预测模型，输出各个工序的功率预测结果，并将各个工序功率预测结果进行时域叠加，得到钢铁企业总功率特性时域模型，根据钢铁企业总功率特性时域模型输出能耗预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113485104B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110740746.6
申请日：2021-06-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 福建省亿力信息技术有限公司
Inventor： 邓勇 , 李宏发 , 连纪文 , 郑蔚涛 , 王栋 , 陈汉城 , 刘璐 , 陈行滨 , 黄锐 , 李霄铭 , 李棋 , 林旭军 , 熊军 , 陈卓琳 , 余翔 , 翁晓锋 , 江秀 , 潘丹 , 林栋 , 许高术 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 陈豪 , 丁宁 , 林嘉 , 乐艺泽 , 谢丹鸿
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习Q‑Learning的模糊控制“云做青”智能算法。首先，将制茶时的环境信息模糊化后作为做青模糊强化系统规则库中模糊规则的前件，通过强化学习系统获取模糊规则的结论即模糊规则的后件，并将做青桶包括转动方向、转动程度、转动时间的不同组合作为强化学习系统的动作集，每一条模糊规则的后件为强化学习系统的动作集中的一个；其次，建立做青模糊强化系统规则库，即每条模糊规则的前件分别对应动作集中的所有动作，并作为该条模糊规则可能的后件，同时为每一个动作分配一个函数作为动作的评估值；通过更新每条模糊规则可能动作的值，在学习之后选择模糊规则中的具有最大值的动作作为模糊规则的结论，从而得到最终的模糊控制输出。
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公开(公告)号：CN112800148A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110156908.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 邓勇 , 李宏发 , 陈吴晓 , 陈行滨 , 乐艺泽 , 黄锐 , 熊军 , 李霄铭 , 余翔 , 陈汉城 , 何纪元 , 林旭军 , 冷正龙 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 丁宁 , 林嘉
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类特征树和离群度量化的散乱污企业研判方法。该方法包括：收集企业一个月内包括每日用电量、谷时用电量、峰时用电量、平时用电量的历史用电数据进行预处理并构建企业用电特征；根据企业用电特征，通过计算聚类特征统计量构建聚类特征树模型；通过聚类特征的稠密度和节点深度计算离群度，并在剪枝和重构过程中对数据离群度进行调整；使用聚类特征树的叶子节点进行聚类，通过离群度的感染传播确定更新数据离群度，作为散乱污企业研判的依据。本发明解决了传统基于统计学的方法中对特征利用的不充分，解决了聚类方法需要人工对聚类结果进行分析研判的问题，同时增加了模型的鲁棒性和可延展性。
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公开(公告)号：CN119646237A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411805368.5
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/353 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了基于大语言模型的少样本关系抽取方法，属于自然语言技术领域。包括有数据集构建、输入与标签生成、损失函数与优化、文本特征提取、关系类型标注、数据标注与质量评分、聚类与样例库构建、获取文档特征并计算相似度、随机采样与筛选、设计提示模板、输出格式设计、模型预测，本技术方案采用了将实体识别和关系分类合并为单一模型的联合抽取方式，联合抽取方法通过共享参数和联合解码来增强子任务间的交互，与传统的先识别实体再判断关系的流水线方案相比，有效减少了误差传播，实现了整体抽取性能的有效提升，此外，联合抽取通过单一模型一次性处理两个子任务，显著减少了关系三元组抽取的训练和预测时间开销，提高了整体抽取效率。
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公开(公告)号：CN119599334A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411638639.2
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种降低售电量预测误差的方法，属于售电量预测领域。所述方法，将循环神经网络和卷积神经网络的结合，门控循环单元（GRU）作为LSTM的轻量化版本，具有更高的计算效率。再结合卷积神经网络捕捉局部模式，处理多维数据，捕捉空间相关性等优点，帮助模型更好地提取数据在时间和维度方面的特征，提升预测精度；此外，引入多通道注意力机制，通过在不同通道上分配注意力权重，使得模型能够更加灵活地处理复杂的时序数据，更加精确地识别出对预测至关重要的时序片段。这种改进不仅增强了模型对重要特征的识别能力，还提高了对冗余信息的过滤能力，从而在预测任务中表现得更加出色。
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公开(公告)号：CN112800148B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110156908.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 邓勇 , 李宏发 , 陈吴晓 , 陈行滨 , 乐艺泽 , 黄锐 , 熊军 , 李霄铭 , 余翔 , 陈汉城 , 何纪元 , 林旭军 , 冷正龙 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 丁宁 , 林嘉
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类特征树和离群度量化的散乱污企业研判方法。该方法包括：收集企业一个月内包括每日用电量、谷时用电量、峰时用电量、平时用电量的历史用电数据进行预处理并构建企业用电特征；根据企业用电特征，通过计算聚类特征统计量构建聚类特征树模型；通过聚类特征的稠密度和节点深度计算离群度，并在剪枝和重构过程中对数据离群度进行调整；使用聚类特征树的叶子节点进行聚类，通过离群度的感染传播确定更新数据离群度，作为散乱污企业研判的依据。本发明解决了传统基于统计学的方法中对特征利用的不充分，解决了聚类方法需要人工对聚类结果进行分析研判的问题，同时增加了模型的鲁棒性和可延展性。
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