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公开(公告)号：CN119884214A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510369495.3
申请日：2025-03-27
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 国网陕西省电力有限公司
Inventor： 朱彧 , 贾嵘 , 张薛鸿 , 孙毅卫 , 张根周 , 赵永柱 , 任晓龙 , 李石 , 郭云涛 , 邢军 , 郭海星 , 马岩浩 , 吴庆 , 杨乐 , 司恒斌 , 戴光 , 王静 , 郭一鸣 , 黎亦凡 , 马文涛 , 曹戈 , 吴昊 , 杨熙载 , 霍勇博 , 王林楠 , 欧晓勇 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 庞冰瑶 , 詹鑫睿
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于多源数据的电网数据贯通与匹配方法，涉及智能电网技术领域，解决了难以通过不同层级的节点收集处理不同的数据，并对数据进行管理分析，也不便于对数据通过数据表进行纵向管理，同时，便于数据的横向查询的技术问题；通过采集拓扑数据、监测数据、计量数据和地理信息数据，并为其添加标签，实现多源数据的整合，高层级节点设置边缘计算任务代理节点和数据仓库，便于将台区电网数据分散到各个高层级节点处理的数据处理和分析。通过构建低层级节点间的相似度评估模型，便于更准确地识别功能、性能或特征相似的节点，建立相似节点之间的节点拓扑数据之间的关联链路，实现相似节点间数据的互通和共享。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119442688A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411601511.9
申请日：2024-11-11
Applicant: 国网陕西省电力有限公司 , 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 西安理工大学
Inventor： 朱彧 , 张薛鸿 , 孙毅卫 , 张根周 , 赵永柱 , 任晓龙 , 李石 , 郭云涛 , 邢军 , 杨乐 , 王静 , 陈曦 , 郭一鸣 , 司恒斌 , 欧晓勇 , 黎亦凡 , 马琴琴 , 李胜磊 , 杨熙载 , 蒋伟强 , 王林楠 , 贾嵘 , 曹戈 , 吴昊
Abstract: 本发明公开的用于主动配电网的信息物理系统建模方法，首先将主动配电网信息物理系统分成物理层、网络层、控制层三层模型；再分别获取主动配电网物理系统数据、信息系统数据和控制策略数据；最后基于物理层和物理系统数据建立实际物理层模型，基于网络层和信息系统数据建立实际网络层模型，基于控制层和控制策略数据建立实际控制层模型。本发明的用于主动配电网的信息物理系统建模方法，利用分层机制描述主动配电网信息物理系统，考虑了主动配电网的电力‑信息耦合特性及控制策略，模型涵盖了完整的信息流，为主动配电网信息物理系统的运行分析提供模型基础。
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公开(公告)号：CN119740793A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411752806.6
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明实施例提供一种用于企业中台的负荷数据管控方法及系统，属于人工智能技术领域。所述方法包括：获取当前区域内各个配电台区的历史负荷数据；确定每个所述配电台区的最小变化周期；按照所述最小变化周期将每个所述配电台区的历史负荷数据划分为多个负荷数据元；计算每个所述负荷数据元的中心变化率；根据所述中心变化率确定当前的配电台区与其余的每个配电台区的负荷数据元的相关关系；根据所述相关关系构建用于预测各个配电台区的样本数据集；采用样本数据集分别训练对应的预测模型；采用训练好的预测模型预测每个配电台区的负荷数据；根据负荷数据进行电力供应管控操作。该方法及系统能够提高企业中台对于区域内负荷数据的管控效率。
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公开(公告)号：CN119740142A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411753345.4
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 国网陕西省电力有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F17/16 , G06N3/126
Abstract: 本发明实施例提供一种用于企业中台的潜在故障判断方法及系统，属于人工智能技术领域。所述方法包括：获取企业中台的历史状态矩阵和历史故障矩阵；对历史状态矩阵和历史故障矩阵进行组合，以得到样本集；获取潜在故障预测网络，并构建当前场景下的注意力机制的种群；采用种群中的每个注意力机制分别对样本集的样本进行加权；分别采用加权后的样本集对潜在故障预测网络进行测试，以得到潜在故障预测网络的预测精度；判断当前的迭代次数是否大于或等于预设的次数阈值；在判断迭代次数大于或等于次数阈值的情况下，将预测精度最高的注意力机制加入潜在故障预测网络的输入层中，以得到更新潜在故障预测网络。
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公开(公告)号：CN116451947A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310332234.5
申请日：2023-03-30
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06F18/214 , G06F17/11
Abstract: 本发明涉及电热气综合能源系统优化调度方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：将电热气综合能源系统抽象建模为状态图；采集电热气综合能源系统的历史状态图组成训练集；构建用于电热气综合能源系统优化调度的基于图神经网络的最大熵强化学习模型，模型将原始多层感知机网络更改为图神经网络，并基于电热气综合能源系统设定模型的动作空间、状态空间和回报函数，通过训练集对模型进行训练；通过训练后的模型得到电热气综合能源系统的出力结果。本发明相较于基于MLP的强化学习模型，在满足安全约束的前提下，能够更快地得到收敛结果。
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公开(公告)号：CN116362504A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310328399.5
申请日：2023-03-30
Applicant: 国网陕西省电力有限公司信息通信公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/092 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F17/11
Abstract: 本发明涉及电热联合能源系统优化调度方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：将电热联合能源系统抽象建模为状态图；采集电热联合能源系统的历史状态图组成训练集；构建电热联合能源系统优化调度的强化学习模型，设定强化学习模型中的多层感知机网络更改为图神经网络，并设定强化学习模型的动作空间、状态空间和回报函数，采用值分布最大熵作为强化学习的算法目标，通过训练集对强化学习模型进行训练；通过训练后的强化学习模型得到电热联合能源系统的出力结果。本发明与基于MLP架构的方法相比，系统拓扑信息的利用带来了更大的探索空间与更快的收敛速度，在电热联合能源系统优化调度工作中更具优势。
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