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公开(公告)号：CN115955406B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211574317.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明提供基于边缘计算框架的电网模型自管理方法及系统，涉及电网模型技术领域，采用管理服务器和模型服务器来搭建电网模型；采用自管理服务器、网络服务器和信号发生器来搭建自管理模型；建立边缘计算框架，采用信号接收器、数据分析服务器、运行服务器、存储服务器来搭建边缘计算框架。管理服务器主要用来对模型服务器和整体电网模型进行管理，自管理服务器在接收电网模型传送的信号时间为1‑9分钟，信号发送器的型号为模块化PXI型号，能够更好的发射信号，实现了快速进行分析，解决了无法依靠边缘计算框架进行计算分析的问题，提高了分析效率。
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公开(公告)号：CN116307250A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310389305.5
申请日：2023-04-07
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司 , 山东大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , H02J3/00
Abstract: 本发明提出了一种基于典型日特征选择的短期负荷预测方法及系统，包括：获取历史负荷数据、历史气象数据及预测日气象数据；对历史负荷数据进行聚类，获得负荷特征典型日分类结果，对于聚类之后的每一类负荷，采用聚类中心作为该类负荷的典型日，用于分析每一类负荷的特征；针对每类负荷的典型日，计算各影响因子与负荷之间的最大信息系数和协同度，基于计算结果完成每类负荷的特征选择，获得每类负荷的的特征集；利用历史气象数据及每类负荷的的特征集分别训练神经网络；将预测日气象数据输入至训练后的神经网络中获得负荷预测结果。
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公开(公告)号：CN119864875A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510017442.5
申请日：2025-01-06
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司 , 国网山东省电力公司滨州供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了基于边缘稀疏计算的微型平衡区能量调度方法及系统，涉及电力系统调度优化技术领域。包括配置微型平衡区分布式边缘计算网络结构；在云端服务器设计包括运行成本和环境保护成本的目标函数，并建立多种约束条件，求解目标函数得到微型平衡区内多个子区的设备出力优化调度方案；在每个子区对应的边缘智能终端上采用动态稀疏识别方法确定预测控制的约束条件，并设计预测控制的目标函数，求解得到设备出力控制指令。本发明高效解决分布式能源多目标调度问题，有效解决了因能源设备动态性强、关键参数难测量导致的能量供需失衡问题。
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公开(公告)号：CN119362411A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411386231.0
申请日：2024-09-30
Applicant: 南京邮电大学 , 国网山东省电力公司滨州供电公司 , 山东鲁软数字科技有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于变分模态分解与循环神经网络的短期负荷预测方法，具体如下，首先，通过对充电站运营订单数据进行处理，获取各个充电站负荷数据；然后，通过分析充电站负荷数据，构建充电站历史负荷数据的时序数据集；接着，基于变分模态分解算法对充电站负荷流数据进行分解；再次，基于循环神经网络对充电站负荷流数据进行训练与拟合；其次，采用斑马优化算法来调整获得变分模态分解模型与循环神经网络的最优参数；最后，根据训练好的循环神经网络对各模态分量进行负荷预测，获得充电站的负荷预测结果。本发明对负荷数据进行噪声分离和平滑分解处理，提高充电站的负荷预测精度，为充电站的运营和维护提供有效服务。
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公开(公告)号：CN113673696B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110963263.2
申请日：2021-08-20
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化联邦学习的电力行业起重作业违章检测方法，该方法包括以下步骤：S1、使用联邦学习C，对A节点和B节点使用本地数据进行训练并得到模型；S2、将步骤S1中得到的模型输入强化学习模块，使用强化学习DQN进行模型融合，调整A节点和B节点模型的权值；S3、强化学习模块通过强化学习，生成强化融合模型；S4、联邦学习C中心节点使用强化融合模型采用加权平均来对A节点和B节点的模型进行模型融合；S5、将融合后的模型下发到A节点和B节点；S6、重复步骤S1到S5，直至模型训练完成。有益效果：使用强化学习保证联邦学习共同建模效果，选择优质节点共同建立模型，降低异构性问题的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116402202A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310286208.3
申请日：2023-03-20
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司 , 山东大学
Abstract: 本公开属于电力负荷预测技术领域，具体涉及一种基于超参数优化的母线负荷预测方法及系统，包括：获取历史母线负荷；根据所获取的历史母线负荷和预设的负荷预测模型，完成母线负荷的预测；其中，预设的负荷预测模型采用麻雀搜索算法‑门控循环单元神经网络模型，通过麻雀搜索算法进行门控循环单元神经网络的超参数寻优，根据所得到的优化后的超参数搭建麻雀搜索算法‑门控循环单元神经网络负荷预测模型，预测母线负荷。
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公开(公告)号：CN115955406A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211574317.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明提供基于边缘计算框架的电网模型自管理方法及系统，涉及电网模型技术领域，采用管理服务器和模型服务器来搭建电网模型；采用自管理服务器、网络服务器和信号发生器来搭建自管理模型；建立边缘计算框架，采用信号接收器、数据分析服务器、运行服务器、存储服务器来搭建边缘计算框架。管理服务器主要用来对模型服务器和整体电网模型进行管理，自管理服务器在接收电网模型传送的信号时间为1‑9分钟，信号发送器的型号为模块化PXI型号，能够更好的发射信号，实现了快速进行分析，解决了无法依靠边缘计算框架进行计算分析的问题，提高了分析效率。
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公开(公告)号：CN115730021A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211489724.8
申请日：2022-11-25
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明属于数据管理技术领域，提供了一种实时数据冻结采样管理方法及系统，包括：获取冻结实时数据；根据预设的采样时间范围，对所述冻结实时数据进行提取；将提取得到的数据和预设的电力频率值进行比较，根据比较结果对提取的数据进行分类；根据预设的采样时间范围结束采样；本发明中根据预设的采样时间范围，对所述冻结实时数据进行提取，并将提取得到的数据和预设的电力频率值进行比较，根据比较结果对提取的数据进行分类；通过设定采样的时间范围和进行电力频率值比较，解决了无法保证采样的准确性的问题，减少了对比时间，避免了影响后期监测的准确性和调动决策。
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公开(公告)号：CN113673696A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110963263.2
申请日：2021-08-20
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化联邦学习的电力行业起重作业违章检测方法，该方法包括以下步骤：S1、使用联邦学习C，对A节点和B节点使用本地数据进行训练并得到模型；S2、将步骤S1中得到的模型输入强化学习模块，使用强化学习DQN进行模型融合，调整A节点和B节点模型的权值；S3、强化学习模块通过强化学习，生成强化融合模型；S4、联邦学习C中心节点使用强化融合模型采用加权平均来对A节点和B节点的模型进行模型融合；S5、将融合后的模型下发到A节点和B节点；S6、重复步骤S1到S5，直至模型训练完成。有益效果：使用强化学习保证联邦学习共同建模效果，选择优质节点共同建立模型，降低异构性问题的影响。
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公开(公告)号：CN118740474A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410956975.5
申请日：2024-07-17
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种网络安全监测系统，涉及网络安全领域，该系统包括：程序文件获取模块和两个病毒检测模块；程序文件获取模块用于获得与待检测设备产生交互的程序文件；相似度参数最小值确定模块用于提取程序文件的全量特征，并计算得到待检测特征序列，分别计算待检测特征序列与病毒库中的多个序列之间的相似度参数并获取最小值；病毒判定模块用于当相似度参数最小值大于或者等于第一设定值时判断程序文件中无病毒，小于或者等于第二设定值时，判定程序文件有病毒，小于第一设定值且大于第二设定值时，对程序文件的执行代码进行提取，对执行代码进行病毒扫描。本发明提高了检测效率和准确性。
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