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公开(公告)号：CN119990389A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411836147.4
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F123/02
Abstract: 一种基于时频特征的分布式能源发电功率预测方法及系统，收集需要预测的分布式能源节点的历史发电功率时序数据；将历史发电功率时序数据输入编码器，编码器的自注意力层提取序列的依赖特征，编码器的STFT层提取序列的时频特征；然后将历史发电功率时序数据和编码器的自注意力层提取的序列依赖特征、编码器的STFT层提取的序列时频特征相加，通过前馈层得到编码器的输出编码结果；最后基于编码器的输出编码结果，使用解码器预测分布式能源节点的发电功率序列。本发明利用自注意力机制和STFT有效捕捉长期地、大量地分布式能源历史发电数据之间的依赖关系和时频特征，并引入稀疏操作，有效降低了数据运算量，提高了序列预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119960293A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411840050.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种多无人机飞行轨迹和发射功率联合确定方法及系统，该方法考虑无人机向地面节点进行无线能量传输的场景，以最大化单个地面节点内的最小收集能量为目标，构建多无人机飞行轨迹与发射功率联合优化模型，所述场景中包含飞行于固定高度的多架无人机，对应于每架无人机的固定机巢以及接收无线能量的多个地面节点；并通过求解多无人机飞行轨迹与发射功率联合优化模型，得到多无人机的最优飞行轨迹集合和最优发射功率集合。本发明考虑实际地面能量收集节点电路中非线性原件的存在，同时配备了专门的固定机巢为无人机进行充电，对多架无人机的飞行轨迹和发射功率进行联合优化，在实现最大化单个地面节点内的最小收集能量的同时，提升了地面节点的能量收集效率。
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公开(公告)号：CN119944620A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411879296.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
Abstract: 一种基于联邦学习的分布式能源发电功率预测方法及系统，该方法基于联邦学习框架，部署分布式能源网络中各分布式能源节点的发电功率预测全局模型，以及各节点小区内对应的发电功率预测局部模型，初始化全局模型参数和局部模型参数；进行第一轮迭代，根据分布式能源节点的历史数据更新局部模型参数；对更新后的局部模型参数进行聚合，根据聚合结果更新全局模型参数；判断全局模型参数是否收敛，若不收敛，则进行下一轮迭代，若收敛，则利用此时的发电功率预测全局模型，对未来一定时间内分布式能源节点的发电功率进行预测。本发明分别部署了发电功率预测全局模型和局部模型，有针对性地聚合不同隐私级别数据小区的局部模型参数，在保证全局模型预测效果的同时兼顾不同小区的数据隐私安全。
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公开(公告)号：CN118889402A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411002209.1
申请日：2024-07-25
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00 , G06F18/2431 , G06F18/21 , G06F18/23213 , G06F16/29 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据驱动的电力负荷预测方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取区域电力站点数据；对区域电力站点数据进行区域用电类型划分，生成区域电力用电类型数据；根据区域电力用电类型数据对区域电力站点数据进行区域电力复杂度评估，生成区域电力复杂性数据；根据预设的标准区域电力复杂性阈值对区域电力复杂性数据进行时序负荷分析，生成高复杂性区域电力峰荷数据和低复杂性区域电力基荷数据。本发明通过数据分类、复杂度评估、人口密度分析及实时历史数据结合进行电力负荷预测，提高了电力负荷预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118777784A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410958848.9
申请日：2024-07-17
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明属于人工智能领域，公开了一种基于大数据和人工智能的电网系统智能检测与故障定位技术，该技术包括：历史数据收集：大数据分析预处理；故障预测模型构建；实时数据输入与预测；故障定位；提高安全性和可靠性。本发明通过收集电网系统历史运行数据，利用大数据分析技术对数据进行预处理和特征提取，构建故障预测模型。当电网系统运行时，实时数据将被输入到模型中，模型将自动分析数据并预测潜在故障。一旦预测到故障，系统将自动触发故障定位机制，精确定位故障位置，为运维人员提供准确的信息支持。本发明的智能检测与故障定位技术能够显著提高电网系统的安全性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118200019B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410443479.X
申请日：2024-04-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
Inventor： 卢萍 , 张勇 , 冯浩 , 郭峰 , 邱爽 , 焦翰琳 , 张先飞 , 张雄 , 童永飞 , 张晨燕 , 周煜廷 , 黄诚轩 , 廖荣涛 , 刘芬 , 王逸兮 , 罗弦 , 叶宇轩 , 董亮 , 黄俊东 , 余铮 , 冯伟东 , 代静 , 袁慧 , 詹伟
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，尤其涉及一种网络事件安全监测方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取电力网络节点数据；根据电力网络节点数据进行电力网络信息数据采集，从而获取节点流量原始数据；对节点流量原始数据进行分布式流量标识，生成分布式流量标识数据；对分布式流量标识数据进行异常节点检测，生成电力网络异常节点数据；对电力网络异常节点数据进行潜在威胁检测分析，生成电力网络潜在威胁事件。本发明通过对网络事件进行异常节点标识以及多层次攻击类型防御策略构建，提高了网络安全防护的全面性和适应性。
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公开(公告)号：CN118646530A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410284909.8
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: H04L9/00 , H04L9/40 , H04L67/104 , H04L47/783 , H04L47/80 , H04L47/83
Abstract: 本发明公开了基于区块链的网络切片可信接入及资源交易方法及系统，包括获取用户在区块链平台进行注册和身份验证所建立的数字身份，以及用户在区块链平台提交的网络服务需求；运营商根据数字身份评估提交网络服务需求的用户是否可信，对可信的用户，运营商利用数字孪生技术预测满足其网络服务需求的网络切片时延，将预测的网络切片时延与现有的资源库存进行匹配，并据此生成相应的竞标对象；运营商根据市场趋势设计竞标对象的目标拍卖策略，并实施拍卖；据竞标对象的拍卖结果，对竞标对象对应的网络切片资源自动执行资源分配。本发明通过使用智能算法根据用户行为、网络动态和市场动态调整拍卖策略，能够更有效地匹配用户需求与可用资源。
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公开(公告)号：CN118096130B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410458949.X
申请日：2024-04-17
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/18
Abstract: 本发明公开了基于电力多资源数据融合的运检数据管理系统及方法，属于检修规划技术领域。系统包括数据采集模块、用电分析模块、检修调整模块和可视化模块；数据采集模块用于采集检修日志、气象信息和设备信息；用电分析模块用于根据气象信息和设备信息预测每个电力设备的未来用电情况，根据未来用电情况计算每个电力设备的重要指数，重要指数越高表示该电力设备越容易出现故障；检修调整模块用于通过检修日志计算检修资源总量，按照每个电力设备的重要指数分配检修资源，调整每个电力设备在未来一段时间内的检修频率；可视化模块用于通过电力设备检修中心可视化大屏上实时展示各电力设备的检修情况，以及电力设备下所有电表的功率。
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公开(公告)号：CN118312908A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410727713.1
申请日：2024-06-06
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06Q10/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力数据处理技术领域，具体涉及基于云计算的电力数据处理系统，包括：数据收集与监测模块：在监测点内部署传感器，对监测点内电力设备的运行状态进行监测；数据分析模块：使用设备运行状态集合中的数据，连续计算每个设备的运行系数，构建电力设备的运行系数集合；异常检测模块：基于发出的预警信号，计算各个因素对异常信息的贡献度；异常分析模块：接收异常检测模块输出的异常信息，对设备进行维护后，更新动态阈值。系统通过在各个子区域部署传感器和监测设备，实现了对电力设备运行状态的实时监测，确保了数据的时效性和准确性，系统通过计算优化系数来调整设备运行参数，实现性能的自动优化，提高了电力系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN118037282B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410444224.5
申请日：2024-04-15
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于AI和云技术的电力业务数据智能处理系统与方法，涉及电力业务数据处理技术领域，包括：S1‑1，获取历史电力业务数据；S1‑2，训练第一分类模型、第二分类模型和第三分类模型；S1‑3，边缘节点以第一分类模型实时对电力业务数据进行分析；S1‑4，云平台实时调整电力业务数据的处理顺序，实时对电力系统进行故障监测；本发明采用边缘节点进行初步故障判断，基于初步故障判断结果，中心服务器对电力业务数据进行最终故障判断，有利于加快电力设备故障的识别速度；云平台提高了边缘节点和中心服务器之间的协作能力；使用人工智能算法处理大规模电力业务数据，提高工作效率。
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