-
公开(公告)号：CN115513960B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202110690953.5
申请日：2021-06-22
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 一种面向需求响应的温控负荷联合控制方法及系统，包括获取调控需求功率及调控时段、温控负荷及负荷群的工作功率、历史使用数据；按照各负荷群中温控负荷的工作功率平均值升序确定各负荷群参与调控的顺序；由各负荷群中各温控负荷的工作功率及历史使用数据结合波动功率计算式计算得到的各温控负荷在调控时段的波动功率确定各负荷群中各温控负荷参与调控的顺序；进而将各负荷群在调控时段的总工作功率依次输入到预先构建的功率差额最小化目标函数中求解后利用得到的功率差额和预先设定的优化阈值确定最优调控方案；其中，功率差额最小化目标函数是根据需求功率与各负荷群的总工作功率间的差额构建的。本发明针对调控需求利用温控负荷进行精准调控。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114996408A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210754571.9
申请日：2022-06-29
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/02
Abstract: 本发明属于电力数据处理技术领域，尤其为一种基于Bert的面向非结构化电力数据的知识抽取方法及系统，该方法中，对触发词明显、句式和位置相对固定的知识，使用正则匹配方法抽取知识实体，对于非结构化电力数据中存在实体界限模糊和实体嵌套问题，通过基于Bert的知识抽取方法来抽取知识实体，然后再利用实体抽取的结果使用基于Bert的预训练语言模型进行关系和属性抽取，最终实现对非结构化电力数据的知识抽取，充分考虑了非结构化电力数据的句式和结构，适于非结构化电力数据的知识抽取，属于一种深度学习的知识抽取方法，而深度学习方法可以自动学习特征，采用低维、稠密的实值向量表示数据，避免了对人工和专家知识的严重依赖。
-
公开(公告)号：CN115513960A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110690953.5
申请日：2021-06-22
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 一种面向需求响应的温控负荷联合控制方法及系统，包括获取调控需求功率及调控时段、温控负荷及负荷群的工作功率、历史使用数据；按照各负荷群中温控负荷的工作功率平均值升序确定各负荷群参与调控的顺序；由各负荷群中各温控负荷的工作功率及历史使用数据结合波动功率计算式计算得到的各温控负荷在调控时段的波动功率确定各负荷群中各温控负荷参与调控的顺序；进而将各负荷群在调控时段的总工作功率依次输入到预先构建的功率差额最小化目标函数中求解后利用得到的功率差额和预先设定的优化阈值确定最优调控方案；其中，功率差额最小化目标函数是根据需求功率与各负荷群的总工作功率间的差额构建的。本发明针对调控需求利用温控负荷进行精准调控。
-
公开(公告)号：CN114139497B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111519931.9
申请日：2021-12-13
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F40/126 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于文本摘要提取技术领域，尤其为一种基于BERTSUM模型的文本摘要提取方法先对需要提取摘要的文本进行预处理，然后将预处理后的数据输入改进的BERT模型进行处理，判断出应该出现在摘要中的句子，BERT模型的改进过程中，在BERT模型原本的损失函数中增加一个余弦相似度损失，避免了数据处理中过度拟合，使得获得的摘要更加准确；另外，通过加入余弦相似性约束，使得BERT模型在训练早期，获得的结果的损失能够更快的下降，提高数据处理的速度；BERT模型的改进方面还包括加入融合指针网络的UniLM模型，通过融合指针网络的UniLM模型对文本下游生成任务进行微调，提前获取文本中的关键信息词，提高文本摘要的获得速度。
-
公开(公告)号：CN114139497A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111519931.9
申请日：2021-12-13
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F40/126 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于文本摘要提取技术领域，尤其为一种基于BERTSUM模型的文本摘要提取方法先对需要提取摘要的文本进行预处理，然后将预处理后的数据输入改进的BERT模型进行处理，判断出应该出现在摘要中的句子，BERT模型的改进过程中，在BERT模型原本的损失函数中增加一个余弦相似度损失，避免了数据处理中过度拟合，使得获得的摘要更加准确；另外，通过加入余弦相似性约束，使得BERT模型在训练早期，获得的结果的损失能够更快的下降，提高数据处理的速度；BERT模型的改进方面还包括加入融合指针网络的UniLM模型，通过融合指针网络的UniLM模型对文本下游生成任务进行微调，提前获取文本中的关键信息词，提高文本摘要的获得速度。
-
公开(公告)号：CN113505594A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110837735.X
申请日：2021-07-23
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种电力行业术语库建设方法及系统，该方法包括：根据电力业务的业务特征对电力业务进行分类，从而分类为多个业务主题域；根据电力行业的业务概念以及所述业务概念的定义，列举出每个所述业务主题域下的业务术语；根据所述业务术语以及所述业务术语对应的业务概念对电力行业的元数据存储库进行电力行业的关键词提取，并建立所述关键词与所述业务术语之间的对应关系；将所述关键词、所述关键词对应的所述业务术语、所述关键词对应的所述业务术语所属的业务主题域进行汇总从而形成电力行业业务词库。本发明能够形成体系化的电力行业业务术语库，可以提高电力行业数据管理的效率，可以提升电力行业数据分词的准确性。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.033 seconds)
