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公开(公告)号:CN120011496A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411937007.6
申请日:2024-12-26
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/353 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N5/022 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06Q30/015 , G06Q50/06 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的能源知识智能问答方法和系统,其中方法包括以下步骤:S1、能源知识文本数据采集并生成知识库;S2、构建知识图谱并与BERT模型融合;S3、构建问答系统。本发明能够快速响应企业员工、客户查询,提供所需的信息、提高工作效率。
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公开(公告)号:CN118336678A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410273895.X
申请日:2024-03-11
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06F18/2113 , G06N3/0985 , G06N3/084 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的电动汽车充电站中期负荷预测方法,包括如下步骤:步骤1,对多元数据进行收集;步骤2,对数据进行预处理;步骤3,将预处理后数据输入LASSO模型进行回归,并根据回归系数筛选出合适的变量;步骤4,将LASSO模型特征选择后得到的数据输入BP神经网络模型,并使用网格搜索和交叉验证寻找超参数;步骤5,对模型的结果进行评估并预测。本发明通过组合最小绝对收缩和选择算子算法和反向传播神经网络算法的组合模型来解决中期负荷预测问题并运用国家电网充电站的真实数据来验证本发明提出模型的有效性。
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