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公开(公告)号：CN113077174A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110429139.8
申请日：2021-04-21
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 邓勇 , 李宏发 , 陈吴晓 , 陈行滨 , 乐艺泽 , 黄锐 , 熊军 , 李霄铭 , 余翔 , 陈汉城 , 何纪元 , 林旭军 , 冷正龙 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 丁宁 , 林嘉
Abstract: 本发明涉及一种基于曲线离散弗雷歇距离匹配的排治污设备状态研判方法。基于电力大数据构建企业总用电量和排污治污设备用电量曲线，通过计算曲线离散弗雷歇距离量化曲线差异，判断排污治污设备和生产设备的用电特征是否相似，从而检测企业排污治污设备的运行状态。
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公开(公告)号：CN112800148A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110156908.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 邓勇 , 李宏发 , 陈吴晓 , 陈行滨 , 乐艺泽 , 黄锐 , 熊军 , 李霄铭 , 余翔 , 陈汉城 , 何纪元 , 林旭军 , 冷正龙 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 丁宁 , 林嘉
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类特征树和离群度量化的散乱污企业研判方法。该方法包括：收集企业一个月内包括每日用电量、谷时用电量、峰时用电量、平时用电量的历史用电数据进行预处理并构建企业用电特征；根据企业用电特征，通过计算聚类特征统计量构建聚类特征树模型；通过聚类特征的稠密度和节点深度计算离群度，并在剪枝和重构过程中对数据离群度进行调整；使用聚类特征树的叶子节点进行聚类，通过离群度的感染传播确定更新数据离群度，作为散乱污企业研判的依据。本发明解决了传统基于统计学的方法中对特征利用的不充分，解决了聚类方法需要人工对聚类结果进行分析研判的问题，同时增加了模型的鲁棒性和可延展性。
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公开(公告)号：CN113077174B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110429139.8
申请日：2021-04-21
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 邓勇 , 李宏发 , 陈吴晓 , 陈行滨 , 乐艺泽 , 黄锐 , 熊军 , 李霄铭 , 余翔 , 陈汉城 , 何纪元 , 林旭军 , 冷正龙 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 丁宁 , 林嘉
Abstract: 本发明涉及一种基于曲线离散弗雷歇距离匹配的排治污设备状态研判方法。基于电力大数据构建企业总用电量和排污治污设备用电量曲线，通过计算曲线离散弗雷歇距离量化曲线差异，判断排污治污设备和生产设备的用电特征是否相似，从而检测企业排污治污设备的运行状态。
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公开(公告)号：CN112749211B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110065516.4
申请日：2021-01-18
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 邓勇 , 陈汉城 , 何纪元 , 李宏发 , 陈行滨 , 陈吴晓 , 黄锐 , 熊军 , 林旭军 , 李霄铭 , 余翔 , 冷正龙 , 丁宁 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 乐艺泽 , 林嘉
IPC: G06F16/2458 , G06N3/00 , G06N3/12 , G06Q10/04 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种基于电力大数据的茶叶产量预测新方法。包括：步骤S1、收集汇聚包括历年茶叶产量、茶企用电量、茶企生产茶系分类等相关历史数据，并进行数据预处理；步骤S2、构建基于多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型，引入遗传算法进行参数优化，得到拟合数据；步骤S3、将获得的拟合数据与对应的茶产量历史数据的残差值作为特征输入，构建基于灰色茶产预测模型GM(1,1,α)，引入改进粒子群迭代算法实现参数调优；步骤S4、将灰色茶产预测模型GM(1,1,α)和多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型融合构造来实现最终茶叶产量预测。本发明提高了茶叶产量预测效果。
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公开(公告)号：CN112749211A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110065516.4
申请日：2021-01-18
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 邓勇 , 陈汉城 , 何纪元 , 李宏发 , 陈行滨 , 陈吴晓 , 黄锐 , 熊军 , 林旭军 , 李霄铭 , 余翔 , 冷正龙 , 丁宁 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 乐艺泽 , 林嘉
IPC: G06F16/2458 , G06N3/00 , G06N3/12 , G06Q10/04 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种基于电力大数据的茶叶产量预测新方法。包括：步骤S1、收集汇聚包括历年茶叶产量、茶企用电量、茶企生产茶系分类等相关历史数据，并进行数据预处理；步骤S2、构建基于多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型，引入遗传算法进行参数优化，得到拟合数据；步骤S3、将获得的拟合数据与对应的茶产量历史数据的残差值作为特征输入，构建基于灰色茶产预测模型GM(1,1,α)，引入改进粒子群迭代算法实现参数调优；步骤S4、将灰色茶产预测模型GM(1,1,α)和多元时间序列ARIMA(p,d,q)分析模型融合构造来实现最终茶叶产量预测。本发明提高了茶叶产量预测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112800148B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110156908.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 邓勇 , 李宏发 , 陈吴晓 , 陈行滨 , 乐艺泽 , 黄锐 , 熊军 , 李霄铭 , 余翔 , 陈汉城 , 何纪元 , 林旭军 , 冷正龙 , 杨启帆 , 杨劲怀 , 王栋 , 吴茜 , 谢景宇 , 林灵婷 , 丁宁 , 林嘉
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类特征树和离群度量化的散乱污企业研判方法。该方法包括：收集企业一个月内包括每日用电量、谷时用电量、峰时用电量、平时用电量的历史用电数据进行预处理并构建企业用电特征；根据企业用电特征，通过计算聚类特征统计量构建聚类特征树模型；通过聚类特征的稠密度和节点深度计算离群度，并在剪枝和重构过程中对数据离群度进行调整；使用聚类特征树的叶子节点进行聚类，通过离群度的感染传播确定更新数据离群度，作为散乱污企业研判的依据。本发明解决了传统基于统计学的方法中对特征利用的不充分，解决了聚类方法需要人工对聚类结果进行分析研判的问题，同时增加了模型的鲁棒性和可延展性。
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公开(公告)号：CN119854171A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411663996.4
申请日：2024-11-20
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H04L43/0805 , H04L43/50 , H04L41/14 , H04L67/12 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种极端灾害下新型配电通信网的评估方法及系统，通过构建新型配电系统10kV线路的双网耦合模型、极端灾害下的电网节点失效模型、极端灾害下失去电网节点能量供给后的通信节点失效模型，充分考虑配电系统电网和通信网的关联特性，且准确判断电网节点和通信节点的失效情况，生成极端灾害下电网节点流经风速的概率分布，真实模拟风速情况，为判断电网节点失效提供依据，基于新型配电系统10kV线路的双网耦合模型、极端灾害下的电网节点失效模型、极端灾害下失去电网节点能量供给后的通信节点失效模型以及极端灾害下电网节点流经风速的概率分布进行级联失效模拟，进而评估通信网的可靠性，提高了通信网可靠性评估的准确性和实用性。
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公开(公告)号：CN119789113A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411713685.4
申请日：2024-11-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习的端到端确定性切片编排方法及装置，通过虚拟化技术将物理网络节点映射至虚拟网络上，得到端到端网络切片虚拟化模型；获取目标网络切片的资源数据，根据资源数据计算目标网络切片的信息新鲜度指标、可靠性指标、时延指标以及吞吐量指标；根据目标网络切片的信息新鲜度指标、可靠性指标、时延指标以及吞吐量指标构建资源分配优化模型；通过深度强化学习算法以及马尔可夫决策过程模型对资源分配优化模型进行优化求解，得到目标网络切片的资源分配方案；根据资源分配方案为不同业务分配资源。从而在不同网络条件下保持较高的业务满意度，实现电力业务的确定性传输，减少通信时延并提高可靠性。
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公开(公告)号：CN113905405B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111374755.4
申请日：2021-11-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H04W24/04 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及一种电力无线接入专网异常流量检测方法，包括以下步骤：S1：在电力无线接入专网场景下，对底层数据流进行采样并导入到OpenFlow控制器中，对数据流进行预处理及标准归一化；S2：采用卷积神经网络CNN提取时间序列数据特征并转化为维度固定的稠密向量，采用融合注意力机制的CNN单元捕捉时间序列细粒度特征；S3：将CNN提取的局部特征与长短期记忆网络LSTM提取的序列特征相结合，对电力接入专网流量数据进行异常检测。该方法有利于提高电力无线接入专网中异常流量检测的准确率。
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公开(公告)号：CN117675069A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311451634.4
申请日：2023-11-02
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力时间同步系统路由方法及终端，获取电力通信同步网的拓扑建模，拓扑建模包括节点和连接各个节点的光纤链路的集合；初始化当前时刻对应的状态集合，状态集合包括当前业务请求以及由所述节点以及光纤链路组成的大于一个的候选最短路径，候选最短路径满足当前业务请求；根据深度强化学习模型以成功分配当前业务请求、节点间距离差值最小以及节点间跳数差值为最小为目标，从候选最短路径中得到目标最短路径；根据目标最短路径完成当前业务请求；本发明降低时钟信号在传递过程中所产生的误差；即本发明中设置了足够的启发式信息，从而避免了深度强化学习盲目探索环境的情况，清晰展示了优化目标。
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