专利标题 公开号/公告号 公开日期 摘要 专利状态
一种基于DEM和DSM的洪水淹没评估方法及系统 CN202410168382.2 2024-05-03 本发明公开的一种基于DEM和DSM的洪水淹没评估方法及系统，其中方法包括：获取河堤溃口信息；根据河堤溃口信息，得到溃堤口高程和溃口点坐标；以溃口点为种子，构建淹没源种子数据栈S；基于预设种子蔓延算法，以溃口点为淹没源点，构建淹没区域A；基于预设软件，对淹没区域A做空间范围裁剪，得到洪水覆盖区域B；将洪水覆盖区域B和溃堤口高程做空间差值计算，得到区域淹没水深图C；将洪水覆盖区域B和区域淹没水深图C发送至预设终端以进行显示。本发明能够快速计算洪水完全淹没范围内植被、建筑的淹没高度情况，为防汛救灾提供支撑。 专利权的授权
窃电用户智能识别模型训练方法和识别方法 CN202310184950.3 2023-09-26 本发明公开了一种窃电用户智能识别模型训练方法和识别方法，所述训练方法包括获取无标签用电数据和有标签用电数据；对用电时间序列进行预处理；由无标签用电数据的N个预处理后的用电时间序列构成第一样本数据集，由有标签用电数据的M个预处理后的用电时间序列及对应的用户类型构成第二样本数据集；构建对比表征学习模型，利用第一样本数据集对对比表征学习模型进行训练，得到目标特征编码器；构建窃电用户智能识别模型，窃电用户智能识别模型包括目标特征编码器、时频域特征提取模块以及分类计算模块；利用第二样本数据集对窃电用户智能识别模型进行训练，得到目标窃电用户智能识别模型。本发明能够提高窃电用户识别的准确性。 专利权的授权
一种基于多任务学习的非侵入式电器识别方法及系统 CN202310016410.4 2023-10-20 本发明公开了一种基于多任务学习的非侵入式电器识别方法及系统，本方法通过获取多种电器的训练样本集和验证样本集；根据卷积神经网络，构建多任务学习的非侵入式电器识别模型；计算非侵入式电器识别模型的残差值；将多种电器的待预测样本输入至训练好的非侵入式电器识别模型中，获得非侵入式电器的识别结果；其中，训练好的非侵入式电器识别模型由残差值、验证样本集和训练样本集训练得到。本发明能够充分利用电器之间的内在联系，提高非侵入式电器识别的准确度。 专利权的授权
发电负荷预测模型训练方法、预测方法、设备及存储介质 CN202211598178.1 2023-04-28 本发明公开了一种发电负荷预测模型训练方法、预测方法、设备及存储介质，所述训练方法包括获取发电能源的各项指标数据及发电环境数据，由指标数据和发电环境数据构成原始数据样本；对原始数据样本进行最大发电负荷标注；对原始数据样本进行归一化处理；利用样本数据集对构建的多个预测模型进行训练，得到输出量，再将输出量进行加权平均，得到预测输出量；利用构建的季节性指数模型对预测输出量进行处理，得到预测值；根据预测值和最大发电负荷计算评价指标，利用评价指标对预测模型的训练精度进行评价。本发明可以提高模型的训练精度，提高预测精度。 专利权的授权
分类预测模型训练方法、分类预测方法、设备及存储介质 CN202211564028.9 - 本发明公开了一种分类预测模型训练方法、分类预测方法、设备及存储介质，该训练方法包括每个客户端利用本地训练数据集对本地分类预测模型进行训练，计算出本地训练数据集中各类数据的原型，计算出公共数据集的软决策；中央服务器端将所有原型和所有软决策进行聚合，利用聚合后的原型和聚合后的软决策构建优化目标函数，并对全局分类预测模型进行训练，计算出公共数据集的软决策；每个客户端利用接收到的软决策和公共数据集对本地分类预测模型进行训练；当循环轮次等于设定轮次时，得到训练好的各本地分类预测模型和全局分类预测模型。本发明可以减少服务器与客户端之间的通信开销，实现模型架构个性化，提高模型精度。 实质审查
一种基于多源异构电力数据的数据关联方法 CN202211264500.7 2023-03-24 本申请提供一种基于多源异构电力数据的数据关联方法，目的是为了解决电力数据在不同数据源中表示不同的问题，该方法包括获取数据源中的数据；通过特征工程对各数据源中的各项数据分别进行属性提取；将锚点数据源中各项数据的属性的特征向量分别通过量化映射到离散子空间，生成与各项数据的属性相对应的代表向量和离散子空间的倒排列表；将待匹配数据源中各项数据的属性相对应的特征向量与锚点数据源中各项数据的属性相对应的代表向量进行匹配；通过属性相似度度量公式分别计算待匹配数据源中相同属性的待融合数据的相似度得分。能够将多个不同维度数据源中的数据进行特征向量化处理，并利用平滑加权杰卡德（Jaccard）算法提升其准确率。 专利权的授权
一种基于大数据的智慧碳排放监测平台 CN202211246335.2 - 本发明公开了一种基于大数据的智慧碳排放监测平台，其支撑层基于能源大数据智慧平台接入化石能源消耗的用能数据，基于调控相关系统接入调控发电数据，基于营销相关系统接入营销用采的用电数据，从而构建不同时间维度、地域维度、企业维度的碳排放模型，基于数据中台统一数据模型基础进行应用开发和数据分析计算，通过MaxCompute计算出碳排放监测数据，数据结果集通过平台推送到Rds结果集，并通过API的方式发布给应用端使用，并构建业务数据库用于存放业务基本信息，分析报告记录信息。本发明建成了覆盖电力碳排放监测、能源碳排放监测、全国碳市场行情等综合维度的碳排放监测体系，从而实现了全省、各区域及企业碳排放量的监测。 实质审查
一种新型碳排放预测模型 CN202211250191.8 - 本发明涉及碳排放监测技术领域，具体涉及一种新型碳排放预测模型，包括能源碳排放预测模型和电力碳排放预测模型，基于能源结构对宏观层面的碳排放数据进行预测，根据能源结构及经济结构演变情景，对全省、各区域及企业的碳排放水平、碳达峰情况进行预测，为政府企业开展碳排放交易提供数据和服务支撑，助力政府企业决策淘汰落后产能、推动低碳转型；以投入产出表、能源平衡表、历年能源价格以及环境统计年鉴等能源供给侧、能源消费侧两方面数据为基础数据，开发能源‑经济‑碳排放动态预测模型，并进行重点行业碳排放预测和减碳潜力分析，实现地区整体碳生产、消耗、可替代资源、减碳渠道等综合维度分析，并对未来趋势进行态势感知和预测。 实质审查
一种纵向数据融合的隐私计算方法及系统 CN202210504887.2 2023-05-02 本发明公开了一种纵向数据融合的隐私计算方法及系统，用于电力数据和移动人口数据的融合，该方法包括：输入想要评价的商圈的地理位置和时间段，中心服务器将所述任务模型拆解为若干个子任务；其中每个子任务，最多仅需要一个数据中心的原始数据；将各子任务分配至所需的原始数据对应的数据中心进行计算；各数据中心根据最佳影响权重的索引值找到对应的自身的最佳影响权重，结合本地商圈的电力数据和移动人口数据计算出子任务结果并上传至中心服务器；中心服务器将各数据中心的上传的子任务结果进行融合，得到商圈活跃度隐私计算的最终结果。本发明运用纵向联邦，科学合理地分析商圈的经济活跃性。 专利权的授权
一种家庭用电数据监控方法及装置 CN202011014137.4 2022-04-01 本发明公开了一种家庭用电数据监控方法，其中，所述方法包括：获得第一家庭的用电器信息；获得第一用电器单日的第一用电量信息；判断所述第一用电量信息是否超过第一阈值；若超过，则获得第一提醒信息；将所述第一提醒信息发送给所述第一用户。实现了能够准确、及时监控家庭用电器的用电数据，并依据用电情况调整用电器的使用状态的技术目的。 专利权的授权