一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力安全工器具管理系統(tǒng)，屬工具管理領(lǐng)域。包括智能感應(yīng)模塊、數(shù)字化管理模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)字化處理模塊和安全有效期管理模塊；利用RFID和傳感器物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)對電力安全工器具的智能感應(yīng)和實時監(jiān)測；實現(xiàn)對工器具信息的錄入、...

本申請?zhí)峁┮环N基于物理信息增強與多源數(shù)據(jù)融合的建筑總能耗預(yù)測方法。該方法包括：獲取辦公建筑的歷史總能耗數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)及社會數(shù)據(jù)；對歷史總能耗數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)及社會數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程構(gòu)建，得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，構(gòu)...

本申請?zhí)峁┮环N基于三元融合與雙重動態(tài)修正的建筑能耗定額制定方法。該方法包括：獲取建筑所在地的氣象數(shù)據(jù)和對應(yīng)的能耗定額規(guī)則類數(shù)據(jù)；根據(jù)所述氣象數(shù)據(jù)構(gòu)建建筑的能耗畫像；將所述晝夜用能占比、峰型特征系數(shù)、人員?用能相關(guān)性、用能?光伏發(fā)電匹配度...

本發(fā)明公開了一種基于仿真平臺的風(fēng)電機組模型參數(shù)多工況優(yōu)化方法，包括：將待優(yōu)化參數(shù)設(shè)置為占位符，形成模板文件，建立參數(shù)映射表。通過參數(shù)映射表，將候選參數(shù)自動替換模板文件中的占位符，生成對應(yīng)仿真文件，并調(diào)用電磁暫態(tài)仿真平臺進行多工況仿真計算...

本發(fā)明提出了一種基于動態(tài)貢獻度和Shapley值的車網(wǎng)互動激勵方法，首先識別車網(wǎng)互動中的核心參與主體，圍繞服務(wù)質(zhì)量、資源規(guī)模、參與度和數(shù)據(jù)價值四個維度構(gòu)建動態(tài)貢獻度評價體系，并以季度為周期滾動更新評分，精準(zhǔn)反映各方貢獻變化。隨后，基于博...

本申請?zhí)峁┮环N基于知識增強的多模態(tài)電力培訓(xùn)大語言模型構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能與電力行業(yè)教育培訓(xùn)的交叉技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：收集電力培訓(xùn)領(lǐng)域的文本與圖像數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理與對齊后形成多模態(tài)樣本集；構(gòu)建并動態(tài)更新電力培訓(xùn)多模...

本發(fā)明公開了一種用戶側(cè)儲能行為辨識方法，包括：步驟S1，對電量與電壓數(shù)據(jù)進行必要的同步對齊和質(zhì)量控制預(yù)處理；步驟S2，在每個滑動窗口內(nèi)計算能量閉環(huán)一致性、充放電對稱性、電量–電壓相位滯后及頻域突變和異常波動率關(guān)鍵特征；步驟S3，基于上述...

本申請?zhí)峁┮环N基于多源數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)負(fù)荷柔性調(diào)節(jié)方法。該方法包括：獲取目標(biāo)農(nóng)業(yè)大棚的負(fù)荷數(shù)據(jù)，并對負(fù)荷數(shù)據(jù)進行多源負(fù)荷分析，得到各類型可調(diào)節(jié)負(fù)荷，其中，各類型可調(diào)節(jié)負(fù)荷包括可平移負(fù)荷、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷和可削減負(fù)荷；計算各類型可調(diào)節(jié)負(fù)荷的調(diào)...

本發(fā)明屬于電力交通融合網(wǎng)絡(luò)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于動態(tài)碳排放因子的電力?交通耦合網(wǎng)絡(luò)協(xié)同優(yōu)化方法，包括構(gòu)建描述電力?交通耦合網(wǎng)絡(luò)協(xié)同運行的雙層優(yōu)化模型；對雙層優(yōu)化模型的上層模型進行等價重構(gòu)與線性化處理，轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)二次約束規(guī)劃...

本發(fā)明提出了一種基于圖形化界面的模型構(gòu)建方法，包括以下步驟：S1：從模型庫拖拽模型組件到設(shè)計畫布，按業(yè)務(wù)需求組件形成計算流程，并填寫各組件參數(shù)及輸入數(shù)據(jù)表信息；S2：基于末端模型輸入的描述文件，測算Spark資源，將流程解析為模型鏈表，...

本發(fā)明涉及一種共光路分光式SF6氣體泄漏光學(xué)檢測系統(tǒng)及方法，屬于氣體泄漏光學(xué)檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括：前置成像透鏡組捕獲并匯聚目標(biāo)場景的紅外輻射光束形成無視差的統(tǒng)一光錐；分光模組對進入的光錐進行能量分割得到兩路同步的光束，分別進入第一、第二成...

本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)中心與虛擬電廠協(xié)同運行方法及系統(tǒng)，包括構(gòu)建數(shù)據(jù)中心與虛擬電廠的兩層協(xié)同優(yōu)化模型；其中，所述兩層系統(tǒng)優(yōu)化模型包括以虛擬電廠凈利潤最大化為目標(biāo)的高層模型，以及以多數(shù)據(jù)中心集群總運行成本最小為目標(biāo)的低層模型；采用粒子群優(yōu)化算...

一種基于隱私保護的跨域線損預(yù)測方法和系統(tǒng)，構(gòu)建由中央服務(wù)器和多個客戶端組成的聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)，中央服務(wù)器維護全局預(yù)測模型。各客戶端擁有包含線損數(shù)據(jù)的本地私有數(shù)據(jù)集。服務(wù)器將全局模型分發(fā)至客戶端。各客戶端在本地訓(xùn)練模型并計算模型更新，對更新進...

本發(fā)明屬于電力通信領(lǐng)域，公開了一種電力終端重傳策略模型訓(xùn)練方法、確定方法及相關(guān)裝置，在訓(xùn)練階段，各電力終端利用本地數(shù)據(jù)對全局重傳策略模型進行訓(xùn)練，僅將模型參數(shù)上傳至中央服務(wù)器，從根本上保障了電網(wǎng)數(shù)據(jù)的隱私安全和獨立性。中央服務(wù)器采用基于...

本發(fā)明公開了基于共享儲能的樓宇集群能量調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及樓宇能量共享技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：基于多主體協(xié)同的能量交易特征確定樓宇集群貫通共享儲能系統(tǒng)的運行成本優(yōu)化目標(biāo)；基于運行成本優(yōu)化目標(biāo)建立樓宇集群在共享儲能下的多維約束條件，并求解...

本申請公開了獨立儲能日前市場交易決策優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及電網(wǎng)調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：構(gòu)建電價變化響應(yīng)模型，構(gòu)建激勵補償響應(yīng)模型，構(gòu)建混合響應(yīng)模型；根據(jù)最大獨立儲能利潤、最小需求響應(yīng)成本以及最高用戶滿意程度構(gòu)建多目標(biāo)決策優(yōu)化函數(shù)，以多目標(biāo)...

本發(fā)明公開了一種全功率型海上風(fēng)電機組模塊化全電磁暫態(tài)測試方法，包括：構(gòu)建全功率型風(fēng)機單體模型，對于內(nèi)部采用多模塊并聯(lián)結(jié)構(gòu)的風(fēng)機，基于單體模型，通過倍乘單元模塊進行等值放大，獲得等效風(fēng)機模型，建立工況測試模塊，通過調(diào)整外部電網(wǎng)電壓源的輸入...

本發(fā)明提供一種基于核主元回歸分析的短期電力負(fù)荷區(qū)間預(yù)測方法，該方法包括：獲取歷史電力負(fù)荷數(shù)據(jù)和對應(yīng)的歷史電力負(fù)荷影響數(shù)據(jù)；對歷史電力負(fù)荷影響數(shù)據(jù)進行聚類，按照聚類結(jié)果確定每種用電場景下對應(yīng)的歷史電力負(fù)荷影響數(shù)據(jù)；針對每種用電場景下對應(yīng)的...

本發(fā)明公開了一種電力無人機巡檢數(shù)據(jù)安全智能研判方法，涉及電力無人機安全技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括對電力無人機系統(tǒng)通信協(xié)議、固件及移動端?SDK的漏洞挖掘和風(fēng)險識別，建立電力無人機通信協(xié)議安全量化指標(biāo)模型；利用深度學(xué)習(xí)模型對電力無人機?APP?...

本發(fā)明提出了一種基于分布式資源聚類的柔性互聯(lián)裝置選址方法及系統(tǒng)，包括：根據(jù)規(guī)劃區(qū)域的光伏出力和負(fù)荷數(shù)據(jù)構(gòu)建光伏出力特征圖拉普拉斯矩陣和負(fù)荷特征圖拉普拉斯矩陣，構(gòu)建的矩陣通過DGRNMF進行分解，將分解結(jié)果通過k?means聚類算法求解光...