广东电网有限责任公司

本发明涉及分布式数据仓库资源调度技术领域，具体涉及感知多集群负载的混合计算任务动态调度与资源分配系统，应用于分布式数据仓库异构算力集群，包括虚拟集群管理单元、资源队列调度中心、负载感知分配器、混合任务调度引擎、弹性资源调控模块与资源隔离保障单元。系统通过虚拟集群粒度的CPU配额、内存配额、并发执行槽位数与I/O带宽配额配置，在八级资源队列之上实现高优队列与低优队列之间的双向资源借用；通过瞬时偏离量与历史波动率双因子动态步长公式驱动跨虚拟集群配额再分配，并以二阶加速度调节项与迟滞死区机制抑制震荡；通过初始分类错误纠正子单元将任务通道纠错结果回写至负载感知分配器构建感知—决策—执行三级反馈闭环。

本发明公开了一种文件评估方法和系统，属于自然语言处理技术领域，所述方法为：获取待评估文件以及所述待评估文件对应的文件层级，并对所述待评估文件进行识别，得到待评估术语；将所述待评估术语与预设层级知识图谱进行匹配，得到匹配成功的第一术语，以及所述第一术语对应的层级标签；将所述文件层级与所述层级标签进行比对，若不一致，则判定所述第一术语存在层级冲突，并将存在层级冲突的第一术语确定为第二术语；根据所述第一术语的第一数量和所述第二术语的第二数量确定评估结果。因此，通过实施本发明，能够提升跨层级场景下文件评估的准确性。

本发明公开一种基于时序知识图谱的电力营销业务知识管理方法、装置、终端设备及存储介质，属于电力知识管理技术领域。方法包括根据用户查询语句的查询要素进行图谱的对象、时间及关系映射，构建对应的查询向量；在预设时序知识图谱中根据查询向量匹配对应的目标知识条目；每一知识条目均配置有内容正确性状态标识及权重系数，根据内容正确性状态标识及预设的半衰期参数确定生命周期状态标识后确定权重系数；根据目标知识条目的内容正确性状态标识及权重系数进行主排序，根据目标知识条目的有效时间窗口与查询时间进行从排序，结合查询要素中的查询意图及预设意图处理规则处理生成查询结果，通过实施本发明，解决现有技术智能问答准确率低的问题。

本发明公开了一种电网规划方案的评估方法及装置，属于电力系统运行与规划领域，方法包括：获取基准电网及待评估电网规划方案的基础数据；根据各机组成本参数及时间窗口的长度，以总启停成本及总运行成本最小化为目标构建机组组合模型并在第一约束条件下对模型进行求解；基于机组总数、时间窗口的长度及各机组出力成本拟合系数，以待评估电网规划方案的总运行成本最小化为目标构建经济调度模型，并对第一约束进行更新，生成第二约束条件；在第二约束条件下对经济调度模型进行求解；并基于求解结果确定待评估电网规划方案的评估结果，因此，通过实施本发明，能够解决现有技术中对电网规划方案的评估结果精准性较低的问题。

本发明涉及一种电力设备红外图像智能标注系统及标注服务器，属于电力设备红外诊断技术领域。系统包括：图像预处理模块，用于对多模态原始数据进行增强、融合、工况归一化处理以及三维温度场构建，输出多模态特征图、标准化温度矩阵和结构化温度数据；智能标注与校验模块，用于根据多模态特征图、标准化温度矩阵和结构化温度数据，基于少样本学习网络对设备轮廓和热点区域进行预标注；同时利用结构化温度数据对预标注结果进行物理规律校验并计算标注置信度。本发明通过工况归一化消除工况干扰，物理约束校验确保标注可解释性，人机协同闭环与增量学习解决样本稀缺问题，实现了高精度、高效率、可进化的智能标注。

本发明涉及一种输电线路线下环境全景数据获取及构建系统，属于输电线路巡检技术领域，旨在解决现有导线‑植被临界区分类准确率低、单木分割易受遮挡干扰、多期巡检数据配准误差大的问题。系统包括数据采集模块、多源数据融合与配准模块、材质感知分类模块及全景环境构建模块；通过多传感器联合标定生成多维属性融合点云，基于几何置信度动态注意力机制修正导线‑植被误分点，采用融合空间与强度特征的图割算法实现单木分割，并以刚性基准ICP配准实现全景模型增量更新。解决树木遮挡/重叠导致单木分割精度低的问题，提高了输电线路通道全景三维模型构建的准确度。

本发明公开了一种充电桩和储能参与台区三相电流不平衡调控方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，属于配电自动化技术领域。方法包括：获取目标台区电压及功率数据、充电桩三线制与储能系统四线制拓扑数据以构建灵敏度矩阵；基于拓扑数据，分别构建表征充电桩负序映射的第一分相控制模型与储能零序映射的第二分相控制模型；结合矩阵与模型，构建以成本最小为目标且设有多维安全约束的治理优化模型；求解该模型生成指令值以控制对应设备调整输出功率。本发明能够解决现有台区电能质量治理方法未能统筹协同多源异构设备在消除不对称分量上的底层拓扑能力差异，导致电压越限与三相电流不平衡难以被同时且经济地消除的问题。

本发明涉及动态建模、数据处理技术，揭露了一种面向微电网储能的风电与光伏出力运行优化方法，包括：采集历史风光负荷及储能约束数据，通过构建边际概率与联合相关模型，结合分层采样与日内秩序重构技术，生成大规模初始候选风光场景集；将候选风光场景输入储能快速运行评估模型以提取运行敏感特征，并将其与风光的概率统计特征、时序动态特征相融合；基于综合距离采用混合密度聚类提取常规代表场景，同时强制识别并保留极端尾部风险场景；最终输出概率权重与风险标签的代表风光场景集，确定微电网储能下风电与光伏出力调度策略。本发明可以提高微电网储能规划与运行优化的准确性和可靠性。

本发明提供一种电力业务的人机交互方法、系统、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域，包括：获取针对电力业务的查询请求，生成结构化任务信息和目标提示词；确定待处理任务以及目标智能体；基于目标智能体对待处理任务进行模拟推演，得到评估反馈信息；更新目标智能体的评估值，确定目标推理链路，利用目标推理链路确定目标解答结果。本发明通过将查询请求转化为结构化任务信息和目标提示词以精准捕捉用户意图，并结合历史任务执行记录动态确定待处理任务和目标智能体，进而借助推演评估与反馈更新机制对推理链路进行动态寻优，从而能够实现在复杂电力业务场景下的精准任务规划与高效推理，提升了人机交互的智能化水平与响应可靠性。

本发明公开了一种基于语言模型的电力调度领域知识检索方法、装置、终端设备及存储介质，属于信息检索技术领域，所述方法为：获取用户输入的自然查询语言；将自然查询语言输入向量编码模型中，以使向量编码模型输出查询语义向量；其中，向量编码模型的训练包括：以电力调度领域文本片段为样本，以对应的真实文本术语、文本分类以及所属业务为样本标签，以对应的预测语义向量为输出，对向量编码模型进行领域微调训练，直至第一损失函数收敛；根据查询语义向量在向量知识库中召回若干相似知识片段；基于若干相似知识片段生成检索结果，因此，通过实施本发明，能够解决现有技术存在的检索结果准确率不足问题。

本申请属于电网调度技术领域，公开了一种基于深度强化学习的能源系统低碳调度方法及装置，该方法通过黎曼流型特征的提取和群体分布的解析更改了决策网络的输入构造，将现有技术中全局决策网络的输入从环境状态信息更改为了全局状态信息加流型特征群体分布和下一时刻的预测群体分布，将现有技术中单个局部决策网络的输入从局部状态信息更改为了流型特征群体分布、下一时刻的预测群体分布和其对应的单元状态；本申请显著降低了决策网络的输入维度和决策搜索的复杂度，从而有效提升的算法效率，实现了能源系统的快速调度。

本发明公开了一种电网区域的风险等级划分方法及系统，属于电网灾损预警技术领域，所述方法为：对目标监测电网进行划分，获取若干空间网格，并获取各空间网格对应的标准气象特征数据、标准电力设备数据和标准历史灾损数据；基于上述数据获取各空间网格的气象危险性指数、设备暴露度指数、设备脆弱性指数和灾损预测概率；将上述数据进行多维融合，获取各空间网格的综合灾损风险指数，并对各空间网格的综合灾损风险指数进行风险等级划分，确定各空间网格风险等级。本发明提供的一种电网区域的风险等级划分方法能够融合电网设备的多维度灾损指标构建电网各区域的综合灾损风险指数，实现对电网各区域灾损风险的划分。

本发明公开了基于频率安全和电压刚度联合约束的新能源基地机组优化方法、装置、终端设备及存储介质，属于电力系统运行优化技术领域。方法包括获取待优化新能源基地的频率响应参数和电气基础参数；根据频率响应参数构建频率响应模型后生成频率安全约束；根据电气基础参数构建新能源场站输出功率与并网点电压刚度的定量映射关系后生成电压刚度约束；根据时序运行参数、电气基础参数及运行成本数据，构建机组组合优化模型及对应的火电机组运行和储能运行约束，结合频率安全和电压刚度约束，以总运行成本最小为目标求解优化模型得到机组启停策略及电源出力分配策略并进行调度优化，通过实施本发明，解决现有技术难以实现频率与电压协同保障的问题。

本发明公开了一种电网柔性化改造的物理网架参数配置方法、装置及终端设备，属于电力系统规划技术领域。方法包括：获取初步目标改造场景；提取得分最低的指标作为瓶颈物理指标，将目标偏差量反演映射为参数调节限制条件并生成可行寻优域；结合运行规程、动态特性及灵敏度条件确定安全越限、暂态稳定恢复与改造成效达标约束；在寻优域内按上述约束构建闭环补偿策略执行仿真寻优，得到目标物理设备参数序列；基于该序列生成配置指令下发至电网控制系统执行。本发明解决了现有电网评价方法仅输出孤立评分而与底层实体网架脱节，以及缺乏逆向反演机制导致无法自动生成闭环配置策略的问题。

本发明涉及一种支持动态审计与自适应剔除的联邦学习方法及系统。方法包括：多个参与方模型将模型参数以复制秘密共享形式提交至由若干个服务器节点组成的聚合协调器；聚合协调器协同执行动态审计流程，计算各参与方模型与当前轮全局模型的模型偏差度；聚合协调器根据模型偏差度识别并过滤掉所有参与方模型中的异常模型参数，根据过滤结果更新每个参与方模型的历史信誉积分；聚合协调器根据当前信誉积分和历史信誉积分计算权重并进行多因子加权聚合，生成新一轮全局模型的模型参数；在每一轮训练迭代完成后分发至所有参与方模型，作为其下一轮本地训练的基线模型。采用本方法能够实现在参与方模型和全局模型之间完成高鲁棒性和高准确性的联邦学习。

本发明公开了一种基于台区通信能力分析的台区拓扑识别方法及系统，属于智能电网技术领域，所述方法为：基于台区内预获取的多源数据，提取通信质量评估特征；基于所述多源数据和所述通信质量评估特征构建通信质量评估模型；基于所述通信质量评估模型对台区内各通信链路进行稳定性评估，得到稳定性评估结果；基于所述稳定性评估结果，构建通信质量与拓扑关联关系；基于所述通信质量与拓扑关联关系识别各台区通信节点位置和通信节点边界，输出台区拓扑结构。因此，通过实施本发明能够实现从通信性能视角反推物理拓扑连接，有效应对分布式电源波动和负荷变化等动态电网环境，提升智能电网台区拓扑识别的可靠性。