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公开(公告)号：CN114925228B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210699395.3
申请日：2022-06-20
申请人： 广东电网有限责任公司
摘要： 本申请涉及一种点云解算的可视化监控方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：向服务器发送点云解算请求；点云解算请求用于指示服务器对待解算图像进行点云解算，并根据各待解算图像对应的解算进度描述信息生成解算响应消息；接收并解析服务器发送的解算响应消息，展示各待解算图像对应的解算进度描述信息；解算进度描述信息用于供目标对象确定目标图像；向服务器发送携带有目标对象对应的分类标签的数据下载请求；数据下载请求用于指示服务器根据分类标签对目标图像对应的点云数据进行分类，得到目标图像对应的分类后点云数据；分类后点云数据用于供客户端下载并展示。采用本方法能够提高获取点云数据的效率。
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公开(公告)号：CN118052523A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410347238.5
申请日：2024-03-26
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/10 , G06Q10/0633 , G06Q50/06
摘要： 本申请涉及一种基于数字孪生的目标施工方案管理方法、系统和计算机产品。所述方法包括：获取电力系统中施工项目的项目信息，根据项目信息和数字孪生技术获取施工项目对应的项目模型，其中，项目信息包括若干项目流程以及各项目流程对应的处理时间；基于项目模型确定当前时刻施工的目标项目流程，并获取目标项目流程对应的目标处理时间，根据目标处理时间确定目标项目流程的施工效率，其中，目标处理时间包括理论处理时间和实际处理时间；根据施工效率对施工项目的项目流程进行规划，得到目标施工方案，用以根据目标施工方案管理施工项目。采用本方法能够实现精细化管理，提高管理效果，还可以实时获取项目实际状态，提高数据实时性和管理效率。
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公开(公告)号：CN117874437B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410277341.7
申请日：2024-03-12
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06Q10/0635 , G06F123/02
摘要： 本申请提供一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法，包括：对生产线上的历史安全事故数据进行去噪处理，提取时间点，排除偶发性干扰因素对事故分析的干扰；根据频域分析得到的周期性规律，通过季节性自回归积分滑动平均模型，对历史安全事故记录进行季节性趋势分析；根据季节性趋势利用随机森林算法进行特征学习，从非线性和非平稳时间序列中识别和提取事故演变特征；识别和量化生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性的差异性，预测不同生产线环节在事故发生时的反应；预测不同生产线环节在事故发生时的反应，模拟应急响应策略，调整生产线应急响应策略。
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公开(公告)号：CN117896506A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410288404.9
申请日：2024-03-14
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： H04N7/18 , G06V10/44 , G06V10/764
摘要： 本申请提供一种动态的现场作业场景可视化监控方法，包括：结合历史物品堆放数据和现场物品的种类识别结果，确定在电力作业现场中现场物品的堆放模式；通过监控作业现场和历史工作记录，确定作业人员与物品堆放模式之间的关系；基于安全标准和作业效率，设置异常检测模块，识别出偏离安全标准或作业效率的异常物品堆放模式，发出警报并向相关人员发送提示信息；更新异常检测模块的检测参数，根据新的异常堆放模式的识别结果和电力作业人员现场堆放行为调整堆放模式的识别参数。
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公开(公告)号：CN117852815A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311838860.8
申请日：2023-12-28
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q10/10 , G06Q40/06
摘要： 本申请涉及一种基于专业指标建模分析的投资评价方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：构建针对待评价的电网项目的项目投资评价指标体系；根据各待评价的电网项目所对应的项目类别和评价对象，确定项目投资评价指标体系所涉及的评价指标对应的数据监测方法；根据评价指标对应的指标预设取值区间，确定评价指标的评价标准；根据评价指标对应的数据监测方法，统计各待评价的电网项目在评价指标下对应的指标监测数据根据评价指标的评价标准和各待评价的电网项目对应的指标监测数据，输出各电网项目对应的投资评价结果；投资评价结果用于供用户对电网项目进行投资决策。采用本方法能够提高电网项目投资的资源使用效率。
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公开(公告)号：CN117829611A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410199734.0
申请日：2024-02-23
申请人： 广东电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的分包商管理风险评估预警方法。该方法包括：获取目标分包商的至少一个风险评估数据以及数据采集时间；将至少一个风险评估数据与预先确定的至少一个历史风险特征数据进行相似度计算，确定与至少一个历史风险特征数据对应的数据相似度；将数据采集时间与至少一个历史风险特征数据对应的历史采集时间分别进行相似度计算，确定与至少一个历史风险特征数据对应的时间相似度；根据数据相似度以及时间相似度，确定目标分包商的风险评估结果；根据风险评估结果，确定风险预警级别，并根据风险预警级别向用户告警。采用本申请技术方案，避免了由于出现人工判断错误，从而导致判断结果的不准确的问题。
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公开(公告)号：CN117788957A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410199687.X
申请日：2024-02-23
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/0985
摘要： 本发明涉及图像分类技术领域，具体为一种基于深度学习的资质图像分类方法及系统，包括以下步骤，基于原始图像数据集，采用数据增强算法，包括随机裁剪、翻转、颜色变换以及Z‑Score标准化方法，进行数据集的扩展和标准化处理，匹配深度学习模型的输入要求，生成增强后的标准化图像数据集。本发明中，通过随机裁剪、翻转、颜色变换及Z‑Score标准化，增强了模型的泛化能力和适应性，采用迁移学习算法和预训练模型，加速了训练过程，减少数据需求和计算资源，SMOTE算法处理类别不平衡问题，确保分类的公正性，图卷积网络和频域分析技术的结合，增强了对图像结构化特征的识别，神经风格迁移技术的应用，优化图像的视觉表现，进一步提升模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117272361A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310174947.3
申请日：2023-02-28
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： G06F21/62 , G06F16/35 , G06F40/289
摘要： 本申请提供一种区块链安全信息管理系统及方法，该方法包括：终端设备接收待上链的数据，对该数据进行分类识别确定该数据的类型；终端设备确定该数据的类型属于文本信息时，对文本信息数据执行上链安全验证操作确定该文本信息数据的安全性；终端设备确定该文本信息数据属于安全信息时，将该文本信息数据执行上区块链操作。本申请提供的技术方案具有安全性高的优点。
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公开(公告)号：CN117034127A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311306130.3
申请日：2023-10-10
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06N5/01 , G06F18/213 , G06F18/25 , G01R31/00
摘要： 本申请提供了一种基于大数据的电网设备监测预警方法、系统和介质。该方法包括：采集区域电网设备和环境的监测信息并生成特征图谱以及特征树模型并对局域设备进行分布规划获得多个子域电网设备群和对应子特征树模型并提取特征数据，后结合环境数据处理获得功耗运行特征量值，并聚合获得子域电网设备群能效分布数据，后进行能效校核再进行阈值对比识别能效超标的预警子域电网设备群，后获得预警子域类型电网设备的性能偏离指数并进行显示和录入；从而基于大数据对电网设备进行子域划分和设备运行分布状况检验并识别能效校对超标的子域并进行类型设备的性能偏离状况检测和显示录入，实现通过大数据对电网设备运行性能状况进行智能检测和预警技术。
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公开(公告)号：CN108596227B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201810327870.8
申请日：2018-04-12
申请人： 广东电网有限责任公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种用户用电行为主导影响因素挖掘方法，通过对影响因素数据集进行多重相关性检验，若存在多重相关性则采用逐步回归法进行筛选，再运用典型相关分析判别目标数据表是否存在主导影响因素，若存在主导影响因素则采用改进K‑中心点聚类算法对目标数据表做聚类分析，最后得到关于主导影响因素的数据。本发明实现了对用户用电行为分析由样本统计分类到变量分析研究的转变，能更好得挖掘用户用电行为影响因素；其次，通过对K‑中心点聚类分析进行改进：引入理想解法确定初始聚类中心，避免陷入局部最优解；实现聚类算法并行化，显著改善算法数据处理能力；最后，输出结果采用多种形式直观展示主导影响因素的时空分布特征。
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