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公开(公告)号：CN111223496A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010006665.9
申请日：2020-01-03
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
Abstract: 本发明公开了一种语音信息分类方法和语音信息分类装置，用于提高对录音文件的分类的效率。在本发明实施例的语音信息分类方法中，获取多种类型的语音样本特征，以及获取录音文件，语音样本特征为预设的业务用语。使用多种类型的所述语音样本特征分别和所述录音文件比对，得到每种类型的所述语音样本特征在所述录音文件中的占比。跟着，根据每种类型的所述语音样本特征在所述录音文件中的占比，确定所述录音文件的业务类型。可以根据每种类型的所述语音样本特征在所述录音文件中的占比，快速确定出录音文件的业务类型，这样的方式提高了对录音文件的分类的效率。
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公开(公告)号：CN107767873A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710986788.1
申请日：2017-10-20
Applicant: 广东电网有限责任公司惠州供电局
Abstract: 本发明涉及语音识别的技术领域，更具体地，涉及一种快速准确的离线语音识别装置及方法。一种快速准确的离线语音识别装置，其中，包括语音激活检测模块、与语音激活检测模块连接的语音切分模块、与语音切分模块连接的多线程语音识别器，所述的多线程语音识别器连接结果合并模块。本发明不需要增加额外设备或者升级现有的计算设备，采用多线程的方法并行进行识别，充分利用现有的计算资源。采用重叠切分的方式，尽管一小部分需要重复解码，但是可以避免不重时错误的识别，保证了识别的效果。本发明可以在不增加成本的情况下，保证超长的录音文件能够又快又准确的识别。
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公开(公告)号：CN111310120A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010093088.1
申请日：2020-02-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
Abstract: 本申请公开了一种基于大数据的异常用电用户识别、装置、终端和介质，本申请首先按照平均用电量和用户类型，将各个用户的历史用电量数据划分为多个用户集合，然后根据目标用户的历史用电量数据和目标用户集合中的历史用电量数据，分别计算出同比用电量、环比用电量、同类用户用电量的均值和方差，进而得到代表目标用户的历史用电习惯的用电量波动区间。通过利用该目标用户的用电量波动区间对目标用户的实际用电量波动进行针对性判断，可以避免现有的识别方式忽略了不同用户个体的用电习惯的技术现状，解决了现有的异常用电用户识别方法误判率高的技术问题。
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公开(公告)号：CN111080487A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010054043.3
申请日：2020-01-17
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
Abstract: 本申请提供了一种售电市场电量预测方法及装置，其中方法包括：获取历史售电数据序列；通过对历史售电数据序列进行周期性分解，得到历史售电数据序列的周期特征序列、趋势特征序列和残差特征序列；通过ARIMA模型，对趋势特征序列进行预测运算，根据ARIMA模型的输出结果，得到趋势预测序列；将周期特征序列与趋势预测序列进行叠加，得到售电预测数据序列。本申请基于历史售电数据序列，通过周期性分解和自回归移动平均模型的客观运算方式，得到售电预测数据序列，避免了人为主观因素的加入，解决了现有的预测方式通过专家经验进行预测，预测的结果容易受专家的水平影响，导致预测结果不稳定的技术问题。
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公开(公告)号：CN118536618A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410664861.3
申请日：2024-05-27
Applicant: 广东电网有限责任公司惠州供电局
IPC: G06N20/00 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供一种基于缺失数据填补模型的个性化联邦学习方法及系统，方法包括：客户端接收设备状态监测传感器的数据集，将其划分为高缺失率集与低缺失率集；客户端通过服务器循环训练更新填补模型；客户端填补低缺失率集并合成伪标签，并训练辅助分类器；客户端更新数据集中的低缺失率集，然后使用更新后的数据集与训练后的辅助分类器二次训练填补模型；客户端填补数据集中的高缺失率集，然后使用填补后的高缺失率集二次更新数据集，得到填补后设备状态监测传感器的数据。本发明在保护传感器数据隐私的同时，提供了高细粒度级别的缺失数据填补方法，提升了传感器数据处理的准确性，提升了工业物联网环境中数据监测的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111310120B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202010093088.1
申请日：2020-02-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
Abstract: 本申请公开了一种基于大数据的异常用电用户识别、装置、终端和介质，本申请首先按照平均用电量和用户类型，将各个用户的历史用电量数据划分为多个用户集合，然后根据目标用户的历史用电量数据和目标用户集合中的历史用电量数据，分别计算出同比用电量、环比用电量、同类用户用电量的均值和方差，进而得到代表目标用户的历史用电习惯的用电量波动区间。通过利用该目标用户的用电量波动区间对目标用户的实际用电量波动进行针对性判断，可以避免现有的识别方式忽略了不同用户个体的用电习惯的技术现状，解决了现有的异常用电用户识别方法误判率高的技术问题。
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公开(公告)号：CN115391376A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211034311.0
申请日：2022-08-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
IPC: G06F16/242 , G06F16/248 , G06F9/451 , G06F16/23 , G06Q10/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力故障的查询方法、装置、电子设备及存储介质。通过将电力故障查询界面进行用户展示；响应于用户在目标展示区中选择的目标类型的电力数据，在电力数据库中查询与目标类型匹配的查询结果数据；将查询结果数据进行列表显示，并在目标展示区中展示与目标类型匹配的目标故障描述维度下的故障信息输入框；响应于用户在目标故障描述维度下的故障信息输入框中输入的待查询的故障信息，在查询结果数据中筛选出与所述故障信息匹配的故障查询数据。本发明解决了配电网故障研判技术存在的无法精确和快速的判断故障点的位置或者故障的范围的问题，实现了对电力故障信息的精确查询，提高了电力故障信息查询的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN107330548A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710458268.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 广东电网有限责任公司惠州供电局
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06315 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及数据分析的技术领域，更具体地，涉及基于时间序列模型的居民用电预测方法。基于时间序列模型的居民用电预测方法，包括以下步骤：通过历史数据进行分析建模，充分利用历年用电数据，在长期增长趋势的情况下，考虑季节波动和温度影响，通过时间序列模型预测用电量。本发明为辅助计划建设部门、财务部门进行电网规划建设及财务预算管理，对未来用电量预测。该局利用时间序列模型，根据历年居民用户的增长情况、居民用电量等数据，按季度、年度进行居民用电预测。
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公开(公告)号：CN119377992A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411512830.2
申请日：2024-10-28
Applicant: 广东电网有限责任公司惠州供电局
IPC: G06F21/60 , G06F21/62 , G06F16/903 , G06F16/9038
Abstract: 本发明提供一种基于同态加密的对称安全隐私信息检索方法及系统，方法包括：基于加密算法参数构造形成同态加密系统，并生成加密公钥和加密私钥；服务端将其持有的数据进行编码，并形成数据矩阵；客户端根据待查询索引生成查询信息，并将查询信息发送至服务端；若对于首次查询，则生成查询向量；若对于非首次查询，则生成偏移量以代替查询向量；服务端基于接收到的客户端的查询信息生成相应的查询向量；服务端基于查询向量与数据矩阵进行运算，得到加密的查询结果，并将加密的查询结果发送至客户端；客户端对加密的查询结果进行解密，获取结果。本发明可以保证如医疗系统服务端和客户端的隐私安全，提升了用户查询检索的体验。
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公开(公告)号：CN118551108A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410664881.0
申请日：2024-05-27
Applicant: 广东电网有限责任公司惠州供电局
IPC: G06F16/9535 , G06N20/00 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06F21/60 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的个性化跨域推荐方法，在跨域推荐中，根据用户具有唯一的ID，在源域和目标域中寻找得到共同用户和冷启动用户；基于共同用户，分别在源域和目标域利用隐语义模型生成共同用户的源域向量和目标域向量；基于共同用户的源域向量和目标域向量，采用横向联邦学习构建公共桥神经网络；基于公共桥神经网络，利用联邦元学习生成元学习生成网络；对元学习生成网络进行训练；基于训练后的元学习生成网络，为冷启动用户生成目标域向量，通过目标域向量实现个性化跨域推荐。本发明充分利用用户自身的数据，实现个性化精准的跨域推荐，且同时实现了对用户隐私的保护，具有实用意义。
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