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公开(公告)号:CN108805166A
公开(公告)日:2018-11-13
申请号:CN201810415434.6
申请日:2018-05-03
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种建立图像分类神经网络模型及图像分类方法、装置,该建立图像分类神经网络模型的方法中,首先获取包含已分类图像的训练集,然后根据密集连接卷积神经网络模型的密集块中各卷积层之间的距离,确定输入密集块中各卷积层的特征图的数量,形成第二密集连接卷积神经网络模型,并使用训练集对该第二密集连接卷积神经网络模型进行训练,生成图像分类神经网络模型,然后使用该图像分类神经网络模型对待分类图像数据进行分类。本发明实施例降低了图像分类过程中的网络参数量。
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公开(公告)号:CN107979085A
公开(公告)日:2018-05-01
申请号:CN201711104541.9
申请日:2017-11-10
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供了一种动态电力网络拓扑建模方法及系统,该动态电力网络拓扑建模方法包括:获取电力网络设备的设备信息,将电力网络设备的设备主体配置为顶点,将电力网络设备内外的连接端子配置为端子顶点;根据设备信息分别为各顶点及端子顶点配置属性信息;根据各顶点、端子顶点间的所属关系及连接关系配置连接边;通过连接边将顶点及端子顶点连接,生成电力网络设备的网络拓扑模型。本发明所设计的动态电力网络拓扑建模方法,实现了对大规模动态电力网络的建模,大大提高了对大规模动态电力网络拓扑建模的建模速度,并为后续拓扑分析提供数据基础,从而提高拓扑分析的性能。
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公开(公告)号:CN107527112A
公开(公告)日:2017-12-29
申请号:CN201710639590.6
申请日:2017-07-31
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网安徽省电力公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种确定电力设备间最短路径的方法及设备,方法包括:获取电力系统地理信息系统图,电力系统地理信息系统图的顶点表示电力设备,边表示电力设备间的连接关系;在电力系统地理信息系统图中确定电源点;基于电源点在地理信息系统图中进行广度搜索,并确定搜索过程中经过的关键顶点;确定与两个目标顶点最近且相同的关键顶点;基于关键顶点、两个目标顶点在地理信息系统图中进行广度搜索,确定关键顶点、两个目标顶点相遇的点,得到两个目标点间的最短路径。本发明是基于电力GIS拓扑的特点,在动态网络上应用基于目标制导思想数据预处理技术,设计了基于电网关键顶点的高效算法,缩小最短路径的搜索空间,提高了效率。
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公开(公告)号:CN115168343A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210715879.2
申请日:2022-06-23
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/28 , G06F16/901 , G06F16/2455
Abstract: 本发明提供了一种跨业务图数据模型构建方法及装置,其中,该方法包括:获取至少两个业务系统的原始关系数据模型,业务系统的原始关系数据模型中包括多个数据表;根据各原始关系数据模型中的数据表,确定各原始关系数据模型中各实体之间的关联关系;根据数据表以及关联关系形成外键数为0的实体表以及外键数为2的关联关系表;将实体表中的数据作为节点,将关联关系表中的数据作为边,建立跨业务图数据模型。通过实施本发明,能够将多个业务系统的数据整合至一个跨业务图数据模型中,方便后续数据的查询、调用。
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公开(公告)号:CN115374145A
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202211013197.3
申请日:2022-08-23
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网湖北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/245 , G06F16/25 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供了一种电力图模型生成方法、装置、计算机设备及介质。其中,电力图模型生成方法,包括:基于电力系统的CIM/E关系模型,合并和/或重组电力系统的关系型数据库中的相似关系模式,形成新关系模式集合;基于新关系模式集合生成第一电力图模型;获取第一电力图模型中处于闭合状态的开关;将开关对应的节点数据转变为边数据,形成第二电力图模型,将第二电力图模型作为优化后的电力图模型。通过本发明,利用CIM/E关系模型,合并或重组相似关系模式,减轻数据存储的压力,使得电力设备的存储方式更贴合物理实体;同时对电力图模型进行优化,降低电力图模型规模,提升电力图遍历与访问的效率,提高电力数据分析速度与效率。
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