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公开(公告)号：CN119580090A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411626178.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种电力巡检图像识别方法、设备、存储介质，方法包括如下步骤：利用大规模图像数据集，训练基础模型；利用经过数据增强处理的电力巡检图像数据集，对训练后的基础模型的特定层进行微调；获取待识别的电力巡检图像，利用微调后的基础模型，以残差连接的方式提取多尺度的低级别特征和高级别特征；针对所述多尺度的低级别特征和高级别特征，基于自注意力机制和通道注意力机制实现多尺度特征融合，得到融合特征；基于所述融合特征，通过分类器得到预测的标签，实现电力巡检图像识别。与现有技术相比，本发明具有适应于电力巡检图像数据集较小的场景、特征融合与多尺度处理效果好等优点。
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公开(公告)号：CN118116587A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311810484.1
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海服泽能源科技有限公司
Abstract: 本发明涉及本实施例提供一种人体综合健康画像生成模型的构建方法和系统，方法包括：构建人体综合健康画像生成模型，该人体综合健康画像生成模型包括生物维度评估模块、心理维度评估模块和社会维度评估模块；人体综合健康画像生成模型对生物维度评估模块、心理维度评估模块和社会维度评估模块中的各个指标标化值进行加权计算，得到人体对象的综合健康评分结果；生成人体图像，根据综合健康评分结果及评估的异常指标，将人体图像中对应的人体器官或身体部位用颜色标注健康状态，得到健康画像。与现有技术相比，本发明具有对身体健康、心理健康、社会适应度等多个维度进行综合评估，且使得健康评估结果更加形象易懂等优点。
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公开(公告)号：CN117952772A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311628588.0
申请日：2023-11-30
Abstract: 本发明涉及一种基于卡尔曼滤波的系统侧谐波阻抗预测方法及装置，其中方法包括：步骤S1：获取初始的噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵；步骤S2：基于二元回归法得到的结果作为先验状态预测值，以及基于协方差法得到的结果作为测量预测值；步骤S3：获取的系统侧谐波阻抗的参考值，并计算得到先验误差协方差矩阵；步骤S4：得到卡尔曼增益；步骤S5：更新误差协方差矩阵；步骤S6：输出系统侧谐波阻抗的最终预测值；步骤S7：接收新数据分别更新噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵后，返回步骤S3。与现有技术相比，本发明将二元回归法与协方差法的特点相结合，在背景谐波波动剧烈时，仍有较高的计算精度，可以复杂工况下计算系统侧谐波阻抗。
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公开(公告)号：CN117767276A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311619805.X
申请日：2023-11-29
IPC: H02J3/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种极端天气下基于组合神经网络的短期区域负荷预测方法，包括以下步骤：获取区域负荷数据和对应的气象数据，由极端天气分型法处理，获得不同极端天气类型下的负荷数据集和对应的气象数据集；采用主成分分析法对气象数据集进行降维处理，获得气象主成分；对负荷数据集和对应的气象主成分进行相关性计算，构建气象数据的主成分指标；基于相关性计算结果，筛选出负荷类特征，与气象数据的主成分指标共同构建特征集；将负荷数据集和特征集输入至预先构建好的短期区域负荷预测模型中，输出负荷预测结果，其中，短期区域负荷预测模型通过组合神经网络进行构建。与现有技术相比，本发明具有提高区域负荷短期预测精度、计算速度快等优点。
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公开(公告)号：CN117747123A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311799156.6
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海服泽能源科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种体检人群慢性病发生风险预测模型构建方法和系统，模型的数据处理过程包括：根据慢性病的危险因素，选取主要危险因素和相对危险度值大小；通过危险分数转换表，将各主要危险因素的相对危险度值大小转换为对应的危险分数；确定各主要危险因素的人群暴露率，并根据危险分数，计算人群平均风险分数；接收待预测个体的体检数据，确定该待预测个体的主要危险因素的相对危险度值大小，计算每个主要危险因素的危险分数，并相加，得到个体总的危险分值；计算个体总的危险分值与人群平均风险分数的比值；并进行等级划分，输出预测后的风险等级。与现有技术相比，本发明有利于提升构建的各种慢性病风险评估模型预测结果的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117556867A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311675627.2
申请日：2023-12-07
Applicant: 国网上海市电力公司
Inventor： 田英杰 , 苏运 , 郭乃网 , 吴裔 , 李凡 , 赵莹莹 , 张梦圆 , 郑成 , 金妍斐 , 杨心刚 , 潘爱强 , 宋杰 , 鲍伟 , 王彬彬 , 沈泉江 , 陈睿 , 曹佳频 , 杨洪山 , 张天昊
IPC: G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06F18/15 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于改进Adam优化算法的短时电量预测方法及介质，包括以下步骤：S1、获取历史数据，构造负载电量数据集；S2、对所述负载电量数据集进行预处理；S3、构建基于LSTM的短时电量预测模型，利用预处理后的负载电量数据集进行模型训练，所述短时电量预测模型的参数通过引入随机动态调整参数的改进Adam算法进行优化；S4、利用训练好的短时电量预测模型进行短时电量预测。与现有技术相比，本发明在保证短时电量预测结果准确性的同时，提高了短时电量的预测效率。
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公开(公告)号：CN111339155B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201811551981.3
申请日：2018-12-18
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/26 , G06F18/23213 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种关联分析系统，其包括数据获取和分类模块、数值型事务处理模块、非数值型事务处理模块、概化数据处理模块和评估输出模块，数据获取和分类模块判断事务中是否含有非数值型数据，将数据分为数值型数据集与非数值型数据集，并分别将对应的数据发送给数值型事务处理模块和非数值型事务处理模块，非数值型事务处理模块将数据利用K‑means方法对非数值型事务集进行聚类分析，并将聚类分析结果发送给概化数据处理模块，数值型事务处理模块和概化数据处理模块对数据进行处理后将处理结果发送给评估输出模块进行结果输出。本发明具有很好的鲁棒性，可以有效解决电力负荷关联分析对数据类型及低频数据考虑不足的问题。
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公开(公告)号：CN113991655B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202111263152.7
申请日：2021-10-28
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海电力大学 , 华东电力试验研究院有限公司
Inventor： 王皓靖 , 田英杰 , 傅广努 , 时珊珊 , 杨秀 , 沈浩 , 苏运 , 陈赟 , 赵文恺 , 杨堤 , 李凡 , 孙改平 , 吴裔 , 李安 , 刘舒 , 时志雄 , 张开宇 , 郭乃网 , 金妍斐 , 胡印驰 , 吴吉海 , 柴梓轩 , 徐耀杰
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种定频空调负荷聚合需求响应潜力评估方法、装置及介质，方法包括：建立集群定频空调近似聚合模型；计算定频空调用户的室内温度初始可调节裕度和用户意愿度影响因子；根据室内温度初始可调节裕度和用户意愿度影响因子，计算定频空调负荷的实际弹性受控温度范围；获取用户可控度；根据集群定频空调近似聚合模型以及用户可控度实际弹性受控温度范围，建立定频空调负荷聚合需求响应潜力评估模型，根据该模型计算直接负荷控制模式下采用温度控制的定频空调负荷弹性聚合响应潜力。与现有技术相比，本发明兼顾多重响应潜力影响因素，准确性高。
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公开(公告)号：CN113723775B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110937512.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F30/23 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于电力大数据的企业及行业运营风险的评估方法，该方法包括以下步骤：步骤1：对企业的用电量数据进行数据预处理；步骤2：根据用电量数据建立有限混合模型，以识别企业运营的不同状态；步骤3：通过有限混合模型得到企业的用电行为分属不同状态的概率；步骤4：通过抓取企业的用电行为，对企业的运营状态以及对行业的运营风险进行实时评估，以获得真实的运营情况，与现有技术相比，本发明具有不受限于行业和地区的特点、能够避免人为的主观评分误判的可能、降低信用分析成本、确保快速决策以及降低可能的风险等优点。
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公开(公告)号：CN113592533B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110733679.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0203 , G06Q50/06 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督学习的异常用电检测方法及系统，所述的方法包括：S1：对用户的用电数据进行处理，基于社群演化理论获取用户的社群演化异常度值；S2：对用户的用电数据和台账数据进行处理得到用户的用电特征，获取用户的群体行为异常度值；S3：根据用户的用电数据获取用户的历史用电特征，采用LOF算法计算考虑历史用电特征的个体功率异常度值；S4：根据用户的用电数据和客观关联因素，获取用户的关联因素异常度值；S5：基于社群演化异常度值、群体行为异常度值、个体功率异常度值和关联因素异常度值获取用户的综合用电异常水平。与现有技术相比，本发明具有检测识别准确性高、综合考虑因素完善等优点。
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