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公开(公告)号：CN114545066A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210025465.7
申请日：2022-01-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式负荷监测模型聚合方法和系统，所述方法包括，包括：获取用户总线以及各个负荷的有功功率；将用户总线有功功率和各个负荷有功功率进行配对组成数据集并预处理；初次训练预设的三个基模型，初次训练完成的三个基模型对各个负荷有功功率进行分解，得到分解结果；使用预先建立的感知机聚合模型对分解结果进行聚合并优化预先建立的感知机聚合模型，得到各个负荷有功功率的初步聚合数据；基于分解结果和初步聚合数据对预先建立的DAE模型进行优化，优化完成的DAE模型即为非侵入式负荷监测模型的聚合模型，用于输出到各个负荷有功功率的数据。本发明能够将不同负荷分解的结果进行聚合，得到优于单个模型的分解结果。
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公开(公告)号：CN111954149A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010680540.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了面向车联网定位的非全覆盖场景路边单元部署方法和系统，包括根据车辆端从RSU处获取RSS、TOA和AOA三种典型测距信息求解费舍尔信息矩阵中元素，获得费舍尔信息矩阵；根据车辆位置估计误差特定和费舍尔信息矩阵建立非线性模型；基于非线性模型计算区域平均GDOP；将非全覆盖场景下RSU部署间距D与区域平均GDOP的比值作为RSU部署的成本效率，以最大化所述RSU部署的成本效率为优化目标建立目标函数；对优化目标函数进行求解，通过迭代搜索获得路边单元的最优化部署位置。本发明能够获得最优化的非全覆盖场景路边单元部署模式。
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公开(公告)号：CN119199581A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411698170.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 南京灵达电气有限责任公司
Inventor： 贾平 , 陈文 , 高军锋 , 李沛 , 时维俊 , 徐惠臣 , 滕昌志 , 华纬韬 , 邵正朋 , 孙元存 , 戴红波 , 周佳佳 , 闻丹银 , 张圣军 , 刘剑汛 , 潘伟 , 田钢
IPC: G01R31/382 , H02J7/00 , H02J3/38 , H01M10/44 , H01M10/42
Abstract: 本发明公开了一种蓄电池远程核容方法、系统及设备，通过蓄电池远程核容系统中远程核容主控模块执行，远程核容主控模块与远程管理平台建立通信，并与蓄电池远程核容系统中的逆变补偿并网模块连接，包括：基于远程管理平台下发的核容放电指令，控制蓄电池对直流用电负载放电；获取蓄电池放电过程中的实测电流值，并确定实测电流值与基准电流值的电流差值；若电流差值的绝对值大于预设阈值，则通过逆变补偿并网模块对蓄电池放电进行电流补偿；在检测到满足蓄电池放电结束条件时进行蓄电池容量核定，获得蓄电池核容结果；确保了在蓄电池核容过程中，蓄电池的放电电流能够稳定维持在基准电流值的精度范围内，以符合蓄电池核容放电的相关规程要求。
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公开(公告)号：CN118982842A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411042234.2
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V40/20
Abstract: 本发明涉及智能安防技术领域，公开了一种人员跌倒检测方法、装置、存储介质及设备，获取待检测区域的图片数据，对所述图片数据进行预处理，得到预处理后的图片数据；将预处理后的图片数据输入预先训练好的人体关键点检测模型进行检测，得到人员是否跌倒的第一输出结果；将预处理后的图片数据输入预先训练好的人员跌倒检测模型进行检测，得到人员是否跌倒的第二输出结果；对所述第一输出结果和第二输出结果进行与运算，当第一输出结果和第二输出结果均为存在人员跌倒，则得到人员跌倒的最终检测结果。本发明的有益效果为：能够对人员跌倒检测做出改善，解决当前人员跌倒检测易出现误判误报的情况。
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公开(公告)号：CN115758249B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202211482460.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/098 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种非侵入负荷辨识方法及装置，采用stacking集成算法优化非侵入式负荷监测模型，基模型对负荷进行初步分解，通过元模型实现负荷精准分解。属于电力监测技术领域。它包括以下步骤:（1）数据采集，采集居民用电信息；（2）数据预处理，构建原始数据集并划分数据子集；（3）构建长短期记忆网络（LSTM）负荷分解模型，作为负荷辨识系统的第一个基学习器；（4）构建去噪自编码器网络（DAE），作为系统的第二个基学习器；（5）构建聚合模型，输出最终负荷辨识结果。本方法能将不同电器不同工作状态产生的电压信号快速准确的进行分类，以利于后续的处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118860631A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410852955.3
申请日：2024-06-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明实施例提供了国产化物联操作系统的资源分配方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取物联操作系统中所有进程发起的硬件模组资源请求；根据所述所有进程发起的硬件模组资源请求确定第一设定数量的调度列表；基于所述调度列表对应的适应度值确定目标调度列表；按照所述目标调度列表为各所述硬件模组资源请求分配系统资源。本公开实施例，按照所述目标调度列表为各所述硬件模组资源请求分配系统资源的方式，可以提高国产化物联操作系统的资源分配效率。
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公开(公告)号：CN118822113A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411311401.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京邮电大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种电力物联网的多源数据处理方法、装置、设备及介质，涉及电力物联网数据处理技术领域。该方法应用于电力物联网包括平台侧和边缘侧的策略层，该方法包括：通过数据分发节点接收至少一个待分发源节点的业务数据；通过数据分发节点基于各待分发源节点的业务数据确定各待分发源节点优先级，根据优先级确定目标待分发源节点集合，将各目标待分发源节点业务数据构成的目标业务数据集发送到平台侧；利用平台侧的预设神经网络提取目标业务数据集的语义特征集合，将语义特征映射为对应的码字并发送至对应的目标节点，其中任意两个语义特征的关联度满足预设条件时，被映射为同一个码字。有效的提升了数据的处理效率。
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公开(公告)号：CN115103240B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202210724299.X
申请日：2022-06-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种台区用户电表数据采集方法及系统，所述方法包括集中器、采集器、采集接口模块、电表，集中器与采集器之间采用低压电力线高速载波通信网络进行通信，采集器通过串行接口与采集接口模块进行连接，采集接口模块通过串行接口与多个电表进行连接。采集器并行对电表进行数据采集，采集器通过监听机制进行数据上报，集中器不需依次对采集器通过轮询方式采集数据，从而显著提升电表数据采集效率。本发明通过改进集中器与采集器、采集器与电表之间的通信机制，充分发挥低压电力线高速载波通信能力，显著提升台区电表数据采集效率。
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公开(公告)号：CN118400432A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410515245.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种资源调度方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取服务功能链集合；对服务功能链集合中的每个服务功能链对应的HRCF链进行合并，得到目标服务功能链；基于目标约束条件、目标服务功能链以及服务功能链集合确定目标资源分配矩阵集合，其中，目标资源分配矩阵集合包括：至少两个目标资源分配矩阵，所述目标资源分配矩阵包括目标服务功能链上的各服务节点对应的分配资源；根据所述目标资源分配矩阵集合中占用流水线数量小于流水线数量阈值的目标资源分配矩阵确定目标资源调度结果；基于所述目标资源调度结果进行资源调度，通过本发明的技术方案，能够提高云网资源利用率以及用户服务质量，减少网络功能的冗余。
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公开(公告)号：CN118246520A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410223337.2
申请日：2024-02-28
Applicant: 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种面向电力负荷预测的联邦学习方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域。该方法包括：基于用电模式将多个电站客户端划分成多个协作训练域；基于时域卷积网络构建负荷预测模型并下发到各协作训练域的电站客户端；在每个电站客户端分别使用各自的训练样本对负荷预测模型进行训练得到个性化层参数和通用层参数；对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的个性化层参数进行边缘聚合以更新个性化层；先对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的通用层参数进行边缘聚合，再对各个协作训练域边缘聚合后的通用层参数进行域间全局聚合以更新通用层。本发明的方案能够减少时延，模型能够更快收敛，提高联邦学习在资源异构场景下的性能。
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