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公开(公告)号：CN119906000A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411960276.4
申请日：2024-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司汕尾供电局
Abstract: 本发明公开了基于调度主站的新能源数据采集及控制方法，涉及新能源技术领域，本发明旨在对每一类待采集的数据，即用于机器学习模型训练使用的每类数据分别以数据驱动的方式计算得到一个合理的采集比例，具体通过影响指数、相关性指数及波动指数，得到每一类数据的综合得分，并再将综合得分与总得分进行比值，得到每一类数据的采集比例，这能够在有效确保模型训练使用的每类数据的均衡性的前提下避免某类数据出现代表性不足的情况，即能够在满足每类数据的代表性的前提下，有效确保模型在训练时的精度，同时能够有效提升模型在后续预测时的准确性，进而能够在基于更准确的预测结果的前提下制定更为科学、精准的控制策略。
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公开(公告)号：CN119886702A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411973419.5
申请日：2024-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕尾供电局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电网安全生产检测方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：获取目标电网的安全生产关联数据，其中，所述安全生产关联数据包括电网运行特征数据以及目标对象的电网安全问答数据；利用预先建立的安全风险评估模型对所述安全生产关联数据进行风险检测，得到风险检测特征数据；根据所述风险检测特征数据确定目标预警方案；通过执行风险预测模型对所述目标预警方案进行预测，根据预测结果生成与目标电网安全生产相关的目标安全检测报告，解决了相关技术中存在的数据整合不足、风险识别不准确以及应对措施不够精确的问题，可以全面检测电网安全生产状态，提供精准预警，显著提升电网风险管理效率和安全性。
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公开(公告)号：CN119846388A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510028637.X
申请日：2025-01-08
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕尾供电局
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种电网故障行波波头标定方法、设备及存储介质，该方法包括：对电网的输电线路分别采集正常运行状态下的初始三相电压以及故障状态下的故障三相电压，在故障三相电压中分离相对于初始三相电压的故障分量，将故障分量进行相模变换，得到独立序分量，将独立序分量分解为多个初始固有模态分量，依据预设的优化条件对多个初始固有模态分量进行优化，得到多个目标固有模态分量，计算多个目标固有模态分量的峭度值，依据峭度值对电网发生故障时产生的行波波头进行标定。通过优化初始固有模态分量，并计算目标固有模态分量的峭度值，能够有效识别最具故障特征的信号，从而精准标定行波波头，提高电网故障定位和识别的效率与精度。
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公开(公告)号：CN119782698A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411665625.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕尾供电局
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种触电信号的识别方法，识别方法包括：获取历史量测数据，历史量测数据包括正常信号数据和触电信号数据；对历史量测数据进行清洗处理；建立深度神经网络模型；增加触电信号数据在历史量测数据中的占比，输入历史量测数据至深度神经网络模型，对深度神经网络模型进行训练；输入实时采集的量测数据至深度神经网络模型，深度神经网络模型判断实时采集的量测数据是否存在触电信号数据。有效在现有触电信号数据样本不足的状态下使深度神经网络模型得到充分的训练，实现深度神经网络模型对触电信号的精准辨识，且降低误判概率。
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公开(公告)号：CN119646404A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411820515.6
申请日：2024-12-11
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕尾供电局
Abstract: 本发明公开了一种表码数据处理方法、装置及存储介质。表码数据处理方法通过根据获取到的用户表码数据建立日冻结表码数据组和日用电量数据组根据日冻结表码数据组中缺失表码对应的前后日期的表码，对日冻结表码数据组中的缺失表码和日用电量数据组中的缺失电量进行填充；筛选日冻结表码数据组中的重复表码和对应的重复表码日，计算日用电量数据组中重复表码日的总日用电量，根据重复表码日的总日用电量对日用电量数据组中重复表码日的日电量进行修改；对处理过的日用电量数据组进行线损分析。本发明可以实现降低缺失表码和重复表码对线损分析的影响，提高线损分析的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114609431B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202210261022.8
申请日：2022-03-16
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕尾供电局
IPC: G01R19/145 , G01R15/00
Abstract: 本发明属于验电检测技术领域，公开了一种验电器。该验电器包括底座、高度调节机构、角度调节机构和触头，高度调节机构设置在底座上，触头设置于高度调节机构远离底座的一端，高度调节机构被配置为能调节触头的高度，触头用于接触待测物体验电；角度调节机构包括连接筒、抱杆、连接球和转动组件，连接筒固定在底座上，高度调节机构设置于抱杆上，连接球部分球面与连接筒固定连接；抱杆通过转动组件与另一部分球面转动连接，以改变抱杆与水平面的夹角。本发明实现了验电器的高度和角度调节，提升了验电器的触头位置的调整便利性，提高了工作效率，避免了人工操作的不稳定性，也降低了人工成本。
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公开(公告)号：CN114094550B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202111389203.0
申请日：2021-11-22
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕尾供电局
IPC: H02H7/26
Abstract: 本发明实施例提供了一种故障断路器分闸方法、装置、计算机设备和介质，该方法包括：对第一断路器接入的电路进行第一故障检测，若第一断路器接入的电路发生第一故障，则执行第一分闸操作，并检测第一分闸操作的完成进度，若完成进度为未完成，则判定第一断路器发生第二故障，响应于第二故障，执行第二分闸操作，分离发生第一故障的电路。本发明实施例通过检测第一断路器所接入的电路是否发生第一故障，并考虑到断路器自身可能发生的故障，检测第一断路器是否发生第二故障，并通过第一、第二分闸操作及时地将发生第一故障的电路和第一断路器从主电路中分离出去，避免对主电路的运行造成破坏，提升了故障电路分离的时效性，提高了用电的安全性。
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公开(公告)号：CN118971339A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410957957.9
申请日：2024-07-17
Applicant: 广东电网有限责任公司汕尾供电局
IPC: H02J13/00 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了基于多源数据分析的电网运行状态监测方法及系统，涉及配电网技术领域，本发明通过初始权重的设定与后续动态权重调整的机制，通过基于质量评估结果设定的阈值以及批次数据的质量评估与反馈机制，从而能够显著提升多源数据集的质量，通过更为优质的多源数据集，能够为后续电网运行状态异常模式的识别提供更可靠的数据基础，同时能够有效提高异常模式的检测准确率和及时性，此外还能够极大优化电网运行状态监测的准确性和运维响应速度，为电网安全稳定运行注入了强大的科技动力，从而对于提升电网的安全稳定运行具有重要的技术价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN118968626A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411078988.3
申请日：2024-08-07
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司汕尾供电局
Abstract: 本发明公开了一种吸烟行为的告警方法、装置、设备、介质和产品，涉及图像处理技术领域，包括：对待监控区域对应的区域监控图像进行实体检测，确定区域监控图像包括的至少一个目标香烟检测框以及至少一个目标人体检测框；确定各目标香烟检测框中第一特征点的第一特征点坐标，以及各目标人体检测框中第二特征点的第二特征点坐标，并根据各第一特征点坐标以及各第二特征点坐标之间的特征点坐标距离，确定待监控区域是否存在吸烟行为；在确定待监控区域存在吸烟行为的情况下，生成针对吸烟行为的告警信息。本发明有效规避香烟近似物对检测结果影响，保证吸烟行为识别准确度，进一步保证告警信息准确度和可信度，有利于及时对吸烟行为做出管制措施。
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公开(公告)号：CN118964946A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411150578.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 广东电网有限责任公司汕尾供电局
IPC: G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种碳排放监测方法、装置、设备和存储介质，方法包括：实时获取用户的用电负荷数据，并获取核心碳排放设备在不同工作状态下的碳排放强度；通过卷积神经网络对用电负荷数据进行特征提取，得到特征图；基于类别注意力机制计算特征图的类别注意力分数，通过类别注意力分数对特征图进行加权求和，得到类别特征向量；通过激活函数对类别特征向量进行映射，得到用户的核心碳排放设备的工作状态；根据核心碳排放设备的工作状态以及对应的碳排放强度计算用户的碳排放量。本申请结合卷积神经网络和类别注意力机制预测核心碳排放设备的工作状态，有助于提高核心碳排放设备的工作状态辨识精度，从而提高碳排放监测精度。
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