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公开(公告)号：CN118228200B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410651767.4
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网思极数字科技(北京)有限公司
IPC: G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2433
Abstract: 本公开的实施例公开了基于多模态模型的电力设备异常识别方法、装置与设备。该方法的一具体实施方式包括：对于每个历史设备信息组，执行以下步骤：根据历史设备信息组，对各个初始电力设备异常识别网络进行模型训练，以生成各个网络权重信息和各个网络结构信息；根据各个训练结果、各个网络权重信息和各个网络结构信息，生成目标网络权重信息和目标网络结构信息；根据目标网络权重信息和目标网络结构信息，构建多源电力设备异常识别网络；将目标电力设备信息输入至多模态电力设备异常识别模型中，得到目标电力设备异常识别结果。该实施方式可以准确、高效、快速地对电力设备运行信息进行异常检测，以确定电力设备是否异常。
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公开(公告)号：CN118228200A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410651767.4
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网思极数字科技(北京)有限公司
IPC: G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2433
Abstract: 本公开的实施例公开了基于多模态模型的电力设备异常识别方法、装置与设备。该方法的一具体实施方式包括：对于每个历史设备信息组，执行以下步骤：根据历史设备信息组，对各个初始电力设备异常识别网络进行模型训练，以生成各个网络权重信息和各个网络结构信息；根据各个训练结果、各个网络权重信息和各个网络结构信息，生成目标网络权重信息和目标网络结构信息；根据目标网络权重信息和目标网络结构信息，构建多源电力设备异常识别网络；将目标电力设备信息输入至多模态电力设备异常识别模型中，得到目标电力设备异常识别结果。该实施方式可以准确、高效、快速地对电力设备运行信息进行异常检测，以确定电力设备是否异常。
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公开(公告)号：CN118229171A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410580833.3
申请日：2024-05-11
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网思极数字科技(北京)有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q50/06 , G06T7/00 , G06T7/246 , G06T7/70
Abstract: 本公开的实施例公开了电力设备存放区域信息展示方法、装置与电子设备。该方法的一具体实施方式包括：根据电力设备运输图像序列，生成对应电力设备信息集中的每个电力设备信息对应的运输线路信息，得到运输线路信息集；根据运输线路信息集，确定目标运输设备区域对应的第一边界区域信息和第二边界区域信息；根据第一边界区域信息、第二边界区域信息和运输线路信息集，生成目标运输设备区域对应的第三边界区域信息和第四边界区域信息；根据第一边界区域信息、第二边界区域信息、第三边界区域信息和第四边界区域信息，生成运输设备区域范围信息。该实施方式可以准确地生成目标运输设备区域对应的运输设备区域范围信息。
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公开(公告)号：CN118229171B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410580833.3
申请日：2024-05-11
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网思极数字科技(北京)有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q50/06 , G06T7/00 , G06T7/246 , G06T7/70
Abstract: 本公开的实施例公开了电力设备存放区域信息展示方法、装置与电子设备。该方法的一具体实施方式包括：根据电力设备运输图像序列，生成对应电力设备信息集中的每个电力设备信息对应的运输线路信息，得到运输线路信息集；根据运输线路信息集，确定目标运输设备区域对应的第一边界区域信息和第二边界区域信息；根据第一边界区域信息、第二边界区域信息和运输线路信息集，生成目标运输设备区域对应的第三边界区域信息和第四边界区域信息；根据第一边界区域信息、第二边界区域信息、第三边界区域信息和第四边界区域信息，生成运输设备区域范围信息。该实施方式可以准确地生成目标运输设备区域对应的运输设备区域范围信息。
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公开(公告)号：CN115239160A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210900123.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网思极数字科技(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的电力数字空间资源池化管理调度系统，属于智能管理技术领域，包括数据云端、管理平台、区域选择模块、遥感卫星、数据采集模块、电网、三维构造模块、资源池化模块以及调度管理模块；本发明能够方便工作人员操作，简化数据采集步骤，提高数据采集效率，能够自行对各组数据进行分析并构建调度方案，无需人工分析，减少工作人员工作量，提高工作人员工作效率，同时用户能够通过智能手机实时接收日常用电折线图，能够更加直观的让用户查看用电信息，提高用户使用体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116882591B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311133150.5
申请日：2023-09-05
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本公开的实施例公开了信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：应于检测到目标标记组件点击操作，确定设备信息处理范围；确定出待进行处理的目标标记设备信息集；确定每个目标标记设备信息对应的设备处理方式信息；对于每个目标标记设备信息，执行第一生成步骤：确定目标设备处理方式信息对应的所需数据集；执行设备处理操作，得到当前处理结果；对当前处理结果进行存储；动态生成针对所选择的处理结果子序列的结果分析图和结果分析文本；根据预先训练的趋势预测模型，生成预测趋势信息。该实施方式不仅可以精准、高效地实现设备处理信息的实时
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公开(公告)号：CN116862118A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311134253.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q30/018 , G06Q50/26 , G06F16/338 , G06F16/35 , G06F16/36
Abstract: 本公开的实施例公开了碳排放信息生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：根据对应目标对象的各个设备信息，创建各个设备节点；对于每个设备信息，创建至少一个数据采集节点；对各个数据采集节点进行聚类处理；对于每个数据采集节点组，创建碳排放节点；创建碳汇总节点；创建碳排放知识图谱；响应于碳排放知识图谱满足预设启动条件，获取碳数据组集合，将获取的每个碳数据存储至数据采集节点；生成对应各个碳排放节点的各个碳排放信息，以及将所生成的每个碳排放信息存储至碳排放节点；生成碳排放汇总信息；将碳排放汇总信息存储至碳汇总节点。该实施方式可以在完整追溯碳排放数据源时，节省查询时的内存资源。
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公开(公告)号：CN116310661A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211702292.4
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/74 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种移动APP图像标注评分的方法及系统，该方法包括以下步骤：1.包括以下步骤：获取图像标注评分的评分特征，并设定各评分特征的权重，各评分特征的权重相加为1；基于评分特征及其权重构建图像标注评分模型；对待标注图像进行自动标注和人为标注，基于自动标注结果和人为标注结果获取图像标注评分的评分特征值；对评分特征值通过图像标注评分模型计算标注评分。本发明将人工智能图像自动标注技术应用到移动端，与用户图像标注进行对比，根据特定的评分机制给予用户的标注结果打分，提高用户图像标注能力，有效提升电力业务应用的智能化水平。
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公开(公告)号：CN119291366A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411191502.7
申请日：2024-08-28
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
IPC: G01R31/08 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 本公开提供了一种基于改进边图注意力机制的配电网故障定位方法及装置，获取配电网拓扑结构，确定配电网邻接矩阵及导纳矩阵；根据电压值及电流值确定节点特征矩阵及边特征矩阵；将配电网邻接矩阵、导纳矩阵、节点特征矩阵及边特征矩阵输入至故障定位模型，经由模型输出配电网中的故障节点，对于配电网中的故障位置确定更加准确。该方法针对配电网支路信息中导纳与电流隶属不同属性特征，将导纳信息融入到节点特征聚合过程中，将其嵌入到注意力系数；将线路电流信息直接添加到相邻节点特征中，将边固有属性信息分别融入图注意力神经网络的方法，能够更为精准提取故障特征，提升模型定位的精度，在实际应用中对数据噪声和数据缺失具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119202967A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411167364.9
申请日：2024-08-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供一种电力系统的运行状态异常检测方法及相关设备，所述方法包括获取电力系统中的电力数据；将所述电力数据输入至经过预先训练的长短期记忆网络模型，通过所述长短期记忆网络模型的门控机制对所述电力数据进行特征提取，得到原始特征；通过所述长短期记忆网络模型的多头注意力机制对所述原始特征进行特征提取，得到目标电力特征；基于所述目标电力特征，通过所述长短期记忆网络模型输出所述电力数据对应的预测数据；基于所述预测数据，确定所述预测数据对应的承受值，响应于确定所述承受值满足预定条件，确定所述电力系统在未来时间段处于异常运行状态，解决了现有技术中电力系统的运行状态的异常检测并不准确的技术问题。
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