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公开(公告)号：CN110783867A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911259075.0
申请日：2019-12-10
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司
IPC: H02G3/04
Abstract: 本发明公开了一种电缆保护管封堵装置，包括电缆管套和固定连接在电缆管套上端口的电缆线套；所述电缆线套的上端口为电缆线出线口；所述电缆管套下端口为电缆线进线口；电缆线自电缆线进线口进入封堵装置并从电缆线出线口穿出。本发明是一种依据各型号电缆保护直径而设计的全密倒漏斗式封橡胶装置，由于橡胶的伸缩特性，能很好的与缆线外经结合，安装简单、施工便利、预防了潜在的危险与停电给工厂带来不可逆转的经济损害，且可终身发挥作用，具体尺寸依据电缆保护管直径可以定制，适合各种型号电缆保护管只需敷线完成后扣在保护线缆的管材上即可，此装置可以很好解决电缆保护管材封堵问题。
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公开(公告)号：CN210838790U
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201922203077.X
申请日：2019-12-10
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司
IPC: H02G3/04
Abstract: 本实用新型公开了一种电缆保护管封堵装置，包括电缆管套和固定连接在电缆管套上端口的电缆线套；所述电缆线套的上端口为电缆线出线口；所述电缆管套下端口为电缆线进线口；电缆线自电缆线进线口进入封堵装置并从电缆线出线口穿出。本实用新型是一种依据各型号电缆保护直径而设计的全密倒漏斗式封橡胶装置，由于橡胶的伸缩特性，能很好的与缆线外经结合，安装简单、施工便利、预防了潜在的危险与停电给工厂带来不可逆转的经济损害，且可终身发挥作用，具体尺寸依据电缆保护管直径可以定制，适合各种型号电缆保护管只需敷线完成后扣在保护线缆的管材上即可，此装置可以很好解决电缆保护管材封堵问题。
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公开(公告)号：CN116321151A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310233631.7
申请日：2023-03-10
Applicant: 国网新疆电力有限公司喀什供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04W12/06 , H04W12/03 , H04W12/106 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于5G的数据安全接入处理方法及装置，包括：通过数据终端的物理属性判断是否允许该终端接入；接入认证通过后，对获取的接入数据进行可信校验；对可信校验通过的数据进行多重加密。本发明中数据终端本身通过特有的物理属性进行安全接入，并对接入的数据进行可信校验，确保数据完整性、安全性、可靠性，通过硬加密对数据进行加密，再利用软加密确保数据的完整性，有效性，保证5G网络下端到端的数据传输可靠性。
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公开(公告)号：CN114898895A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210467433.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G16H70/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及一种机器学习技术领域，是一种新疆地方药物不良反应识别方法及相关装置。前者包括建立新疆地方药物不良反应语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对模型进行学习训练，获得不良反应识别模型；利用测试样本集对不良反应识别模型进行测试，选取最优的参数，输出不良反应识别模型。本发明大量获取网络有关新疆地方药物不良反应的文本信息建立新疆地方药物不良反应语料库，利用基于注意力机制的双向长短时记忆网络和卷积神经网络混合网络的神经网络模型，捕捉新疆地方药物不良反应语料库中文本的双向语义依赖和局部特征，利用注意力机制，突出重要的特征，保证不良反应的有效识别。
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公开(公告)号：CN110533247B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910818873.6
申请日：2019-08-30
Applicant: 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种采用气温数据异常点补偿的月度用电量预测方法，包括：采集获取待预测地的日用电量和日平均温度的原始时间序列数据；获得日平均温度‑日用电量序列；对日平均温度‑日用电量序列采用稳健多项式回归；选取日用电量最低时对应的温度，作为区分高温与低温的阈值温度T*；根据阈值温度T*，计算各月份的月度采暖系数MHDD和月度制冷系数MCDD；对日用电量进行加法模型季节分解，分解为长期趋势及循环分量、季节分量和不规则分量三部分；其中，不规则分量采用MHDD及MCDD参数进行气温数据异常点补偿，以预测用电量时间序列中的不规则分量。本发明可解决目前传统的月度用电量预测方法精度不高的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117011265A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310972566.X
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力设备技术领域，是一种基于融合ViT卷积神经网络的电力设备异常类型自检测方法，其包括：进行图像数据的采集；利用ProGAN进行数据清晰化处理；在ProGAN生成的高清数据集基础上，进行显著化数据处理，显著性加强区域特征，提高设备关键部位像素；联合VGG16和ViT两种卷积神经网络，构建融合电力设备图像显著性特征的深度学习模型；针对各类缺陷样本数量与模型训练指标的关系进行数据建模，通过不断自优化模型实现样本数量自定义以及动态调整，实现训练样本集的迭代更新以及扩充。本发明提高了识别精度，减少了巡检的时间，有效解决了分类速度慢的问题；还实现了动态更新数据集，缩短了训练过程中样本清洗的时间，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN115242661A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210618292.X
申请日：2022-06-01
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/142 , H04L43/08
Abstract: 本发明涉及一种信息通信技术领域，是一种基于组件层次分析的通信方案决策方法及相关装置，前者包括确定所需的必要特征；运用AHP算法分析必要特征的权重；将TOPSIS算法和必要特征的权重相结合，对待决策通信方案进行排序，获取最佳通信方案。本发明针对各种传输缺陷选择合适的特征作为决策指标，并利用AHP算法和TOPSIS算法对待决策通信方案进行排序，选择最佳的通信方案，从而提高通信系统的适应性和鲁棒性，提高通信信道的吞吐量，并降低延迟，满足用户使用体验感。
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公开(公告)号：CN113919322A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111076500.X
申请日：2021-09-14
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/279 , G06F16/35
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，是一种自然语言处理方法及系统，后者包括输入获取单元、降噪处理单元、清晰语言信息处理单元、匹配答案获取单元和匹配答案输出单元。本发明所述方法通过获取用户输入的自然语言信息；对所述自然语言信息进行降噪处理，得到清晰语言信息；对所述清晰语言信息进行情绪识别和文字转换，得到情绪信息和文字信息；根据所述情绪信息和所述文字信息进行意图识别，并获取匹配答案；将所述匹配答案向用户输出；使得用户的意图能够被真实而有效的理解，从而提高人机交互交流的顺畅性，显著改善人机交互的体验。
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公开(公告)号：CN110533247A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910818873.6
申请日：2019-08-30
Applicant: 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种采用气温数据异常点补偿的月度用电量预测方法，包括：采集获取待预测地的日用电量和日平均温度的原始时间序列数据；获得日平均温度-日用电量序列；对日平均温度-日用电量序列采用稳健多项式回归；选取日用电量最低时对应的温度，作为区分高温与低温的阈值温度T*；根据阈值温度T*，计算各月份的月度采暖系数MHDD和月度制冷系数MCDD；对日用电量进行加法模型季节分解，分解为长期趋势及循环分量、季节分量和不规则分量三部分；其中，不规则分量采用MHDD及MCDD参数进行气温数据异常点补偿，以预测用电量时间序列中的不规则分量。本发明可解决目前传统的月度用电量预测方法精度不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN116128073A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310158117.1
申请日：2023-02-23
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种机器学习技术领域，是一种基于域增量学习的模型调优方法、装置、设备及存储介质，包括：响应于获取新数据，调用原有模型对其进行识别，并判断是否出现识别错误；响应于出现识别错误，抽取识别错误的数据建立新增数据集；利用新增数据集对原有模型进行域增量学习，构建新模型。本发明的模型任务固定，不需要增加识别类别，利用模型对新数据进行识别，在出现存在识别错误时，建立新增数据集，利用新增数据集对原有模型进行域增量学习，实现在应用中需要不断调优模型，故而在保证原有识别效果的基础上又能适应新数据、修正原有模型，不会耗费大量的计算资源和时间，效率高，并且域增量学习的应用能有效增强模型的抗遗忘能力。
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