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公开(公告)号:CN114613540B
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202210303690.2
申请日:2022-03-24
Applicant: 国网商用大数据有限公司 , 北京派克盛宏电子科技有限公司
IPC: H01B7/32
Abstract: 本发明涉及智能监控技术领域,具体涉及一种电缆防外破监测方法、系统、装置及存储介质。本发明通过获取监测终端的监测数据集进行数据解析,获得振动告警信息、倾斜告警信息、卫星定位信息、语音报点信息和图文标识信息;根据振动告警信息和倾斜告警信息判定发生外破行为时,根据卫星定位信息在电子地图上用第一标记标定监测终端的地图位置,根据语音报点信息和图文标识信息分别确定监测终端的地理位置信息和设备编号信息;将地理位置信息和设备编号信息与第一标记关联展示在电子地图上,并生成报警提示信息进行播放展示,可以实现高效、精准的电缆防外破监测,便于在现场需求点位布设监测终端,提高监测适用性,节省监测成本。
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公开(公告)号:CN115759430A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211472155.6
申请日:2022-11-23
Applicant: 国网商用大数据有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于电力数据与政务数据预测人口流动性的方法及装置,该方法包括:获取预设时间段内的人口流动相关数据;所述人口流动相关数据包括电力数据和政务数据;所述电力数据包括居民用电量;所述政务数据包括地区生产总值、出生率、死亡率、居民消费支出、居民消费价格指数和土地面积;对所述人口流动相关数据进预处理;将预处理后的人口流动相关数据,输入至人口流动预测模型中,得到预测人口流动差量。本申请提高了人口流动差量的预测效率和预测结果实时性,且降低了人口流动差量的预测成本。
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公开(公告)号:CN115936243A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211676264.X
申请日:2022-12-26
Applicant: 国网商用大数据有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q40/03 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种企业稳定性评价方法、装置、设备及存储介质,通过将待评价的目标企业的用电数据输入到多个基础模型中,同时进行处理,得到每一个基础模型输出的针对所述目标企业的评价结果,对上述评价结果进行加权计算,得到目标企业的目标评价结果。所述基础模型是基于大量企业的用电数据以及企业稳定性数据训练得到的,能够准确的预测目标企业稳定性,并且将上述基础模型得到的所有目标企业的评价结果进行加权处理,是对评价结果的一个优化处理,得到与目标企业对应的最准确的目标评价结果。
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公开(公告)号:CN114613540A
公开(公告)日:2022-06-10
申请号:CN202210303690.2
申请日:2022-03-24
Applicant: 国网商用大数据有限公司 , 北京派克盛宏电子科技有限公司
IPC: H01B7/32
Abstract: 本发明涉及智能监控技术领域,具体涉及一种电缆防外破监测方法、系统、装置及存储介质。本发明通过获取监测终端的监测数据集进行数据解析,获得振动告警信息、倾斜告警信息、卫星定位信息、语音报点信息和图文标识信息;根据振动告警信息和倾斜告警信息判定发生外破行为时,根据卫星定位信息在电子地图上用第一标记标定监测终端的地图位置,根据语音报点信息和图文标识信息分别确定监测终端的地理位置信息和设备编号信息;将地理位置信息和设备编号信息与第一标记关联展示在电子地图上,并生成报警提示信息进行播放展示,可以实现高效、精准的电缆防外破监测,便于在现场需求点位布设监测终端,提高监测适用性,节省监测成本。
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公开(公告)号:CN119398244A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202411459469.1
申请日:2024-10-18
Applicant: 国网电商科技有限公司 , 国网商用大数据有限公司 , 国网数字科技控股有限公司 , 天津工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06Q50/04 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06F18/2113 , G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及电力数据分析技术领域,尤其涉及一种基于电力数据的工业制造智能预警方法及系统,包括获取工业制造电力数据,并对工业制造电力数据进行预处理,得到电力特征数据;将电力特征数据输入至预先训练的电力数据预测模型,得到预测时段内的电力数据预测值;基于预测时段内的电力数据预测值,利用预先构建的健康指标函数计算得到工业设备健康指标;将工业设备健康指标与预设的健康阈值进行比较,若所述工业设备健康指标低于健康阈值,则向控制终端发出设备故障警报。本发明通过深入挖掘数据中的动态模式和长期依赖关系,全面评估设备健康状态,实现精准的故障预警,大幅提高了故障预警的准确性和可靠性。
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