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公开(公告)号：CN113224848A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110571421.X
申请日：2021-05-25
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 安徽明生恒卓科技有限公司
IPC分类号： H02J13/00 , G06F16/904
摘要： 本发明公开了一种配网全场景可视化管控平台，具体涉及配网信息管理领域，多个数据采集模块，安装在配网终端、对配网终端的各项基础运行数据进行收集；NB‑iot模块，与多个数据采集模块连接，用于将多个数据采集模块收集的运行数据进行获取并上传；NB‑iot基站，与NB‑iot模块通过NB‑iot通信技术连接，为NB‑iot模块的数据上传提供技术支持；数据处理中心，与NB‑iot基站连接，从NB‑iot基站中下载NB‑iot模块上传的配网终端数据信息。本发明通过三维建模技术和图像加速渲染方式，快速的获取配网管理和维修过程中的参考模型，能够为维修人员在进行检修和维护时提供有效的参考作用，极大的降低故障抢修的难度。
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公开(公告)号：CN113902583B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111106468.5
申请日：2021-09-22
IPC分类号： G06Q50/06 , H02J13/00 , G06F18/2431 , G06F18/214
摘要： 本发明公开一种利用低压网络设备数据的配网侧运维方法，以用户为关联基础，实现移动、电信、联动三大运营商的网络数据为配网侧提供用户用电实时数据及历史数据，无需对现有低压电网加上其他额外设备，即可实时感知用户用电情况，借助上述数据对配网侧的工作提供基础，极大程度提高工作效率和质量，降低劳动强度。
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公开(公告)号：CN115034449A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210577252.5
申请日：2022-05-25
摘要： 本发明公开了一种架空线停电预测神经网络结构搜索方法及装置，所述方法包括基于耗时要求和网络参数‑耗时映射关系，构建基模型；按照目标网络规模，从基模型中采样第一子网络，使用训练数据集对第一子网络进行训练，使用评测数据集上对第一子网络进行评测，使得基模型的性能在架空线停电预测任务中收敛；从收敛的基模型中采样第二子网络，得到多个满足耗时要求的第二子网络，并基于评测数据集和评测标准对第二子网络的性能进行评测，确定最优子网络；将最优子网络作为停电预测模型，实现架空线停电预测。本发明通过搜索合适的模型参数，使得目标网络在能够满足神经网络部署耗时要求下，性能达到最优。
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公开(公告)号：CN115456080A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211126785.8
申请日：2022-09-16
摘要： 本发明公开一种多源数据的双阶段融合方法及系统，所述方法包括获取多源异构数据，多源异构数据包括通信网侧数据和电力网侧数据；提取多源异构数据的初始标准化重构特征；基于初始标准化重构特征，进行初始标准化重构特征内的属性级浅层融合，得到属性级浅层特征；基于属性级浅层特征，进行深层的特征聚合，得到用户聚合特征关系矩阵；基于传统电力网的属性特征和用户聚合特征关系矩阵，构建细粒度知识图谱。本发明提出了双阶段的数据融合方法，从浅层的属性级层面和深层的用户级层面分别对特征进行细粒度的融合，得到更加有效且精确的融合信息，提供给配电网调度人员进行辅助决策和维护备案。
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公开(公告)号：CN115563557A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210575995.9
申请日：2022-05-25
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 本发明基于CART决策树与智能终端多元异构大数据挖掘的配网终端用户状态感知系统，充分挖掘智能终端大数据信息，对于实现对配电网络状态更加全面的感知。首先将多元异构数据进行结构化表达，并以解决由于用户侧终端设备差异性较大导致的数据残缺问题。然后，设计CART决策树的配网终端用户状态感知系统，将终端用户状态分为，“正常&有人”、“停电&有人”、“停电&没人”、“其他”其中一种类别，之后设计了对CART决策树剪枝处理的算法以，在速度和精度上又取得了进一步的提升。
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公开(公告)号：CN113793232B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111106464.7
申请日：2021-09-22
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/20 , G06Q10/0631
摘要： 本发明公开一种结合实时停电复电信息的低压电网抢修运维管理方法，结合实时停电复电的研判结果，实时感知停电复电事件的发生，结合实时停电复电事件的区域，利用运营商GPS或网络设备基站接入定位对应区域的实际人员，精确感知停电事件影响人员，并结合抢修人员的进度反馈、复电事件的核实，实时将抢修情况推送给实际受影响用户，做到消息的精准化、人性化推送，提高服务品质，减少投诉事件的发生。
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公开(公告)号：CN115017981A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210577240.2
申请日：2022-05-25
摘要： 本发明提供一种电力数据预测训练样本优化方法包括：采集获取电力结构化信息，根据所述电力结构化信息处理得架空线样本数据；处理所述架空线样本数据，以得到正常数据集和异常数据集；处理所述正常数据集和所述异常数据集，以获取异常样本簇和正常样本簇；谱聚类处理所述异常样本簇和所述正常样本簇，以得到负谱类聚中心数据和正谱类聚中心数据；邻采样处理所述正谱类聚中心数据，以降低所述正常样本簇的规模；插值处理所述负谱类聚中心数据，以扩充较少样本规模。本发明通过离线的谱聚类算法与数据增强算法，平衡训练数据的正负样本分布，使得随机森林和神经网络训练性能得到极大提升。
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公开(公告)号：CN113793232A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111106464.7
申请日：2021-09-22
摘要： 本发明公开一种结合实时停电复电信息的低压电网抢修运维管理方法，结合实时停电复电的研判结果，实时感知停电复电事件的发生，结合实时停电复电事件的区域，利用运营商GPS或网络设备基站接入定位对应区域的实际人员，精确感知停电事件影响人员，并结合抢修人员的进度反馈、复电事件的核实，实时将抢修情况推送给实际受影响用户，做到消息的精准化、人性化推送，提高服务品质，减少投诉事件的发生。
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公开(公告)号：CN115048989A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210577242.1
申请日：2022-05-25
摘要： 本发明提供一种电力数据预测模型优化方法及系统，包括：一种电力数据预测模型优化方法，应用于物类数据处理，所述方法包括：采集获取电力结构化信息，据以生成电力状态样本数据；分类识别所述电力状态样本数据，据以获取样本标签信息，从预设训练模型中获取训练模型参数和预测目标数据；处理训练模型参数和预测目标数据，以得到样本损失参数；根据样本损失参数处理所述样本标签信息，据以得到自适应样本挖掘数据；以所述自适应样本挖掘数据收敛处理所述预设训练模型。本发明设计在线困难样本挖掘损失函数，在训练过程降低易识别样本权重，加速模型收敛，使得随机森林和神经网络训练性能得到极大提升。
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公开(公告)号：CN113902583A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111106468.5
申请日：2021-09-22
摘要： 本发明公开一种利用低压网络设备数据的配网侧运维方法，以用户为关联基础，实现移动、电信、联动三大运营商的网络数据为配网侧提供用户用电实时数据及历史数据，无需对现有低压电网加上其他额外设备，即可实时感知用户用电情况，借助上述数据对配网侧的工作提供基础，极大程度提高工作效率和质量，降低劳动强度。
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