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公开(公告)号：CN113128890A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110463526.3
申请日：2021-04-26
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种电力用户分类方法、装置及终端设备，所述电力用户分类方法、装置及终端设备属于数据分析领域，所述方法包括：获取预先构建的电力用户标签集；基于所述电力用户标签集中的各个电力用户标签获取各个电力用户对应的标签数据；对各个电力用户对应的标签数据进行模糊聚类，得到各个电力用户的所属分类。本发明提供的电力用户分类方法、装置及终端设备能够实现电力用户的分类，为后续差异化服务提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN115514088A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211071284.4
申请日：2022-09-02
摘要： 本申请提供的一种基于微电网的控制方法、装置、介质及装置，包括：获取在预设时间段内的分布式能源集合，从分布式能源集合中选取目标分布式能源，根据分布式能源集合中的每个分布式能源的预设输出功率对目标分布式能源的下垂控制参数进行优化，以得到微电网的稳定程度满足预设条件对应的优化数据，其中，下垂控制参数表示电压的频率和电压的幅值，以及根据优化数据以及预设时间段内的分布式能源集合对应的信道利用率，调整每个分布式能源的下垂控制参数。通过优化数据以及分布式能源集合对应的信道利用率，调整每个分布式能源的下垂控制参数，无需通过光纤通信实现功率调节，提高了数据传输的效率。
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公开(公告)号：CN115549292A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211071278.9
申请日：2022-09-02
申请人： 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请提供了一种电网运行监测系统及方法，属于电力管理技术领域，包括：数据获取模块，用于获取电网运行数据及气象数据；数据分析模块，用于对所述电网运行数据、所述气象数据进行分析，获得分析结果；预警调度模块，用于当所述分析结果存在异常事件时，发出预警信息并进行调度规划。由此充分利用了电网运行数据及气象数据，实现了异常事件预警，并进行调度规划，大大提高了大数据的利用率，还能提高异常事件的处理效率。
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公开(公告)号：CN115880514A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211334109.X
申请日：2022-10-28
申请人： 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
发明人： 董彦军 , 欧中洪 , 杨会峰 , 辛锐 , 刘成龙 , 吴军英 , 张洪星 , 王世耿 , 路欣 , 尹晓宇 , 杨力平 , 彭姣 , 陈曦 , 孙思思 , 刘明硕 , 王少影 , 赵梦瑶
IPC分类号： G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种输变电设备故障检测方法及装置、终端、存储介质。该方法包括：获取目标输变电设备的历史图像数据，对历史图像数据进行聚类处理，得到多个图像数据类；对于每个图像数据类，基于该图像数据类中的历史图像数据训练得到该图像数据类对应的神经网络模型；获取目标图像数据，目标图像数据为目标输变电设备的图像数据；判断目标图像数据所属的图像数据类，得到目标数据类；将目标图像数据输入至目标数据类对应的神经网络模型中，得到目标输变电设备的故障检测结果。本发明能够有效提高输变电设备故障检测准确率。
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公开(公告)号：CN114972900A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210022182.7
申请日：2022-01-10
申请人： 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明适用于图像识别技术领域，提供了一种电力多源数据筛选方法、装置及终端设备，该方法包括：获取初始图像数据，对初始图像数据进行预处理，得到待筛选图像数据；将待筛选图像数据输入预先训练的神经网络分类器，分类得到有效数据集和无效数据集；获取无效数据集中各个无效数据的评分，基于评分获取无效数据集中的存疑数据；将存疑数据进行二次筛选，将符合预设二次筛选条件的存疑数据移动至有效数据集。本发明提供的电力多源数据筛选方法基于神经网络分类器能够提高图像数据筛选的速度和可靠性，并通过二次筛选进一步保障筛选的准确性，提高电力系统输变电图像数据的筛选效率。
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公开(公告)号：CN116501497A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310507327.7
申请日：2023-05-06
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种存储资源分配方法及装置、终端设备、存储介质，该存储资源分配方法包括：获取各类电力数据的历史访问操作信息；根据所述历史访问操作信息确定各类电力数据当前的冷热度以及各类电力数据的冷热度变化趋势；根据所述当前的冷热度和所述冷热度变化趋势为各类电力数据分配对应的存储资源，并每隔预设的调整周期，基于所述冷热度变化趋势对各类电力数据对应的存储资源进行自动调整。本发明能够对存储资源进行合理分配，保证各类电力数据的合理存储，更便于后续的数据访问。
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公开(公告)号：CN115587190A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211193515.9
申请日：2022-09-28
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/901 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种电力领域知识图谱的构建方法、装置及电子设备。该方法包括：基于远程监督方法获得多个实体三元组；通过策略网络以保留或不保留作为各实体三元组的状态，生成去噪后训练集，训练关系抽取模型；若训练后的关系抽取模型的抽取正确率小于预设值，基于预设的验证集通过反馈计算获得反馈值；基于反馈值，获得使策略网络的期望反馈值最大的状态组合；将基于状态组合生成的标注数据集作为去噪后的标注数据集，训练关系抽取模型，直至训练后的关系抽取模型的抽取正确率大于等于预设值；通过关系抽取模型抽取电力领域文档，获得知识图谱。本发明能够通过策略网络减少了训练集中的标注错误的噪音数据，提高了关系抽取模型的抽取准确率。
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公开(公告)号：CN109903185B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN201910257793.8
申请日：2019-04-01
申请人： 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06Q50/06 , H04L67/10 , H04L67/1097
摘要： 本发明公开了一种基于云计算的电力通信统一资源管理系统，包括区域划分单元、区域分析模块、地图单元、通信检测模块、云计算单元、显示模块、云存储、数据录入模块、资源分配单元、通信管控模块和规则模块；本发明通过区域划分单元结合对应的区域划分规则进行区域划分；之后通过通信检测模块实时检测各个划分后的区域的通信流量，并根据区域分析模块结合分析规则，得到在常规区和补偿区的小区域；并根据通信流量分别将常规区和补偿区划分为浮动区、低速区和平稳区；并通过相关规则得到浮动区的强制时间段，和平稳区的平均通信流量；之后通过资源分配单元结合相关资源分配规则，对常规区和补偿区的浮动区强制时间段进行通信流量分配。
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公开(公告)号：CN115296812A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210713828.6
申请日：2022-06-22
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于区块链的电力数据存储节点高可靠性恢复机制，包括以下步骤：S101、构建数据恢复网络环境；S102、构建数据恢复机制消息；S103、构建基于区块链的电力数据存储节点高可靠性恢复机制；一种基于区块链的电力数据存储节点高可靠性校验机制，包括以下步骤：S201、对数据块节点进行验证，对节点进行区分，获得待恢复节点、恢复节点、其它节点；S202、对基于恢复节点的数据进行故障解除的待恢复节点，进行再次验证；基于数据恢复机制的设计与校验机制的设计，解决了电力数据存储资源利用率低的问题，提高了电力数据的可靠性，对数据存储节点、相关链路资源的冗余备份进行了有效的优化。
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公开(公告)号：CN113570065A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110773692.3
申请日：2021-07-08
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06N20/00 , G06F16/2457 , G06K9/62
摘要： 本发明提供一种基于联盟链和联邦学习的数据管理方法、装置及设备，方法包括，接收数据需求方发送的数据请求指令；调用智能合约将数据请求指令共享至联盟链上；在联盟链上，检索与请求数据类别相关联的数据相关节点，每个数据相关节点均包括有与请求数据类别相关联的本地数据集；基于联邦机器学习，对本地数据集进行训练，得到全局模型；根据全局模型和需求方标识输出目标数据至数据需求方，使得获得的目标数据不单单由某一节点所提供，而且基于联邦机器学习模型，使得能够将不同数据相关节点的相关数据进行融合发送至数据需求方，使得在获取到完整的目标数据的同时，还有效地保证了目标数据的准确度，提高了目标数据与需求数据的匹配度。
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