一种快速生成全口径结算书的编制方法

    公开(公告)号:CN116562816A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310536679.5

    申请日:2023-05-12

    IPC分类号: G06Q10/10 G06Q40/12

    摘要: 本发明提供一种快速生成全口径结算书的编制方法,涉及财务结算技术领域。该快速生成全口径结算书的编制方法,包括以下步骤:步骤一:将施工结算书由清单格式转换为定额格式;步骤二:将甲供设备及甲供材料按照匹配规则,自动挂接至左侧项目划分;步骤三:将步骤一中定额格式的施工结算书与甲供物资挂接以及其他费用汇总输入到统计核算单元进行核算分析。通过提前将清单格式的施工结算书转换成定额格式的施工结算书,并且将定额格式的施工结算书与甲供物资挂接以及其他费用汇总输入到统计核算单元进行核算分析可以有效地的减少员工的工作量,同时可以有效地提升全口径结算书的编制时效,进而提高接收数据的质量。

    一种造价分析数据管理系统及方法

    公开(公告)号:CN116522900A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310541682.6

    申请日:2023-05-15

    摘要: 本发明提供一种造价分析数据管理系统及方法,涉及造价分析技术领域。该造价分析数据管理系统,包括以下模块:数据上传模块、工程造价数据分解结构建立、数据校核模型、数据检查、数据修正、数据汇总、数据排版模块、图形绘制模块和工程造价报表编制单元,所述工程造价数据分解结构建立主要是用于对工程造价数据进行分解,所述数据校核模型主要是用于对工程造价数据进行校对核算,并输出成数据清单,所述数据检查主要是用于对校核的数据进行检查。通过建立工程造价数据分解结构和数据校核模型以及数据检查和数据修正,可以有效地实现对造价数据进行分析管理,能够很好地对数据填报进行直接校验,有利于提高对于数据检查的效率。

    一种基于网格多属性画像体系的配电网规划方法及装置

    公开(公告)号:CN116187640A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202211488467.6

    申请日:2022-11-25

    摘要: 本发明涉及一种基于网格多属性画像体系的配电网规划方法及装置,属于电力技术领域,解决现有配电网规划方法的精准性低的问题。该方法包括:对配电区域进行网格划分;基于配电网发展,自上而下梳理网格画像需求,选取区域、电源、网架、负荷、健康状态维度进行配电网网格多属性解析,从原始数据中提取客观表现网格特征的标签体系;构建基于深层LSTM的配电网健康状态预测模型,并且结合配电网健康状态预测,刻画网格形象以获得画像结果;以及构建基于网格多属性画像体系的配电网规划多目标模型,基于小生境遗传算法针对配电网规划多目标模型进行求解,以获得配电网规划。将庞大的配电网络由大化小、分而治之,实现对逐个网格的全方面动态掌控。

    一种电网设备大修决策优化方法及装置

    公开(公告)号:CN115759397A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211429909.X

    申请日:2022-11-15

    摘要: 本申请涉及电力工程建设技术领域,具体而言,涉及一种电网设备大修决策优化方法及装置,可以解决如何提升大修计划制定的精确性和合理性,有效提升设备状态水平,保证电网企业高效经营的问题。大修决策优化方法包括:基于因素识别对设备的故障影响要素进行提取,以获得设备故障影响因素,设备故障影响因素包括日常因素及意外因素,日常因素根据设备长期运行的故障情况的获取,意外因素根据设备意外变化导致的故障情况获取;基于日常因素构建基础故障率曲线,并结合意外因素,对基础故障率曲线进行优化,确定最优故障率曲线;基于最优故障率曲线,并结合运行成本,确定设备大修决策。

    一种配电网线路故障预测方法和装置

    公开(公告)号:CN115270965A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210904369.X

    申请日:2022-07-29

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/04 H02J13/00

    摘要: 本发明涉及一种配电网线路故障预测方法和装置,属于数据预处理与识别技术领域,解决现有方法未考虑气象要素且计算量过大等问题。该方法包括:获取配电网线路故障的相关数据;对相关数据中的历史数据进行预处理,以将历史数据预处理为数据多域集;计算预处理后的历史数据中的外部气象数据与故障发生频次之间的关联颗粒度以确定故障发生频次的主要影响因素;构建基于外部气象数据的多层次目标聚类分析模型,对相同类型气象条件、相同故障类型的故障进行分类以生成训练数据集;构建神经网络模型并利用训练数据集进行训练以获取预测模型;以及将实时数据输入预测模型以预测配电网线路故障。提升故障预测精度并向电网运行维护提供支撑与依据。