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公开(公告)号：CN110059845B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN201910104136.X
申请日：2019-02-01
申请人： 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于时序演化基因模型的计量装置时钟误差趋势预测方法，涉及电力运维领域。已有工作均只能解决特定场景的时钟误差问题，不够通用化。本发明采用时序演化基因模型，其对于电表时钟误差，在一定窗口上划分成若干子序列，模型可以分析窗口子序列误差变化的特征，通过模型的分类器，将具有类似分布的子序列分到一块；通过生成对抗网络，挖掘生成这些子序列分布特征的基因；组合历史上各个子序列的基因，通过循环神经网络分析其演化过程，分析其演化模式，预测其将来的时钟误差走势。本技术方案不局限于特定装置与造成误差的原因，可以自适应于不同的场景，从而提供更为通用的方案，解决泛化的电能装置时钟误差问题。
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公开(公告)号：CN114595240B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210080985.8
申请日：2022-01-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/27 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种采集抗灾应急Web应用高性能交互处理方法，涉及电网运维领域；本发明包括以下步骤：获取停电事件上报信息；停电阶段研判；复电阶段研判；停电研判实时数据输出；获取停电研判实时数据，利用Kafka这一高吞吐量的分布式流处理技术，实现停电数据实时输入/输出；获取Kafka实时停电共享数据，将截止当前2小时内的停电数据实时缓存在应用服务器内存中；获取采集数据中心数据，将截止当前2小时前的停电数据以文件形式固化到应用服务器。本技术方案解决分钟级停电实时计算存储、可视化UI交互等问题；有效平衡硬件资源、交互需求、性能瓶颈三者关系，有效保障灾情监视的及时性、可靠性、高效性，能成功实现分钟级停电实时研判与可视化UI交互。
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公开(公告)号：CN110059845A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910104136.X
申请日：2019-02-01
申请人： 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于时序演化基因模型的计量装置时钟误差趋势预测方法，涉及电力运维领域。已有工作均只能解决特定场景的时钟误差问题，不够通用化。本发明采用时序演化基因模型，其对于电表时钟误差，在一定窗口上划分成若干子序列，模型可以分析窗口子序列误差变化的特征，通过模型的分类器，将具有类似分布的子序列分到一块；通过生成对抗网络，挖掘生成这些子序列分布特征的基因；组合历史上各个子序列的基因，通过循环神经网络分析其演化过程，分析其演化模式，预测其将来的时钟误差走势。本技术方案不局限于特定装置与造成误差的原因，可以自适应于不同的场景，从而提供更为通用的方案，解决泛化的电能装置时钟误差问题。
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公开(公告)号：CN114595240A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210080985.8
申请日：2022-01-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/27 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种采集抗灾应急Web应用高性能交互处理方法，涉及电网运维领域；本发明包括以下步骤：获取停电事件上报信息；停电阶段研判；复电阶段研判；停电研判实时数据输出；获取停电研判实时数据，利用Kafka这一高吞吐量的分布式流处理技术，实现停电数据实时输入/输出；获取Kafka实时停电共享数据，将截止当前2小时内的停电数据实时缓存在应用服务器内存中；获取采集数据中心数据，将截止当前2小时前的停电数据以文件形式固化到应用服务器。本技术方案解决分钟级停电实时计算存储、可视化UI交互等问题；有效平衡硬件资源、交互需求、性能瓶颈三者关系，有效保障灾情监视的及时性、可靠性、高效性，能成功实现分钟级停电实时研判与可视化UI交互。
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公开(公告)号：CN111476392A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201911237142.9
申请日：2019-12-05
申请人： 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于社会感知的计量装置时钟误差趋势预测方法，涉及电力运维领域。已有工作均只能解决特定场景的时钟误差问题，不够通用化。本发明采用时序演化基因模型，其对于电表时钟误差，在一定窗口上划分成若干子序列，模型可以分析窗口子序列误差变化的特征，通过模型的分类器，将具有类似分布的子序列分到一块；通过生成对抗网络，挖掘生成这些子序列分布特征的基因；组合历史上各个子序列的基因，通过循环神经网络分析其演化过程，分析其演化模式，预测其将来的时钟误差走势。本技术方案不局限于特定装置与造成误差的原因，可以自适应于不同的场景，从而提供更为通用的方案，解决泛化的电能装置时钟误差问题。
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公开(公告)号：CN117034002A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310771251.9
申请日：2023-06-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 浙江大学 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于多源信息的窃电行为检测方法，涉及电网运维领域。目前，对不同城市进行窃电行为检测时，往往都需要重新获取该城市的相关数据并重新训练一个模型。本发明包括步骤：获取数据；将数据输入训练好的窃电行为检测模型中，进行窃电行为检测；窃电行为检测模型训练时先在具有较多标注数据的地区训练一个窃电行为检测模型；接着，在目标地区，对已经训练好的模型进行域适应，使其适用于该地区，形成适用于目标地区的窃电行为检测模型；窃电行为检测模型输出每个用户可能进行窃电的概率，从而实现窃电行为的精准预测。本发明对已经训练好的模型进行域适应，使其适用于该地区，实现在缺乏标注数据的目标地区的窃电行为检测。
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公开(公告)号：CN112990640A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202011323895.4
申请日：2020-11-23
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 河海大学 , 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于相对增益原理的线损贡献度分析方法及系统，涉及一种线损贡献度分析技术。本技术方案通过对线损率影响的程度进行评判，以供电半径为从电源起点开始到其供电的最远的负荷点之间的线路的距离，反映馈线的本质属性，并通过馈线聚类方法实现对馈线路径的聚类分析，通过理论线损计算模型与潮流法相互结合进行分段式线损贡献度统计，提高线损贡献度的运算，在采用聚类有效指标获取线损的最优分类数，再通过主成分分析算法提取数据的主要特征分量，并将高维数据投影到低维空间，降低数据分析以及处理的时间，为相对增益原理的线损贡献度分析提供线损贡献度的统计和数据分析。
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公开(公告)号：CN111222541A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911212958.6
申请日：2019-12-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的外表箱类型识别方法，涉及电能计量装置外表箱识别方法领域。随着人工智能技术的深度应用，电力行业出现了智能巡查的趋势，在智能巡查过程中，如何识别外表箱类型是一项基本的工作。本方法如下：首先采用深度卷积神经网络模型检测外表箱及其部件区域的位置和大小；再对外表箱的视窗进行检测；对检测到视窗进行判断，如果是单视窗，则直接识别为单表箱，如果是多视窗，则进行视窗布局的网格构建；通过构建好的视窗网格与已知的类型的视窗布局进行匹配；识别出外表箱类型。本方法能快速识别和定位外表箱及其视窗和其他的部件，实现智能巡查过程中电能计量装置外表箱的类型有效和快速准确的识别。
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公开(公告)号：CN111242325A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201911408804.4
申请日：2019-12-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向电力采集设备的二级标签生成方法，涉及电力信息采集领域。现有电力业务系统中，标签画像通常是单维度，各标签的重要性一样，对标签的理解主要在展示，缺乏对标签的多维度、多场景化应用。本方法包括步骤：1）定位标签主体对象；2）主体对象建立二级标签目录；3）给主体对象标记标签，形成主体对象标签作为一级标签，标签标记时，需要根据标签等级分级标记；4）在主体对象标签下建立二级标签，二级标签包括静态标签和动态标签，动态标签可根据对象实际情况显示不同内容。从多维度和多场景角度出发全面反映采集设备状态信息，方便判断采集设备异常的影响情况，提升对采集设备维护和工作状态的判断能力。
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公开(公告)号：CN111222541B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201911212958.6
申请日：2019-12-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的外表箱类型识别方法，涉及电能计量装置外表箱识别方法领域。随着人工智能技术的深度应用，电力行业出现了智能巡查的趋势，在智能巡查过程中，如何识别外表箱类型是一项基本的工作。本方法如下：首先采用深度卷积神经网络模型检测外表箱及其部件区域的位置和大小；再对外表箱的视窗进行检测；对检测到视窗进行判断，如果是单视窗，则直接识别为单表箱，如果是多视窗，则进行视窗布局的网格构建；通过构建好的视窗网格与已知的类型的视窗布局进行匹配；识别出外表箱类型。本方法能快速识别和定位外表箱及其视窗和其他的部件，实现智能巡查过程中电能计量装置外表箱的类型有效和快速准确的识别。
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