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公开(公告)号：CN109740164A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910020562.5
申请日：2019-01-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度语义匹配的电力缺陷等级识别方法，涉及电力缺陷等级识别技术领域。传统的文本分类模型有基于布尔值的向量空间模型，无法考虑深层次的上下文语义，向量稀疏，不具有可解释性等缺点，针对电力设备缺陷文本，分类精度不高。本方法采用深度神经网络将句子分为输入层、表示层、匹配层、排序层与输出层等五层结构，实现深度结构语义模型；然后在输入层基于word hashing和分词模型对文本进行预处理；再基于深度神经网络，依次训练了输入层、表示层、匹配层，得到缺陷文本的低维表示向量；最后基于cosin距离的语义相似度和TopK排序模型得到待分类文本的平均缺陷等级。有效提升缺陷文本的等级识别率，实现高精度的电力缺陷等级识别。
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公开(公告)号：CN109740164B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201910020562.5
申请日：2019-01-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/247 , G06F16/35
摘要： 本发明公开了一种基于深度语义匹配的电力缺陷等级识别方法，涉及电力缺陷等级识别技术领域。传统的文本分类模型有基于布尔值的向量空间模型，无法考虑深层次的上下文语义，向量稀疏，不具有可解释性等缺点，针对电力设备缺陷文本，分类精度不高。本方法采用深度神经网络将句子分为输入层、表示层、匹配层、排序层与输出层等五层结构，实现深度结构语义模型；然后在输入层基于word hashing和分词模型对文本进行预处理；再基于深度神经网络，依次训练了输入层、表示层、匹配层，得到缺陷文本的低维表示向量；最后基于cosin距离的语义相似度和TopK排序模型得到待分类文本的平均缺陷等级。有效提升缺陷文本的等级识别率，实现高精度的电力缺陷等级识别。
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公开(公告)号：CN118749726A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411089431.X
申请日：2024-08-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
摘要： 本发明公开了一种用于电力安全帽的头箍，涉及电力安全帽技术领域，包括头箍机构，所述辅助机构包括圆形壳体和放置盒，所述圆形壳体的内壁靠近底部位置等距分布开设有多个出气孔，多个所述圆柱块的顶部之间安装有风扇，所述风扇的顶部设置有过滤网，所述带孔盒盖的内部粘接连接有防尘网，所述放置盒的内壁底部粘接连接有电池，所述放置盒的内壁底部安装有控制板，本发明通过设置辅助机构，可以将使用者头部分泌的汗液利用快速流动的空气带走，从而实现对使用者的头部进行快速降热，即保证使用者的头部干爽舒适，还可以防止使用者头部潮湿滋生细菌，引发皮肤病，既提高了电力安全帽头箍的使用效果，同时也提高了电力安全帽头箍的使用效率。
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公开(公告)号：CN116345349A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310219775.7
申请日：2023-03-03
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
摘要： 本发明公开了一种电力巡检机器人，包括巡检平台和用于在高压线上行走的行走机构，所述行走机构上设有碎冰机构和铲冰机构，所述铲冰机构设置在行走机构前端，所述碎冰机构设置在铲冰机构前端，所述碎冰机构包括碎冰连接板、两个碎冰齿轮和碎冰驱动器，碎冰连接板与行走机构连接，所述碎冰齿轮可转动设置在碎冰连接板上，所述碎冰驱动器驱动碎冰齿轮转动，两个碎冰齿轮设置在高压线的左右两侧，所述铲冰机构包括铲冰连接板和两个铲刀，铲冰连接板与行走机构连接，铲刀与铲冰连接板固定，两个铲刀设置在高压线的相对两侧。本发明提供了一种电力巡检机器人，可以在对高压线进行巡检的过程中，对高压线进行除冰。
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公开(公告)号：CN114841589A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210534241.9
申请日：2022-05-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
摘要： 本发明提供一种电力成员违章画像和安全画像的安全隐患信息码生成方法，采集终端根据班组中所有电力成员的违章事件次数、违章操作属性进行计算得到违章画像，根据班组中所有电力成员的安全事件次数、安全隐患属性进行计算得到安全画像，根据违章画像、安全画像生成与班组相对应的融合安全隐患信息码；服务器根据融合安全隐患信息码确定初始培训路径中培训节点的数量以及每个培训节点的培训时长生成实际培训路径；服务器根据每个培训节点的培训时长对实际培训路径中的培训节点进行划分，得到违章培训子路径和安全培训子路径。本发明可以根据班组中电力成员的不同来确定相应的培训路径，使得培训的过程具有针对性。
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公开(公告)号：CN114664417A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210204670.X
申请日：2022-03-03
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 , 杭州方舟电力科技有限公司 , 浙江舟山海洋输电研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于高斯模型的虚拟急救智能培训方法,涉及一种急救培训方法。目前，学员无法在真实情境下有效地开展急救。本发明包括以下步骤：当需要进行急救智能培训时，采集医用人体物理模型的急救操作数据并传输到高斯模型中，高斯模型对传感器获得的数据进行预测分类，并输出分类结果，同时在虚拟急救场景中显示急救操作信息和人体关键数据；急救操作信息包括按压深度、吹气量、平均按压深度、按压频率、平均吹气量和吹气频率，人体关键数据包括唇色、体温和脉搏。本技术方案将高斯模型和虚拟急救培训相结合，有效地预测学员急救操作和患者身体状态之间的关联关系，在操作过程中，给予学员操作准确性和有效性的反馈；提升培训效果。
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公开(公告)号：CN117409519A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311183636.X
申请日：2023-09-14
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
摘要： 本发明公开了一种安全警示智能围栏系统，包括固定装置，所述固定装置的上方设有充电电池，所述充电电池上设有动态感应器，所述充电电池的上方设有LED警示灯，所述固定装置的下侧设有远程控制装置，所述固定装置与充电电池之间设有电源开关。本发明通过在围栏上安装此装置实现自动感应近区人员活动，并根据设定模式发出灯光或语言告警信号。通过安全围栏与自动报警装置的结合，系统实现安全控制与报警。本发明中智能安全声光警示围栏应保证人员擅自移动或越过围栏、围栏倾倒等情况发生时立即报警，起到保护作用，因此选择主动式微波探测器，并采用围栏专用材料，使得装置整体便携，并可耐高温防老化、防腐蚀。
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公开(公告)号：CN114841589B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210534241.9
申请日：2022-05-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
摘要： 本发明提供一种电力成员违章画像和安全画像的安全隐患信息码生成方法，采集终端根据班组中所有电力成员的违章事件次数、违章操作属性进行计算得到违章画像，根据班组中所有电力成员的安全事件次数、安全隐患属性进行计算得到安全画像，根据违章画像、安全画像生成与班组相对应的融合安全隐患信息码；服务器根据融合安全隐患信息码确定初始培训路径中培训节点的数量以及每个培训节点的培训时长生成实际培训路径；服务器根据每个培训节点的培训时长对实际培训路径中的培训节点进行划分，得到违章培训子路径和安全培训子路径。本发明可以根据班组中电力成员的不同来确定相应的培训路径，使得培训的过程具有针对性。
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公开(公告)号：CN111241056B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN201911410184.8
申请日：2019-12-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于决策树模型的电力用能数据存储优化方法，涉及一种电力数据存储领域，对于高频采集、低实时性业务场景的数据，已有的高效存储方法不能满足要求。本发明基于适应于HBase多存储格式进行特点分析，将采集实际应用场景划分，通过决策树模型选择合适的数据存储格式，选出最优的HBase存储方式，以此来优化高频采集数据存储空间。本技术方案采用多种格式的数据存储方式，根据不同的情况择优进行存储，弥补目前对于高频采集数据存储空间优化的不足，节省电力用能数据在大数据平台存储资源空间，提高HBase读写性；解决电力用能数据存储问题，为电力用能提供一个规范的HBase(56)对比文件CN 110490329 A,2019.11.22CN 110555058 A,2019.12.10US 2006195415 A1,2006.08.31US 2011099205 A1,2011.04.28US 2013166568 A1,2013.06.27US 6442561 B1,2002.08.27WO 0195044 A2,2001.12.13王静红,王熙照,邵艳华,王伍伶.决策树算法的研究及优化.微机发展.2004,(第09期),全文.刘利;何先平.ID3决策树算法的改进.池州学院学报.2008,(第05期),全文.
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公开(公告)号：CN111241056A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201911410184.8
申请日：2019-12-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于决策树模型的电力用能数据存储优化方法，涉及一种电力数据存储领域，对于高频采集、低实时性业务场景的数据，已有的高效存储方法不能满足要求。本发明基于适应于HBase多存储格式进行特点分析，将采集实际应用场景划分，通过决策树模型选择合适的数据存储格式，选出最优的HBase存储方式，以此来优化高频采集数据存储空间。本技术方案采用多种格式的数据存储方式，根据不同的情况择优进行存储，弥补目前对于高频采集数据存储空间优化的不足，节省电力用能数据在大数据平台存储资源空间，提高HBase读写性；解决电力用能数据存储问题，为电力用能提供一个规范的HBase存储优化方法，具有易实现的、高效的特点。
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