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公开(公告)号：CN116824295A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310709870.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种针对Mixup数据增强的长尾数据处理方法及装置，方法包括：输入N对原始长尾数据集图片及其对应标签；通过模拟Beta分布得到一个服从Beta分布的参数θ，基于参数θ使用Mixup按比例结合两个样本，生成新样本；将新样本作为模型的输入，得到输出；基于θ计算使用Mixup后的类间间隔；将变换后的类间间隔应用到空间变换间隔损失函数，计算总损失并更新模型参数，完成模型的训练；利用训练好的模型对长尾分布的图像数据进行分类识别。本发明利用参数θ变换类间间隔，解决了长尾数据集中的重平衡损失函数与使用Mixup后收缩的类间间隔不匹配的问题，提高图像识别精度。
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公开(公告)号：CN115907246A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211308911.1
申请日：2022-10-25
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于电力数据的数据中心碳惠模型构建方法，包括以下步骤：(1)构建指标体系；主要包括用电量分析、峰谷分析、负载分析、变损分析四方面；(2)获取用电相关数据；(3)数据预处理；(4)计算碳排指数；根据各指标汇总计算碳排指数，量化数据中心碳排放水平；指数越大，碳排放水平越高，反之越低；(5)计算碳减排潜力指数；(6)建立碳惠矩阵；(7)评估碳惠等级；依据数据中心所处象限评估数据中心的碳惠等级，根据不同等级特性确定数据中心降碳优先级，采取相应措施实施降碳。本发明能够对数据中心的碳排水平及减排潜力进行评估，筛选最易产生降碳成效的数据中心，帮助管理部门定位降碳最优惠路径。
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公开(公告)号：CN115826936A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310122753.9
申请日：2023-02-16
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F8/20
Abstract: 本发明公开了一种基于低代码和可视化拖拽的电力业务可拓展开发框架，包括：基础组件物料单元、业务碎片编辑单元和应用编辑单元，其中，所述基础组件物料单元，用于提供电力数据接口和格式组件单元；所述业务碎片编辑单元，包括管理界面模块和业务应用碎片编辑模块，所述管理界面模块，用于提供数据源接口重写单元、业务主题重写单元和属性重写单元，所述业务应用碎片编辑模块，用于提供参数定义单元、组件关联关系单元和低代码单元；所述应用编辑单元，用于将业务应用碎片集成为的电力业务应用软件。采用上述技术方案，构建可以复用的碎片应用，快速开发得到电力应用软件，提高开发效率，降低人力成本。
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公开(公告)号：CN114860899A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210331379.9
申请日：2022-03-31
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/126 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种引入先验知识的少样本问答方法，包括以下步骤：S101预制少样本业务领域知识图谱；S102获取用户端查询；S103将所述查询复制两份，分别输入基于查询语义的字特征模块和融合所述业务领域知识的词特征模块进行特征提取，输出提取的字特征向量和词特征向量；S104将所述字特征向量和所述词特征向量拼接，输入经过先验知识增强的相关性计算模型，得到各回答的相关性得分；S105将所述相关性得分最高的回答返回给用户。本发明提供一种引入先验知识的少样本问答方法，使得少样本情况下问答模型准确度提升。
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公开(公告)号：CN114004296A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111281895.7
申请日：2021-11-01
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于电力负荷特征反向提取监测点的方法，包括(1)采集并预处理电力负荷数据；(2)通过聚类分析建立相似用户历史电力负荷序列集；(3)通过单用户当月电力负荷数据变化趋势，划分用户电力负荷波动区间，构建单用户各波动区间的历史电力负荷序列集；(4)获得用户离群负荷序列，通过匹配相同波动区间的用户历史电力负荷序列集、相似用户历史电力负荷序列集获得用户离群负荷序列的异常程度并输出异常序列。本发明提高检测效率、降低成本消耗；提高单用户异常电力负荷检测精度；提高异常检测的时效性；用户异常检测的准确性提升6个百分点且时效性提升至每20分钟刷新一次异常检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113901004A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111253174.5
申请日：2021-10-27
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据中台化的大数据复杂实时计算的方法，包括以下步骤：(1)增量表的处理；(2)增量数据和全量数据的处理。本方法通过增量日志表的处理，实现了大数据复杂实时计算；本方法可以支撑实时报表、实时看板的数据需求；本方法在原有架构的基础之上，充分调度空闲资源，没有新增任何额外组件成本；本方法充分考虑业务与增量操作的关系，减少程序运行复杂度，大幅度缩短程序调度时间。
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公开(公告)号：CN112837178A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110043737.1
申请日：2021-01-13
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心 , 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开一种电力客户用电数据的分析方法，包括以下步骤：(1)采集数据并清洗和转换；(2)获得月用电量与相关变量的多元线性回归方程；(3)采用灰色预测法对相关变量预测；(4)将相关变量的预测结果作为多元线性回归方程的输入获得月用电量。本发明实现灰色预测模型与多元线性回归方程的有机结合，获得较高精度的预测结果，为各网电力发展规划提供可靠的基础数据支撑。
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公开(公告)号：CN116205396A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211580140.1
申请日：2022-12-09
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数据中台的数据全景监控方法及系统，所述方法包括：通过定时抽取元仓数据、调用组件接口数据的方式，采集数据中台监测需求的基础数据；根据数据中台实际监测需求，按照指定的数据模型规范设计要求，将采集到的数据加工成统一数据模型表，进行标准化存储；将标准化的数据进行逻辑加工及分析处理，将处理结果形成明细表及结果汇总表存储于数据中台数据库中，构建表、任务、应用的血缘关系链路，并对异常情况进行告警；将数据分析产生的结果按照功能模块分类进行可视化展示。本发明可以快速掌握数据中台数据存储、计算、应用支撑能力，有助于提升数据中台运维水平。
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公开(公告)号：CN114218899A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111393613.2
申请日：2021-11-23
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F40/166 , G06F40/183 , G06F40/186
Abstract: 本发明公开了一种提取报表指标生成工作简报的方法，包括以下步骤：(1)指标提取参数配置；(2)工作简报模板设计；(3)生成策略配置；(4)工作简报定时生成；(5)生成消息通知。本发明通过提取报表中的指标配置工作简报模板，按照工作简报的生成时间自动提取报表中指标统计结果数据插入到简报中，并自动生成工作简报；实现了工作减负和效能提升。
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公开(公告)号：CN113918570A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111253190.4
申请日：2021-10-27
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/25 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种面向电力二次设备的嵌入式实时数据库，从下而上依次包括存储层、模型层和应用层；所述存储层存储测点模型以及测点对应的量测数据，包括存储接口模块、轻量缓存模块、数据压缩模块、数据存储模块和资源优化模块；所述模型层存储设备物模型，并将物模型与存储层的测点模型关联，包括模型接口模块、模型算法模块和模型存储模块；所述应用层实现数据查询分析和通过对外接口实现模型的构建和数据接入。本发明实现轻量化的电力模型高度匹配，降低实时数据库在电力二次嵌入式设备环境下的内存及存储资源消耗；实现了测点数据的高效访问，避免了频繁的内存及CPU操作；极大地提升了系统安全性。
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