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公开(公告)号：CN119067462A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411038363.4
申请日：2024-07-31
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种业务流程的评估方法、装置、终端设备及存储介质，通过在对业务流程进行评估时，生成记载有各业务事件的若干相关业务角色以及历史执行数据的事件日志表，以及表征同一业务事件下各相关业务角色之间映射关系的事件角色映射表，来对所述业务流程进行拆分，构建包含有若干业务子流程的业务活动图，最后通过计算各业务子流程的评价结果，来生成业务流程的最终评价结果。因此，本发明在对业务流程进行评估时，充分考虑了业务流程中各业务角色在各业务事件中的职责以及业务角色之间的交互关系，提高了流程评估结果客观性以及准确性，使得企业根据最终的评价结果对业务流程进行改进，进而提高业务流程的执行质量和执行效率。
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公开(公告)号：CN119046806A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411042201.8
申请日：2024-07-31
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种企业变革价值数据分析方法、装置、设备及存储介质，包括：获取企业群数据，并根据所述企业群数据，生成企业相关的指标对象类型；其中，所述企业群数据包括若干企业对象以及每一企业对象所对应的若干指标对象；根据所述指标对象类型，对各企业对象所对应的所有指标对象进行清洗，并逐一将清洗后的指标对象及其对应的企业对象作为该企业的变革价值数据，直至得到所有企业的变革价值数据，作为企业群变革价值数据；将所述企业群变革价值数据输入至预设决策树模型，生成各企业变革价值的评估结果，实现企业群的数据分析。本发明解决现有技术中数据分析效率低、信息提取不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN118052523A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410347238.5
申请日：2024-03-26
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/0633 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种基于数字孪生的目标施工方案管理方法、系统和计算机产品。所述方法包括：获取电力系统中施工项目的项目信息，根据项目信息和数字孪生技术获取施工项目对应的项目模型，其中，项目信息包括若干项目流程以及各项目流程对应的处理时间；基于项目模型确定当前时刻施工的目标项目流程，并获取目标项目流程对应的目标处理时间，根据目标处理时间确定目标项目流程的施工效率，其中，目标处理时间包括理论处理时间和实际处理时间；根据施工效率对施工项目的项目流程进行规划，得到目标施工方案，用以根据目标施工方案管理施工项目。采用本方法能够实现精细化管理，提高管理效果，还可以实时获取项目实际状态，提高数据实时性和管理效率。
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公开(公告)号：CN117874437B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410277341.7
申请日：2024-03-12
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06Q10/0635 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法，包括：对生产线上的历史安全事故数据进行去噪处理，提取时间点，排除偶发性干扰因素对事故分析的干扰；根据频域分析得到的周期性规律，通过季节性自回归积分滑动平均模型，对历史安全事故记录进行季节性趋势分析；根据季节性趋势利用随机森林算法进行特征学习，从非线性和非平稳时间序列中识别和提取事故演变特征；识别和量化生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性的差异性，预测不同生产线环节在事故发生时的反应；预测不同生产线环节在事故发生时的反应，模拟应急响应策略，调整生产线应急响应策略。
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公开(公告)号：CN117896506A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410288404.9
申请日：2024-03-14
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: H04N7/18 , G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种动态的现场作业场景可视化监控方法，包括：结合历史物品堆放数据和现场物品的种类识别结果，确定在电力作业现场中现场物品的堆放模式；通过监控作业现场和历史工作记录，确定作业人员与物品堆放模式之间的关系；基于安全标准和作业效率，设置异常检测模块，识别出偏离安全标准或作业效率的异常物品堆放模式，发出警报并向相关人员发送提示信息；更新异常检测模块的检测参数，根据新的异常堆放模式的识别结果和电力作业人员现场堆放行为调整堆放模式的识别参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117788957A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410199687.X
申请日：2024-02-23
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及图像分类技术领域，具体为一种基于深度学习的资质图像分类方法及系统，包括以下步骤，基于原始图像数据集，采用数据增强算法，包括随机裁剪、翻转、颜色变换以及Z‑Score标准化方法，进行数据集的扩展和标准化处理，匹配深度学习模型的输入要求，生成增强后的标准化图像数据集。本发明中，通过随机裁剪、翻转、颜色变换及Z‑Score标准化，增强了模型的泛化能力和适应性，采用迁移学习算法和预训练模型，加速了训练过程，减少数据需求和计算资源，SMOTE算法处理类别不平衡问题，确保分类的公正性，图卷积网络和频域分析技术的结合，增强了对图像结构化特征的识别，神经风格迁移技术的应用，优化图像的视觉表现，进一步提升模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117151496B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311436411.0
申请日：2023-11-01
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种企业架构对齐方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取目标对象的业务架构中的业务需求，获取目标对象的数据架构中的数据资产，根据业务需求和数据资产确定用于调整数据架构的数据策略；获取根据数据策略确定的数据需求，获取根据业务需求和数据策略评估目标对象的技术架构中的各项技术基础设施所得到的评估结果，根据业务需求、数据需求和评估结果确定用于调整技术架构的技术策略；执行数据策略和技术策略。本申请实施例能够提高架构对齐的精确性和适应性。
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公开(公告)号：CN115994743B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310293084.1
申请日：2023-03-24
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明涉及计算机领域，提供一种单据摘要规范管理方法及其系统，该方法包括：接收用户终端发送的单据管理请求，对单据管理请求进行解析，得到单据数据和单据管理信息；确定单据数据中的单据摘要信息和单据状态信息，根据单据管理信息确定单据摘要的单据管理模式；基于单据状态信息和单据管理模式，对单据摘要信息进行单据摘要管理。本发明根据单据管理信息确定出单据摘要的单据管理模式，通过不同的单据管理模式对单据摘要信息进行管理，实现了不同业务场景下的单据规范管理，避免人工误操作产生错误数据，提高了单据摘要规范管理的准确性，同时，能够按照不同的单据管理模式对单据摘要信息进行规范整理，提高了单据摘要规范管理的管理效率。
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公开(公告)号：CN108764663A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810460650.2
申请日：2018-05-15
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
CPC classification number: G06Q10/067 , G06Q30/01 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种电力客户画像生成管理的方法及系统，其方法主要包括：通过大数据处理技术与机器学习算法得到精炼的特征标识，建立动态标签模型；调用相关动态标签模型生成动态标签，并开始标签的全生命周期管理；结合已有标签自动增加新标签，并对所有标签覆盖情况重新计算、展示，直观展示其在总客户中的分布情况；结合已有标签设计新业务场景下的客户分群规则，并对其进行多维度分析；结合业务经验及原有相关策略，制定差异化服务策略；对外接通业务系统，推送制定好的针对不同渠道的差异化信息推送策略。本发明以标签形式构建客户全景画像，实现对电力客户特征的精细刻画；并基于此设计客户分群规则，制定相应的差异化营销管理策略。
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公开(公告)号：CN108537385A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810327871.2
申请日：2018-04-12
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式居民用电负荷识别方法，包括以下步骤：S1使拟合后的总功率和总谐波与实测的总功率和总谐波的值最为接近，将电器负荷识别问题优化；S2利用公式计算出每个家电设备的功率特征值，利用FFT计算出电流谐波频谱增幅值；然后根据基础数据筛选法筛选出能代表家电设备特征的数据组成家电设备的基础数据；S3采集某一时刻居民用户总线的电流值、电压值，计算总功率；S4利用拟随机Halton序列产生M个初始种群，为这M个个体进行二进制编码；S5计算每个个体的适应值并进行遗传操作。
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