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公开(公告)号：CN119743409A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411967177.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 南方电网数字电网集团有限公司
IPC: H04L43/08 , H04L67/146 , H04L41/5022
Abstract: 本申请涉及一种数据采集方法以及装置。所述方法包括：针对多个基于epoll机制与服务器成功建立通信链路的客户端，开启epoll机制的边缘触发模式对各通信链路进行链路状态监控，在监控到任意一个当前通信链路的链路状态发生变化的情况下，获取当前通信链路关联的采集文件描述符，若采集文件描述符上的数据可读，则将采集文件描述符添加到就绪队列，根据队列包含的多个采集文件描述符中的任务类型，以及数据采集任务类型优先级清单，采集各采集文件描述符上的数据。通过预先设置数据采集任务类型优先级清单，按照清单上各任务类型对应的优先级信息依次处理数据采集任务，实现了数据采集的低延迟，进而提高了数据采集的采集效率。
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公开(公告)号：CN113627515B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202110898197.5
申请日：2021-08-05
Applicant: 南方电网数字电网集团有限公司 , 深圳供电局有限公司
Abstract: 本申请涉及一种多元电力计量序列的聚类方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取多元电力计量序列；将多元电力计量序列输入预设多元极限学习机‑自动编码器模型中进行特征提取，得到多元电力计量序列的公共表示；根据多元电力计量序列的公共表示，构建图结构矩阵；对图结构矩阵进行矩阵分解，根据矩阵分解结果得到多元电力计量序列的聚类结果。本方法通过将初始的多元电力计量序列的公共表示和每元序列的私有表示映射到原始多元电力计量序列中，可以减少多元电力计量序列的重构误差，因此获得的多元电力计量序列的公共表示更加准确，因此也提高了多元电力计量序列聚类的准确性。
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公开(公告)号：CN113642809B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111021694.3
申请日：2021-09-01
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网数字电网集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种用电量预测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：对获取到的各个参与方分别对应的本地模型参数进行聚类分组，将各个参与方分别划分到相应的分组簇内；分别从相应分组簇内包括的多个参与方中，确定组内聚合方，触发组内聚合方基于组内其余各参与方的本地模型参数进行组内聚合，得到目标组模型参数；从多个组内聚合方中，确定全局聚合方，并触发全局聚合方对各个分组簇的目标组模型参数进行全局聚合，得到全局模型参数；触发各参与方基于获取到的全局模型参数，对本地维护的初始预测模型进行更新，基于更新后的预测模型继续进行组内聚合和全局聚合的步骤，直至更新后的预测模型满足预设收敛条件时，输出目标预测模型。
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公开(公告)号：CN118658455A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410829654.9
申请日：2024-06-25
Applicant: 南方电网数字电网集团有限公司广东分公司
Abstract: 本申请公开了一种语种识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取语音样本集；将语音样本集输入至语种识别模型中，获取语种识别模型对语音样本集进行语种识别输出的第一识别结果，并获取语种识别模型对语音样本集进行说话人识别输出的第二识别结果；根据第一识别结果和第二识别结果确定语种识别损失、说话人识别损失和三元损失；根据语种识别损失、说话人识别损失和三元损失确定语种识别模型的总损失；若总损失小于损失阈值，则根据总损失对语种识别模型进行参数更新，直至总损失小于损失阈值时完成对语种识别模型的训练。本申请通过语种识别损失、说话人识别损失和三元损失来确定总损失，使得完成训练的语种识别模型的更加准确。
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公开(公告)号：CN118658454A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410811614.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 南方电网数字电网集团有限公司广东分公司
Abstract: 本申请公开了一种语种识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取第一语音数据；使用目标语种识别模型对第一语音数据进行语种识别，得到第一语音数据属于不同语种的分类值，目标语种识别模型基于相似性最大的语种对应的语音数据训练得到；根据第一语音数据属于不同语种的分类值确定第一语音数据属于不同语种的概率；将第一语音数据属于不同语种的概率中最大概率对应的语种确定为第一语音数据对应的语种。本申请实施例中，在进行语种识别模型训练的时候已经考虑了相似性最大的语种对语种识别的影响，因此，可以拉开相似性最大的语种之间的区分度，可以提高目标语种识别模型的识别精度，从而可以准确地识别出语音所属语种。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118395169A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410351358.2
申请日：2024-03-26
Applicant: 南方电网数字电网集团有限公司广东分公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本申请公开了一种语种识别模型的训练方法、装置、电子设备以及存储介质，该方法包括：根据训练样本集以及目标损失函数，对用于识别多个语种的初始识别模型进行训练，目标损失函数中包括每个语种对应的用于表示其决策边界与其他语种的决策边界之间的距离的类间距离；根据测试样本集，对训练后的初始识别模型进行测试；根据得到的测试结果，确定初始识别模型识别每个语种时的分类混淆率；若目标语种对应的分类混淆率大于或等于目标阈值，则在减小目标损失函数中的目标语种对应的类间距离之后，返回对初始识别模型进行训练的步骤，直至每个语种对应的分类混淆率小于目标阈值。如此，提高了训练得到的语种识别模型对各个语种的识别精度。
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公开(公告)号：CN113050020B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202110321338.7
申请日：2021-03-25
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网数字电网集团有限公司
Abstract: 本申请涉及一种双芯智能电表的超差事件记录方法、装置和计算机设备。所述方法包括：从所述双芯智能电表的计量单元中获取实时误差自监测数据；获取所述双芯智能电表超差事件的当前状态标识，并基于所述实时误差自监测数据、所述当前状态标识和预设的超差事件状态识别条件，确定所述双芯智能电表超差事件的实时状态标识；若所述实时状态标识与所述当前状态标识不匹配，则将所述当前状态标识替换为所述实时状态标识，并记录所述实时状态标识对应的超差事件。采用本方法能够实现了双芯软件架构下，对超差事件的准确实时的记录。
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公开(公告)号：CN116866676A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310722576.8
申请日：2023-06-16
Applicant: 南方电网数字电网集团有限公司广东分公司
IPC: H04N21/647 , H04N21/643 , H04N21/41
Abstract: 本发明公开了一种跨网投屏方法及系统。该方法包括：通过位于第一网络中的待投屏端响应于用户触发的投屏操作，确定位于第二网络中的目标投屏端，并对当前待投屏内容进行录屏，生成原始视频流；待投屏端对原始视频流进行预处理获得目标视频流，并基于预设流控制方式的流控制传输协议，将目标视频流和目标投屏端的标识信息发送至中转服务器；中转服务器基于目标投屏端的标识信息和预设流控制方式的预设流控制传输协议，将目标视频流发送至目标投屏端；目标投屏端对目标视频流进行解析获得原始视频流，并播放原始视频流。通过本发明实施例的技术方案，可以实现跨网的稳定投屏，保证投屏质量，优化用户体验。
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公开(公告)号：CN114359997B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202111469597.0
申请日：2021-12-03
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网数字电网集团有限公司
IPC: G06V40/16 , G06F3/0482 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G07F19/00
Abstract: 本申请涉及一种业务引导方法和系统。系统包括：第一图像采集设备、引导屏、自助柜台机、第二图像采集设备、以及自助终端。第一图像采集设备采集进入预设区域内的目标对象的面部图像，并基于采集的面部图像确定目标对象是否需要自助服务；引导屏在确定需要自助服务时，展示与目标对象对应的第一候选业务清单，并确定目标对象从第一候选业务清单中选中的目标业务；引导屏在目标业务属于第一类业务时，引导目标对象前往自助柜台机进行自助办理，在目标业务属于第二类业务时，引导目标对象前往自助终端进行自助办理；第二图像采集设备对目标对象进行面部识别，并向自助柜台机发出登录请求。采用本方法能够提高业务受理和办理效率，减少人工成本。
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公开(公告)号：CN119574967A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411728462.5
申请日：2024-11-28
Applicant: 南方电网数字电网集团有限公司
Abstract: 本申请涉及一种电能计量方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品。所述方法包括：通过信号模型获取分布式能源的电流信号和电压信号，并根据电流信号和电压信号，获取分布式能源的瞬时有功功率和瞬时无功功率，通过电能计量模型对瞬时有功功率进行处理，得到谐波比例含量，获取计量周期内的有功电能量，根据瞬时无功功率、谐波比例含量和有功电能量，获取电能计量值，获取分布式能源的电能测量值，通过电能测量值对电能计量值进行验证。采用本方法能够可以确保所采集数据的准确性，进而通过电能计量模型对电能计量值进行预测，能够确保电能计量的准确性。
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