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公开(公告)号：CN107748940B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN201711136988.4
申请日：2017-11-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种节电潜力量化预测方法，该方法包括以下步骤：提取行业用户用电数据，从用户用电数据中获取用电特性指标，通过聚类分析划分用电群体；建立节电潜力预测模型，对同一用电群体内进行标杆选取，将标杆用电量输入节电潜力预测模型获得未来节电潜力预测值。与现有技术相比，本发明具有节电潜力量化，更直观的指导用电行为并且预测准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN113949703A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111095840.7
申请日：2021-09-18
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
IPC: H04L67/10 , H04L67/12 , H04L41/0803 , H04L41/0631 , H04L43/0823 , H04L41/084 , H04L41/0813 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种电力人工智能的云边协同系统，该系统包括：边缘计算超盒：设置在边缘节点，基于硬件设备配合技术实现物联网设备与环境的数字化应用；安全智能分析云平台：用以在云端对边缘端进行统一管理，将数据信息发送至边缘端，即边缘节点，以实现一次开发多次部署的功能，并基于多租户管理技术实现对物理资源及使用权限的管理控制；安全管控边缘计算管理子系统：设置在边缘节点或边缘计算超盒上，用以对边缘端连接的物联网设备进行统一管理，接收并应用安全智能分析云平台发送的数据信息，与现有技术相比，本发明具有提高边缘设备的计算能力、缓解网络宽带压力及后台结构化对服务器的要求以及提高电力场景的落地效率和复制速度等优点。
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公开(公告)号：CN113487448A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110600479.2
申请日：2021-05-31
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电力大数据的电力信用标签化方法及系统，所述的方法包括以下步骤：S1：获取用电用户的电力数据信息，并进行数据的预处理；S2：根据电力数据信息构建用户的一级事实标签；S3：构建分析模型，根据一级事实标签获取用户的二级规则标签；S4：基于二级规则标签构建预测模型，获取用户的三级模型标签，完成用电信用的标签化。与现有技术相比，本发明能够有效、及时获取电力用户的用电状况，获取用电用户的电力测情况，构建企业电力信誉评价模型。
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公开(公告)号：CN113947736A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111095834.1
申请日：2021-09-18
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06V40/10 , G06K9/62 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06Q50/06 , H04N5/76
Abstract: 本发明涉及一种电力施工现场合规穿戴的告警方法，该方法包括以下步骤：步骤1：通过在现场设置的摄像装置进行实时视频捕捉与录制，获取原始视频数据；步骤2：对原始视频数据进行预处理；步骤3：建立基于MobileNet特征提取网络的SSD检测模型，即MobileNet‑SSD检测模型；步骤4：对MobileNet‑SSD检测模型进行训练；步骤5：将训练好的MobileNet‑SSD检测模型嵌入至云边协同系统；步骤6：通过云边协同系统实时检测人员的穿戴并进行告警展示，与现有技术相比，本发明具有提高电力公司安全隐患检测的效率、加强安全管控以及改进现有的方法鲁棒性差的问题等优点。
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公开(公告)号：CN113743977A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110720759.7
申请日：2021-06-28
Applicant: 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于用户行为的用电数据特征提取方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：获取用户用电数据；S2：对用户用电数据进行基于BIC的特征选择，获取用户用电数据的参数重要性排序，并确认特征选择结果；S3：根据选择的特征进行一次聚类，获取一次聚类结果；S4：对一次聚类结果的不同类型分别进行第二次聚类，获取用电数据特征。与现有技术相比，本发明提高聚类结果的可靠性和准确性，实现用户用电数据特征的有效提取，可以准确发现用电高峰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113592533A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110733679.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督学习的异常用电检测方法及系统，所述的方法包括：S1：对用户的用电数据进行处理，基于社群演化理论获取用户的社群演化异常度值；S2：对用户的用电数据和台账数据进行处理得到用户的用电特征，获取用户的群体行为异常度值；S3：根据用户的用电数据获取用户的历史用电特征，采用LOF算法计算考虑历史用电特征的个体功率异常度值；S4：根据用户的用电数据和客观关联因素，获取用户的关联因素异常度值；S5：基于社群演化异常度值、群体行为异常度值、个体功率异常度值和关联因素异常度值获取用户的综合用电异常水平。与现有技术相比，本发明具有检测识别准确性高、综合考虑因素完善等优点。
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公开(公告)号：CN113592533B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110733679.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0203 , G06Q50/06 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督学习的异常用电检测方法及系统，所述的方法包括：S1：对用户的用电数据进行处理，基于社群演化理论获取用户的社群演化异常度值；S2：对用户的用电数据和台账数据进行处理得到用户的用电特征，获取用户的群体行为异常度值；S3：根据用户的用电数据获取用户的历史用电特征，采用LOF算法计算考虑历史用电特征的个体功率异常度值；S4：根据用户的用电数据和客观关联因素，获取用户的关联因素异常度值；S5：基于社群演化异常度值、群体行为异常度值、个体功率异常度值和关联因素异常度值获取用户的综合用电异常水平。与现有技术相比，本发明具有检测识别准确性高、综合考虑因素完善等优点。
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公开(公告)号：CN115361314A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211021610.0
申请日：2022-08-24
Applicant: 星环信息科技(上海)股份有限公司 , 星环众志信息科技(南京)有限公司
IPC: H04L43/0817 , H04L9/32 , G06Q10/06 , G06F17/16 , G06F17/11
Abstract: 本发明一种面向Hyperledger Fabric 2.0性能评估方法，在考虑有限交易池的情况下，利用排队论理论来构建灵活、可拓展建模方法，用于分析关键性能指标对Fabric 2.0性能方面的影响和性能分析。该方法包括一下步骤：S1、介绍Fabric 2.0上交易流程和共识系统的选择；S2、阐明排队论共识系统中参数定义；S3、构建共识系统马尔科夫链过程；S4、共识系统Fabric 2.0性能分析指标结果。本方法在进行性能评估和Fabric建模更加符合现实当中的情况，旨在更加详细的分析Fabric的性能影响因子，确保评估模型与实际情况的高相符，保证未来对Fabric 2.0性能评估的精确。
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公开(公告)号：CN120011836A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510102851.5
申请日：2025-01-22
Applicant: 星环信息科技(上海)股份有限公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06F16/36 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种多智能体协作方法、装置、设备、存储介质及程序产品；该方法包括：获取待执行任务，对待执行任务进行解析，确定待执行关键操作以及待执行关键操作之间的关系；查询操作与智能体的角色对应关系，确定待执行关键操作对应的智能体，其中，操作与智能体的角色对应关系通过对智能体协作图谱进行聚类确定，智能体协作图谱根据操作以及操作之间的关系生成；根据待执行关键操作之间的关系，依次调度各待执行关键操作对应的智能体，以使智能体执行对应的待执行关键操作，解决了多智能体调度不合理的问题，灵活地进行动态的角色分配和任务调整；实现智能体的合理调度和协作，提高任务执行速度，避免智能体的决策冲突。
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公开(公告)号：CN119847737A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411892572.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 星环信息科技(上海)股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明实施例提供了一种Linux环境下的内存分配方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：当接收到应用程序的内存申请请求时，根据预设的内存分配仲裁算法，确定为应用程序分配的目标内存类型；若目标内存类型为动态随机存取DRAM内存，则为应用程序分配DRAM内存，并通过系统函数库GLIBC提供的第一访问接口访问DRAM内存；若目标内存类型为高速互联协议CXL持久内存，则为应用程序分配CXL持久内存，并通过CXL持久内存驱动提供的第二访问接口访问CXL持久内存。利用该方法，大大扩展了系统总的内存容量和带宽，在用户空间实现CXL持久内存分配，减少与内核交互频率，实现Linux环境下高效分配与调度CXL持久内存。
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