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公开(公告)号：CN114970781B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210498242.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种基于逢停必校的异常监测平台，包括：设备数据采集模块、二维码框建立模块、码框颜色确定模块、二维码生成模块以及二维码扫描模块。本发明通过将各个设备的工作状态组合成一个二维码，通过实时扫描二维码的方式得到各个设备的运行情况，在出现故障的时候，所扫描的二维码可以精确的定位到设备的故障位置，从而节省了维修工人的监测时间，提升工作效率；本发明通过设定的二维码编码方式，使用变动的二维码表示出各个设备的工作运行状态，因此，在扫描二维码的时候，可以快速的定位到故障的设备，节约维修人员的监测时间，同时，本发明在设定的时间间隔对实时的二维码进行扫描，实现对于设备的工作状态的实时监控。
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公开(公告)号：CN117541235A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311719153.7
申请日：2023-12-14
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/02
Abstract: 本发明涉及电力企业信息管理技术领域，且公开了一种电力企业信息服务系统，包括：用户管理模块；信息发布模块；数据查询模块；数据分析模块；故障报警模块；维修管理模块。该电力企业信息服务系统以及自动化巡检系统，通过使用机器学习算法对电力企业的数据进行预测和分析，提前发现潜在故障，具体流程包括数据收集、清洗和预处理、特征工程、数据集划分、模型选择和训练、模型评估和调优、故障预测和分析以及持续改进，通过这些步骤，系统能够从电力企业的数据库中收集相关的数据，并利用神经网络机器学习算法对数据进行分析和判断，一旦发现设备存在异常情况，系统会及时通知维修人员进行处理，从而提高了故障预测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN114970781A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210498242.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种基于逢停必校的异常监测平台，包括：设备数据采集模块、二维码框建立模块、码框颜色确定模块、二维码生成模块以及二维码扫描模块。本发明通过将各个设备的工作状态组合成一个二维码，通过实时扫描二维码的方式得到各个设备的运行情况，在出现故障的时候，所扫描的二维码可以精确的定位到设备的故障位置，从而节省了维修工人的监测时间，提升工作效率；本发明通过设定的二维码编码方式，使用变动的二维码表示出各个设备的工作运行状态，因此，在扫描二维码的时候，可以快速的定位到故障的设备，节约维修人员的监测时间，同时，本发明在设定的时间间隔对实时的二维码进行扫描，实现对于设备的工作状态的实时监控。
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公开(公告)号：CN113960522A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111260644.0
申请日：2021-10-28
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明属于电表检测领域，尤其是一种电表失准率的计算方法，针对现有的不便于对不同型号电表的失准率情况进行统计，不能直观的了解电表的使用情况问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1、对用电设备的功率数据进行提取，同时对电表当前显示的数据进行记录，得出数据B；S2、根据用电设备的功率数据对该设备单位时间内的用电量进行计算，得出数据A；S3、记录单位时间后电表显示的数据，得出数据C，用数据C减去数据B，得出数据D；S4、将数据D与数据A进行比对，计算出电表失准率，本发明可以对不同型号的电表的失准率进行统计，可以直观的看出每个型号的电表的使用情况。
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公开(公告)号：CN113537607B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110838392.9
申请日：2021-07-23
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种停电预测方法。其中，该方法包括：从第一目标区域的样本数据中提取数据，构成训练基分类器的子训练集，其中，基分类器包括：多个不同学习模型，其中，学习模型与子训练集一一对应；基于学习模型对应的子训练集对学习模型进行训练，得到学习模型对应的目标学习模型；基于集成学习中的投票法集成多个不同目标学习模型，得到强学习器；将当前区域的目标停电数据输入至强学习器进行预测得到预测结果，其中，预测结果包括：停电或者不停电。本申请解决了由于相关技术中缺乏对停电情况的预测方法造成的供电可靠性差，影响用户用电体验的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113888770A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111260650.6
申请日：2021-10-28
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明属于信息系统自动化巡检技术领域，尤其是一种电力企业信息系统自动化巡检系统，针对现有的电力系统在工作时产生热量较大，且散热方式单纯的依靠散热孔散热，散热效果差，影响系统正常运作，且电路板安装复杂，不便于拆卸维护的问题，现提出如下方案，其包括终端模块，终端模块内设置有展示统计模块、巡检资源管理模块、知识库模块、巡检分析模块、巡检告警模块、自动化巡检模块、巡检处理模块，终端模块上连接有温度传感模块，温度传感模块为温度传感器，温度传感器上连接有降温模块。本发明可以加快机体内气流流通速度，可以均匀散热，提高散热效果，不影响系统正常运作，便于对工作电路板拆卸维护。
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公开(公告)号：CN112288172A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011194121.6
申请日：2020-10-30
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
Abstract: 本申请公开了一种台区线损率的预测方法、装置。其中，该方法包括：从预定系统自动采集台区内的电气数据；根据电气数据确定台区的原始电气特征指标数据，原始电气指标特征数据，其中，预定系统，包括：电力公司用电信息信息采集系统、营销业务应用系统、电力地理资讯系统GIS、电力管理系统PMS；对原始电气特征指标数据进行预设处理，得到目标电气特征指标数据，基于目标电气特征指标数据确定长短时记忆LSTM模型；将电气数据输入至长短时记忆LSTM模型，得到台区线损率的预测值。本申请解决了由于相关技术中的机器学习算法面临大规模高维度数据分析时泛化能力较差造成的预计结果不准确，且耗时较长的技术问题。
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公开(公告)号：CN113744081B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110969882.2
申请日：2021-08-23
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种窃电行为分析方法。其中，该方法包括：将预定组数的训练集输入至预设模型，使用反向传播训练算法对预设模型进行训练，得到预设组数的日用电量窃电行为分析模型；将目标日用电量时间序列数据输入至预设组数的窃电行为分析模型，得到多组二分类结果，其中，多组二分类结果的组数与预设组数的组数相同；根据多组二分类结果确定目标对象是否存在窃电行为。本申请解决了由于相关技术中基于人工排查的等方法判断是否存在窃电行为造成的人力成本较高、效率低下以及判断结果不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN113744081A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110969882.2
申请日：2021-08-23
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种窃电行为分析方法。其中，该方法包括：将预定组数的训练集输入至预设模型，使用反向传播训练算法对预设模型进行训练，得到预设组数的日用电量窃电行为分析模型；将目标日用电量时间序列数据输入至预设组数的窃电行为分析模型，得到多组二分类结果，其中，多组二分类结果的组数与预设组数的组数相同；根据多组二分类结果确定目标对象是否存在窃电行为。本申请解决了由于相关技术中基于人工排查的等方法判断是否存在窃电行为造成的人力成本较高、效率低下以及判断结果不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN113554229A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110839818.2
申请日：2021-07-23
Applicant: 国网青海省电力公司信息通信公司 , 国网青海省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种三相电压不平衡异常检测方法及装置。其中，该方法包括：在各个目标时刻采集来自电能采集装置的三相电压数据，得到三相电压时间序列数据，其中，各个目标时刻之间间隔的时长相等；将三相电压时间序列数据输入至目标神经网络模型进行分析，得到目标时间段内的三相电压预测时间序列数据；基于三相电压时间序列数据与三相电压预测时间序列数据确定各个目标时刻的误差值；在误差值属于异常区间的情况下，确定误差值对应的目标时刻为三相电压发生不平衡的异常时刻。本申请解决了由于相关技术中基于孤立的数据进行异常检测造成的检测结果不准确以及实时性较差的技术问题。
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