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公开(公告)号：CN119543429A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411651793.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: H02J13/00 , H04L67/12 , H04L67/1095 , G06Q50/06 , G16Y10/35 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/35
Abstract: 本发明涉及电力系统的技术领域，具体为一种基于物联网的智能电网信息处理系统，本信息处理系统包括有中央处理模块，中央处理模块连接有登录模块、物联网接入模块、数据同步模块和数据处理模块。通过设置物联网接入模块，构建完善的信息处理系统，实际使用时，通过系统对物联网接入时的数据进行管控，接收与认证人工查询指令，对查询行为与相关数据进行记录，系统内部启动时进行实时监控处理，进行对应可视化监控；数据同步模块，对状态数据进行分析，确定配电网的运行状态，根据配电网的运行状态对电网系统进行监控，从而能够提升服务水平，改善用电营商环境。
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公开(公告)号：CN119135722A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411277146.0
申请日：2024-09-12
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明涉及电力计量管理技术领域，且公开了一种基于物联网的电力计量管理系统；本基于物联网的电力计量管理系统包括智能终端层、智能计量层、上行通信层、主站系统和计量校准层，本发明，通过在主站系统与智能终端层、智能计量层、上行通信层和计量校准层之间采用透明传输技术，可以实现不同协议数据在链路上的传输，从而降低系统通信链路的建设、维护费用，智能计量层采用跨层透明传输和垂直切换技术对系统内的通信协议进行优化设计，以此避免协议转化和路由过程由于延时、网络拥塞造成的数据错误问题；智能终端层和智能计量层根据现场情况采用就地供电的方式提供持续稳定的电源供给，可以有效控制设备的能耗。
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公开(公告)号：CN118350546A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410540880.5
申请日：2024-04-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F18/213
Abstract: 本申请公开了一种城市碳排放主要影响因素提取方法及相关装置，包括：获取包含用户具体运营信息和用户碳排放信息的高维碳排放信息，并对高维碳排放信息进行降维处理，得到降维数据；对降维数据进行超平面划分处理，得到若干具备相似用户特征的碳排放信息集；对各碳排放信息集进行线性映射处理，从而提取得到各碳排放信息集的特征；结合能源、经济以及社会构建碳排放影响因素评价体系；根据各碳排放信息集的特征从实际碳排放信息特征提取碳排放影响因素，基于碳排放影响因素评价体系对碳排放影响因素进行评价，根据评价结果确定碳排放主要影响因素。从而实现了对碳排放主要影响因素的提取。
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公开(公告)号：CN118195830A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410328814.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06Q10/0639
Abstract: 本申请公开了一种企业用电管理方法、装置、终端设备及存储介质，其企业用电管理方法包括：获取目标企业的产值数据与用能数据；基于目标企业的产值数据与用能数据，分析得到目标企业的单位产值用能数据；在目标企业的单位产值用能数据满足预设条件的情况下，获取目标企业的用电优化关联数据，并基于用电优化关联数据与预设的企业用电优化模型分析得到目标企业的用电优化方案。基于本申请方案，可以实现对企业用电情况的甄别，并提出针对性的用电优化方案，以此优化目标企业的用电管理，有效提高能源利用效率。
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公开(公告)号：CN113191159B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202110571841.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F40/30 , G06F40/242 , G06F16/33
Abstract: 本申请公开了一种机器阅读理解方法、装置、设备和存储介质，方法包括：将目标文档和查询问题均拆分为特征向量；采用预置编码器对特征向量进行编码操作，得到语义编码向量；通过预置阅读理解模型根据语义编码向量进行答案预测，得到查询问题对应的目标答案，预置阅读理解模型包括重复解码惩罚机制。本申请能够缓解现有机器阅读理解模型对数据量的依赖较大，导致模型准确率的提升受限的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114168941A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111408381.3
申请日：2021-11-25
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了基于电力运维大数据监控方法，涉及电力运维技术领域，包括以下步骤：S1、用户数据及活动轨迹库创建；S2、行为异常检测与预警；S3、预警阈值分析与设定；S4、数据学习；S5、管理与分析。该基于电力运维大数据监控方法，基于大数据计算平台，结合智能数据分析引擎，通过对历史数据进行学习、归纳，利用预测、聚类、关联等合适的数据分析模型构建不同类型用户访问系统的行为模型，形成不同用户群体常规的系统操作活动轨迹，从而可以实时监控用户日常操作行为，预判操作过程和使用内容，对偏移群体活动轨迹的访问行为进行预警。
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公开(公告)号：CN118536699A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410540865.0
申请日：2024-04-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于负荷特性的能源需求分析方法和系统，涉及能源需求分析技术领域，获取多个训练负荷特性数据，对各个训练负荷特征数据进行数据预处理，生成负荷特性集，采用负荷特性集输入预设初始能源需求模型进行训练，生成目标能源需求模型，当接收到多个待分析负荷特性数据时，基于预设的分类数据库对所有待分析负荷特性数据进行分类，得到多个需求特征数据和多个场景特性数据，将全部需求特性数据和全部场景特性数据输入目标能源需求模型，生成分析结果。解决了现有能源需求分析方法，在处理复杂场景时，无法准确考虑到各种影响因素的相互作用，导致预测结果的误差较大，降低了电力系统运行的可靠性的技术问题。
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公开(公告)号：CN118152835A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410329091.7
申请日：2024-03-21
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F18/23213 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F18/213 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种碳排放影响因素分析方法、装置、终端设备以及存储介质，获取原始碳排放数据；通过主成分分析PCA降维算法对原始碳排放数据进行分析，得到降维后的数据；通过K均值聚类算法对降维后的数据进行聚类处理，得到聚类结果；通过线性判别分析法对聚类结果进行特征分析，得到特征表示值；基于特征表示值，通过指数分解分析法得到影响因素对于目标变量的影响程度；根据所述影响因素对于目标变量的影响程度对碳排放影响因素进行分析，得到碳排放影响因素分析结果；根据碳排放影响因素分析结果，建立量化评价标准体系，以提取碳排放影响因素的关键信息。该方案可以对碳排放影响因素进行准确分析，为减排工作提供科学依据和决策支持。
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公开(公告)号：CN116823019A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310562795.4
申请日：2023-05-17
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0637 , G06Q10/0635 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于新型供电服务体系的综合能源服务评价方法，属于综合能源服务技术领域，梳理构建以顾客为中心、产品多元化、具有完整的生态服务圈、省市县三级协调配合的新型供电服务体系关键因素；从综合能源服务产品评价、综合能源服务供应商评价、产品推广商机潜力评价三个方面建立一级指标；考虑能耗、经济、减排等方面建立综合能源服务产品评价二级指标；考虑市场占比、注册资本、风险行为数等方面建立综合能源服务供应商评价指标；考虑市场需求、潜在客户等方面建立产品推广商机潜力评价的二级指标；综合上述一级、二级指标建立完整的综合能源评价指标。可为综合能源新型供电服务体系的构建优劣与否提供良好的科学依据。
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公开(公告)号：CN116720743A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310428596.4
申请日：2023-04-20
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/23213 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及基于数据聚类和机器学习的碳排放测算方法，属于能源碳排放量调控技术领域，步骤1，用户运营数据收集，调研收集城市内各个用户的生产成本、日常能耗、年产值和污染物排放量等运营信息；步骤2，行业性用户类别划分，对收集到的海量用户运营数据进行聚类，划分得到多个用户簇；步骤3，试点用户构建，针对步骤2得到的每个类别，选取其中的聚类中心作为该类的代表性试点；步骤4，碳排放量与运营数据映射关系挖掘，基于多层感知机，训练拟合得到各试点用户碳排放量与运营数据之间的映射关系；步骤5，完成城市碳排放量核算，按类别推广步骤4得到的映射关系，根据步骤1中收集的数据，实现碳排放量大致测算。
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