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公开(公告)号：CN118378883A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410474554.9
申请日：2024-04-19
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种作业风险指标监控方法、系统、设备和介质，涉及数据处理技术领域。应用于预设作业风险关键指标数据模型，通过获取电网中多个系统的作业数据，构建作业数据集。将作业数据集进行关键指标数据识别，生成关键指标数据集。基于关键指标数据集进行风险指标统计，生成风险指标统计数据集。将风险指标统计数据集进行图表可视化，生成所述电网对应的作业风险指标监控页面。通过对多个系统的作业数据进行数据自动统计分析，计算出符合需求的风险指标统计数据集并输出统计图表，构建作业风险指标监控页面，减轻人工处理的繁琐操作，同时保证数据分析的准确性。
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公开(公告)号：CN117765548A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410039311.2
申请日：2024-01-10
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06V30/226 , G06V30/14 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供文件签名识别方法、装置、存储介质及设备，包括：获取待处理文档，将所述待处理文档转换为若干张图片；将所述图片逐帧输入签名定位模型，识别并截取签名区域；将所述签名区域输入签名识别模型，得到识别后的签名。该文件签名识别方法通过签名提示关键词截取签名区域，再对签名区域的手写签名进行识别，提高了电子文档签名的识别效率及准确性。
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公开(公告)号：CN117350666A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311329212.X
申请日：2023-10-13
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/087 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种基于流程引擎的工器具管理方法、装置及相关设备，所述方法包括：基于用户请求，打开关联于所述用户的审批流程页面，所述审批流程用于电力行业工器具的生命周期管理；基于用户在所述审批流程页面输入的内容，生成表单数据，所述表单数据用于描述用户的审批请求；将所述表单数据提交至下一流程节点，并基于所述流程节点的响应数据，确定是否通过审批；其中，所述审批流程以流程文件的形式记录于Activiti框架的流程引擎项目中。本申请对工器具实现全生命周期的管理，提高了电力作业的安全性。
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公开(公告)号：CN116433010A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310225481.5
申请日：2023-03-08
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种变电站的数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取与目标变电站关联的至少一个变电站风险标识对应的风险数量信息；获取各变电站风险标识对应的风险信息确定模型，并将各变电站风险标识对应的风险数量信息分别输入至对应的风险信息确定模型，得到各变电站风险标识对应的风险描述信息；根据各变电站风险标识所属的风险类别，对各变电站风险标识对应的风险描述信息进行调整，得到各风险类别对应的调整后风险描述信息；融合各风险类别对应的调整后风险描述信息，得到目标变电站对应的风险识别结果。采用本方法能够准确地识别变电站的风险。
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公开(公告)号：CN118263862A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410512726.7
申请日：2024-04-26
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: H02J3/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/0442
Abstract: 本申请提供一种配电网混合负荷预测方法、装置、设备及可读存储介质，本申请提供的方法通过确定目标配电网在不同区域之间的空间关系和依赖关系，并分别提取所述目标配电网的同一个空间聚合单位中的负载特征的空间特征、地理信息的空间特征以及气象信息的空间特征作为待分析的第一目标数据，最后采用多尺度预测模型对第一目标数据进行预测分析，可高效地完成对目标配电网中的负荷的高峰负载率进行预测，以捕获目标配电网的负荷数据中复杂的时空依赖关系和不确定性，从而实现对配电网的多层级多时间尺度的混合负荷预测，有效提高了配电网的混合负荷预测的准确度和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117852890A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410101248.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06V20/40 , G06V40/10 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种现场作业风险监控方法、装置、系统及可读存储介质，所述方法包括获取模型库和作业计划，模型库定义了监控目标的模型，根据作业计划确定需要进行风险监控的监控目标，获取作业现场的监控视频，基于模型库使用目标跟踪算法确定监控视频的监控目标及其作业行为，分析监控目标的作业行为是否符合预设作业规范，若不符合，则发送告警信号；本申请提供的方法通过模型库对作业风险管控要点进行模型搭建，强化模型的节点与行为，对作业计划信息提取把监控要素模板化，提高信息报送效率，实现对作业现场安全管控到位，利用目标跟踪确定监控目标及其作业行为，为作业现场监控人员提供数据支持。
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公开(公告)号：CN117831048A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410030152.X
申请日：2024-01-09
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06V30/22
Abstract: 本发明提供判断手写签名真伪的方法、装置、存储介质及设备，包括：获取用户真实手写签名图片和待检测的签名图片；将所述用户真实手写签名图片和所述待检测的签名图片输入训练好的签名识别模型，得到签名置信度；若所述签名置信度大于或等于第一阈值，则所述待检测的签名图片为真；若所述签名置信度小于第一阈值，则所述待检测的签名图片为假。本发明通过生成对抗网络学习整体的签字风格以及具体的字符风格，通过少量真实样本的输入训练手写签名的识别模型，并且通过大量模拟出具有真实感的签字样本训练识别模型，提高手写签名真伪识别的精确度。
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公开(公告)号：CN116050756A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211731038.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q10/109 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及电力技术领域，提供了一种输变电的作业监控方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够实现提高得到输变电作业的监控信息的准确性，并实现关联整个输变电作业的业务数据，对输变电作业进度全过程监控。该方法包括：获取输变电作业的生产计划信息，根据生产计划信息，确定输变电作业的预设类型的节点信息，对生产计划信息和节点信息进行识别处理，得到生产计划信息和节点信息中各自包含的变电站标识和作业时间信息，根据变电站标识和作业时间信息，对生产计划信息和节点信息进行信息关联，得到输变电作业的关联监控信息。
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公开(公告)号：CN117422442A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311372847.8
申请日：2023-10-23
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/903 , G06F16/9032 , G06F18/24
Abstract: 本申请公开了一种电网体外循环核查方法、装置及相关设备，包括：从待核查的业务数据中提取各数据要素，所述业务数据用于表征待核查的作业；基于各数据要素以及预设的关联规则库，判断所述业务数据是否属于体外循环；若是，获取所述业务数据所属的体外循环类型；将所述业务数据所属的体外循环类型推送至目标责任人。本申请通过体外循环核查，自动识别出体外循环作业，并将相关信息推送至目标负责人，使得目标负责人能够即时收到相应场景的体外循环告警，便于及时响应处理体外循环作业，提高电网作业的合规性。
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公开(公告)号：CN114943475A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210695712.4
申请日：2022-06-20
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明涉及供电技术领域，具体为基于配电网关键要素数据的配电运行风险评估方法和系统，包括步骤：收集配电运行风险评估所需要用到的信息数据；对信息数据采用基于孤立划分机制的孤立森林机器学习算法辨识异常数据点，筛选出不含异常数据点的信息数据；采用基于随机少数类过采样算法添加合成样本，对信息数据进行均衡处理；对均衡处理后的数据进行分类，以确定不同类簇的台区样本；对台区风险影响因素进行关联系分析，明确关键风险影响因素；利用信息熵技术构建基于配电网关键要素的台区风险预测机器学习模型，从而判断该台区是否会发生运行风险。本发明提高了台区供电可靠率，解决了配电网运行风险有效预判的问题。
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