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公开(公告)号：CN116860990A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310734487.5
申请日：2023-06-20
Applicant: 广西电网有限责任公司
IPC: G06F16/36 , G01R22/06 , G06N5/025 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开一种基于知识图谱技术的电量和效能数据点阵式动态计量方法与系统，该计量方法包括：以点阵排列式构建电网系统知识图谱架构，将电网系统以知识图谱架构配置各级实体图谱点阵列与子阵列；对各实体图谱子阵列设置动态测量流，计量电网各级输电网络电量；将电网运行效能配置为第五实体图谱点阵列，整体形成点阵式电网知识图谱，随后抽取并定义各级实体图谱子阵列与运行效能的关系；随后采集电网线路运行参数，根据动态计量电量和运行参数组合形成训练集，构建效能数据模型，动态化计量效能数据。本发明涉及的技术方案，相较于现有技术而言，其提升电网电量和效能数据的计量效率，有效保障优质电能的可持续供给。
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公开(公告)号：CN116739336A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310514989.7
申请日：2023-05-09
Applicant: 广西电网有限责任公司
Inventor： 蒙琦 , 张希翔 , 董贇 , 艾徐华 , 黄汉华 , 周迪贵 , 古哲德 , 覃宁 , 陶思恒 , 谢菁 , 谭期文 , 韦宗慧 , 陈昭利 , 张丽媛 , 宁梓宏 , 孟椿智 , 孟春辰 , 陈燕雁
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F16/28
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多源异构数据融合模型的电网灾害预警方法及系统，通过所述应用层，接收所述用户发送的所述电网灾害预警请求，并根据所述电网灾害预警请求，获取所述最佳查询处理策略；通过所述数据虚拟化层，根据所述最佳查询处理策略获取所述目标虚拟表，根据所述目标虚拟表和所述查询方案，从多个初始数据源中找到所述目标数据源，搜索所述目标数据源中匹配所述灾害预警标签的所有灾害数据；根据所述灾害数据和所述灾害预警判断规则，预测电网是否发生灾害，并返回预测结果。本实施例实现了对电网的灾害预警。
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公开(公告)号：CN116645131A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310538629.0
申请日：2023-05-15
Applicant: 广西电网有限责任公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q30/0203
Abstract: 本发明公开了基于图技术的营销域数据资产预测管理模型，涉及数据营销技术领域，包括数据采集单元，所述数据采集单元通过对互联网营销域数据进行爬取及扫描监控从而获取相关的营销域数据，通过图像识别技术识别该企业历史营销域表单及人工录入营销信息获取历史营销域数据，将获取的营销域数据传输至数据预处理单元。本发明通过图数据构建单元对客户关系、市场竞争和产品销售进行了图模型的构建，通过图数据存储单元存储大量的从网络采集的数据，及企业自身的营销数据转化为的图模型数据，建立了大数据库，基于建立的大数据库通过营销预测单元中的营销预测算法建立预测模型。
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公开(公告)号：CN118820949A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410860248.9
申请日：2024-06-28
Applicant: 广西电网有限责任公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/211
Abstract: 本发明公开了基于神经网络算法的网络安全空间数据资产威胁识别方法，涉及网络数据安全领域。通过构建待识别网络的拓扑结构，将网络节点产生的行为或程序反馈信息作为原始网络空间数据，基于数据传输时网络中各节点的状态，获取网络拓扑结构中所有异常数据，根据传输任务中网络的自适应调节规则对异常数据进行筛选，获取对网络安全空间数据资产威胁的数据类型作为特征数据，构建威胁等级分类特征，以归一化处理后的特征数据为输入，以归一化处理后的分类特征为输出，构建多层感知机神经网络模型，对模型的参数进行调整和优化，获取用于识别网络安全空间数据资产威胁的神经网络模型结构，输出待识别网络节点处的网络资产威胁分类结果。
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公开(公告)号：CN116645137A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310533780.5
申请日：2023-05-12
Applicant: 广西电网有限责任公司
IPC: G06Q30/0203 , G06F16/951 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了基于数据库的营销业务效能智能分析预测模型，涉及营销业务技术领域，包括用户画像构建单元，所述用户画像构建单元从用户数据存储单元中的用户数据库获取大量用户数据，从大量的用户数据中提取人口数据、空间时间数据、社交数据、消费数据、行为特征数据及金融数据等，通过数据分析为每个不同用户打上相应的标签，通过数据建模生成用户画像，通过不断的填充不同时期的用户数据完成对用户不同时期的用户画像构建，将构建完成的用户画像数据传输至营销策略分析单元。本发明通过营销策略匹配单元实现了精准营销，通过营销预测模型单元构建智能预测分析模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116562788A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310310372.3
申请日：2023-03-28
Applicant: 广西电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电力营销多业务系统数据中心构建方法，涉及数据处理领域，包括登录模块、业务模块、关键字提取模块，所述电力营销多业务系统数据中心构建方法为：S1，用户通过登录模块进行登录；该电力营销多业务系统数据中心构建方法，通过关键字提取模块提取业务需求的业务关键字，通过关键字代表业务需求可以减少系统进行数据传输的工作量，减小系统工作负担，根据不同的关键字进行业务重要类型分类，这样设置可以根据业务重要类型决定业务进入数据中心的顺序，避免遗漏重要业务，针对不同重要类型的业务通过对应接入方式接入数据中心，这样设置可以避免多项业务采用同一种接入方式接入数据中心，导致数据接入时发生串码的情况。
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公开(公告)号：CN116561626A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310526857.6
申请日：2023-05-11
Applicant: 广西电网有限责任公司
IPC: G06F18/24 , G06F16/36 , G06F16/953 , G06F16/903 , G06Q10/0639 , G06Q30/0601 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q30/0207
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的电费回收风险防预估模型，涉及对企业用电回收的风险评估和防范风险技术领域，包括以下步骤S1、电费回收数据的获取：S2、电费回收数据的分析：S3、信用划分数据：S4、预测风险和S5、预防措施。本发明是通过对企业的信用等级划分之后进行电费回收的评估风险，在对其进行防范，风险较高信用低的采取断电的模式，风险低信用好的采取预存的模式。
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公开(公告)号：CN116450842A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310306910.1
申请日：2023-03-27
Applicant: 广西电网有限责任公司
IPC: G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N5/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开一种基于知识图谱的电力营销数据开放式智能推理方法和系统，包括：S1采集包括在内的多组第一电力营销数据的第一知识图谱数据；S2获取训练数据集；S3根据训练数据集，进行强化学习训练得第一知识图谱推理模型；S4补全处理，输出第二知识图谱数据；所述第二知识图谱数据中的第二电力营销数据均包括第一实体、实体关系和第二实体；S5生成至少2条知识图谱推理路径；S6将知识图谱推理路径输入到图神经网络GNN中自动生成知识推理任务，构建电力营销数据知识推理模型。本发明涉及的技术方案，相较于现有技术而言，其够提升电力营销关系推理的信任度，为电网应用的深度探索和创新提供了思路。
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公开(公告)号：CN115601704A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211340494.9
申请日：2022-10-28
Applicant: 广西电网有限责任公司(CN)
Abstract: 本发明公开了一种固定监控下拍照行为的识别方法，包括采集拍照行为图像，并在图像中标注出人体目标、头部目标、手机目标和手部目标，得到样本图像集；搭建神经网络YOLOv7算法，并利用样本图像集进行训练和测试，得到满足精度的识别模型；利用神经网络YOLOv7算法对拍照行为图像进行学习建模得到识别模型，再利用识别模型对监控下的视频流转换成帧图像进行识别分析，依次判定出帧图像中的人体状态和手部是否有手机状况，进而判断出是否有拍照嫌疑，发出报警信号。本发明通过识别人员在信息作业工作中的偷拍行为，以防止因此产生的数据机密泄露，提高信息作业的安全性。
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公开(公告)号：CN118631511A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410708304.7
申请日：2024-06-03
Applicant: 广西电网有限责任公司
Abstract: 本发明提功了一种基于神经网络算法的网络数据入侵检测方法，属于网络安全领域，包括：获取第一和第二数据库、利用神经网络算法获取第一和第二检测模型、利用预设检测库对第一和第二检测模型进行验证并筛选出异常检测数据、为异常检测数据设计权重并更新数据库、基于更新后的数据库获取更新入侵检测模型、对待检测网络数据进行检测、统计异常网络数据、再次更新数据库并重新训练更新入侵检测模型。本发明通过两个检测模型筛选难以被识别的异常数据并对此类数据加权后更新到数据库，并基于数据库训练检测模型，减少了参数设置的人为影响，增加了检测准确率；此外，对异常网络数据的统计和模型的更新，使模型更灵活，适用性更强。
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