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公开(公告)号：CN112365167B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011273335.2
申请日：2020-11-13
Applicant: 广西电网有限责任公司南宁供电局
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于动态本体模型的电网设备数字孪生体构建方法及装置，其方法包括：加载电网设备的逻辑模型和本体模型；对本体模型与逻辑模型进行内部的数据对齐与同步处理，生成电网设备的当前逻辑模型；采集源业务系统数据，结合源业务系统数据对当前逻辑模型的内部逻辑数据进行更新，生成电网设备的初始化数字孪生体模型；基于复合事件处理技术对初始化数字孪生体模型的实时状态变化进行分析判断，并通过相关事件的触发来驱动内部本体模型进行更新，生成电网设备的数字孪生体模型。本发明实施例通过引进电网设备的数字建模原型并结合本体相关特性与相关技术即可实现数字孪生体模型的构建，实时监控电网设备的全生命周期，提供决策辅助支持。
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公开(公告)号：CN112464135A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011260389.5
申请日：2020-11-12
Applicant: 广西电网有限责任公司南宁供电局
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于双重电气特性判据的微波炉负荷特征提取方法，其方法包括：基于主回路上的高频非侵入式辨识终端实时采集主回路周波级功率；对主回路周波级功率进行滤波计算，计算负荷突变功率；基于负荷突变功率进行最小功率门槛值比较，并判断是否满足负荷事件启动条件；当检测到停止事件后，将功率突变值赋值为第i次停止功率突变值，并记录第i次事件停止时刻；通过判断事件启动有功功率和无功功率双重电气参数是否满足微波炉启动门槛值，若满足条件，则判断第i次工作循环为微波炉工作循环，依据微波炉标签进行本发明实施例基于利用微波炉独有的无功功率较大的电气特性，精准提取微波炉的负荷特性，大大提高了微波炉的辨识精度。
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公开(公告)号：CN118505264A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410476720.9
申请日：2024-04-19
Applicant: 广西电网有限责任公司南宁供电局
IPC: G06Q30/0201 , G06F16/9535 , G06F18/22 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于用户服务技术领域，尤其涉及一种潜在的新能源用户的识别方法和系统，方法包括基于指定公司的类型确定对应的算法关键字,能够确定对电力业务发展有启示意义的公司，以便于进行借鉴，降低电力系统自己进行探索的风险；基于所述算法关键字处理所述指定公司的公开信息数据，得到候选算法和对应的客户特征,能够实际确定指定公司使用的推荐算法的类型和效果，并确认对应客户特征以便于后续应用到电力用户的是吧；预设的选择系数处理所述候选算法以得到推荐算法，并结合所述客户特征以识别潜在的新能源用户，能结合电网的特殊需求，准确确定潜在的新能源用户。
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公开(公告)号：CN112365167A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011273335.2
申请日：2020-11-13
Applicant: 广西电网有限责任公司南宁供电局
Abstract: 本发明公开了基于动态本体模型的电网设备数字孪生体构建方法及装置，其方法包括：加载电网设备的逻辑模型和本体模型；对本体模型与逻辑模型进行内部的数据对齐与同步处理，生成电网设备的当前逻辑模型；采集源业务系统数据，结合源业务系统数据对当前逻辑模型的内部逻辑数据进行更新，生成电网设备的初始化数字孪生体模型；基于复合事件处理技术对初始化数字孪生体模型的实时状态变化进行分析判断，并通过相关事件的触发来驱动内部本体模型进行更新，生成电网设备的数字孪生体模型。本发明实施例通过引进电网设备的数字建模原型并结合本体相关特性与相关技术即可实现数字孪生体模型的构建，实时监控电网设备的全生命周期，提供决策辅助支持。
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公开(公告)号：CN118608917A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410714462.3
申请日：2024-06-04
Applicant: 广西电网有限责任公司南宁供电局
IPC: G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06T7/136 , G06V10/34 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/40
Abstract: 本发明适用于图像识别技术领域，提供了一种图像敏感信息的识别方法、系统、设备及介质，其方法包括：获取经过预处理的图像信息；构建卷积神经网络深度模型，基于所述卷积神经网络深度模型设置与所述图像信息匹配的预设候选区域，所述预设候选区域包括第一预设候选区域和第二预设候选区域；基于所述图像信息选取训练样本，输入所述训练样本训练所述卷积神经网络深度模型；通过训练好的卷积神经网络对实时获取到的待识别图像进行识别，生成识别结果；通过阈值分割和形态学操作将所述识别结果中的图像敏感信息进行分割后，提取目标图像敏感信息。通过提高模型训练精度从而提高图像敏感信息的识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118503302A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410476695.4
申请日：2024-04-19
Applicant: 广西电网有限责任公司南宁供电局
IPC: G06F16/2457 , G06F16/248 , G06Q10/10
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种多源数据的处理展示方法和系统，方法包括获取请求者的申请，解析得到身份标识和请求内容；基于所述身份标识确定对应的邻近关联者，基于所述请求内容确定关联反馈内容；处理所述请求内容并反馈为主数据，处理所述关联反馈内容并输出为辅数据。获取请求者的申请，解析得到身份标识和请求内容；基于所述身份标识确定对应的邻近关联者，基于所述请求内容确定关联反馈内容；处理所述请求内容并反馈为主数据，处理所述关联反馈内容并输出为辅数据，结合申请者的身份，选择额外的数据并进行处理，能够更为全面的进行数据的分析和处理，提高申请者对多源数据的整体的把控能力，适合大型的工业系统。
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公开(公告)号：CN113902241A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110995038.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 广西电网有限责任公司南宁供电局
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F16/2455 , G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种基于综合状态评价的电网设备检修的策略系统及方法，其策略系统包括实时监测模块、数据库、规则模块、评估模块和分析模块，其中：实时监测模块：用于对主网变压器的状态变化以及运行健康时间实时获取；数据库：用于存储历史事件数据以及设备的基础数据；规则模块：根据规则引擎对复杂事件的处理；评估模块：根据数学孪生体模型映射设备的状态，得出对应的检修策略；分析模块：根据知识图谱节点及关系对设备进行综合状态评价。本发明建立设备的数学孪生体模型，对设备的实时采集数据，进行故障监控。
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公开(公告)号：CN113901227A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110995118.2
申请日：2021-08-27
Applicant: 广西电网有限责任公司南宁供电局
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的电网设备的关系分析方法及系统，其方法包括：获取目标设备动态本体模型与知识图谱模型；解析动态本体模型中的事件数据；加载历史事件数据库；获取与目标设备事件数据相似度最高的历史事件数据；基于知识图谱进行语义分析获得电网设备间的隐性关系。基于本发明实施例中的系统和方法可以基于知识图谱的电网设备关系发现并进行故障分析，并通过相似程度计算预测接下来可能出现的问题，提升了潜在风险挖掘效率。
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公开(公告)号：CN110111774A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910394471.8
申请日：2019-05-13
Applicant: 广西电网有限责任公司南宁供电局
Abstract: 本发明涉及一种机器人语音识别方法和装置，所述语音识别方法包括检测并获取声音信号；屏蔽掉所述声音信号中预设频段的声音信号以获取特定频段的语音信号；提取和分析所述语音信号的语音特征，根据所述语音特征在预先训练的声学模型中搜索，获取与所述语音特征匹配的语音识别结果。本发明提供的机器人语音识别方法或装置具有很好的语音特征识别度，能够在嘈杂的环境中精准地识别语音信号，并能根据语音信号特征准确地识别相关行业专业信息并获取语音识别结果。
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公开(公告)号：CN119514307A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411120151.0
申请日：2024-08-15
Applicant: 广西电网有限责任公司南宁供电局
Abstract: 本发明适用于模型构建技术领域，提供了一种电网健康度评价模型的构建系统，包括：数据质量管理模块，对数据进行清洗、去噪、差值和异常检测，处理数据；数据集成和一致性管理模块，对多源数据进行格式一致性处理，对数据进行集成；自适应性和灵活性增强模块，设置可配置的算法和模型参数对模型进行自动调整和优化；安全性和隐私保护模块，通过加密技术、数据脱敏、访问控制和安全审计，匹配电网数据处理的标准，保障数据在采集、传输、存储和处理过程中的安全性；持续维护和更新管理模块，通过实施自动化监控和反馈机制，定期更新模型和算法，确保模型性能持续优化和适应新技术和数据优化。避免因数据质量问题导致误判，提高评估模型的准确率。
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