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公开(公告)号:CN113704451A
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN202111007388.4
申请日:2021-08-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
Inventor: 黄园芳 , 郑世明 , 段新辉 , 吴莉琳 , 徐沛东 , 罗宗杰 , 林荣秋 , 程超鹏 , 李旺军 , 彭显刚 , 陈宇钊 , 王志强 , 徐达艺 , 王晓明 , 魏焱 , 李玲 , 付振宇 , 吴超成 , 郝鑫
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/194 , G06K9/62 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06Q30/02 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种电力用户诉求筛选方法、系统、电子设备和存储介质,其方法通过电力专业词汇、地理位置名称和工单类别构建分词语料库,并利用HMM分词模型的分词机理进行分词处理,从而降低分词复杂度,同时,提取分词中的词性特征、TF‑IDF特征、词长特征和主题模型特征,并对各个特征赋予权值得到分词的综合权重值,根据综合权重值筛选出关键词,并根据关键词及其综合权重值确定高热度工单文本,并通过潜在语义分析LSA算法确定高热度工单文本间的相似程度,从而将相似程度高的工单文本进行整合,再对整合后的相似工单集合进行筛选出热点工单,以确定用户热点诉求。从而解决了95598工单缺乏对客户需求的深度挖掘分析的技术问题。
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公开(公告)号:CN113254669B
公开(公告)日:2021-10-19
申请号:CN202110658047.7
申请日:2021-06-15
Applicant: 广东电网有限责任公司湛江供电局
Inventor: 郑世明 , 黄园芳 , 段新辉 , 罗宗杰 , 吴莉琳 , 徐沛东 , 林荣秋 , 王志强 , 陈宇钊 , 赵永发 , 魏焱 , 徐达艺 , 王晓明 , 李玲 , 付振宇 , 吴超成 , 曹彦朝 , 文彬 , 李琦 , 李旺军 , 彭显刚 , 谢卓均 , 杨瑞锋 , 刘颖 , 张华煜
Abstract: 本申请公开了一种基于知识图谱的配电网CIM模型信息补全方法及系统,相比于CoR‑PRA方法中的随机游走策略,通过采用广度优先搜索策略进行路径搜索,降低了搜索空间,减小了路径特征爆炸的概率,搜索耗时更少,生成源实体子图和目标实体子图的效率更高;相比于CoR‑PRA方法提取单一图特征,通过提取源实体子图与目标实体子图之间的多种图特征,丰富了路径特征量,减小了识别结果对高质量数据集的依赖程度;通过对特征集只保留二值化特征的处理方式,避免了CoR‑PRA方法中路径特征需要较大计算量的概率计算过程。
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公开(公告)号:CN113496315A
公开(公告)日:2021-10-12
申请号:CN202111046819.8
申请日:2021-09-08
Applicant: 广东电网有限责任公司湛江供电局
Inventor: 黄园芳 , 段新辉 , 郑世明 , 李玲 , 林荣秋 , 吴莉琳 , 魏焱 , 刘云凯 , 彭显刚 , 付振宇 , 吴超成 , 陈宇钊 , 王志强 , 曹彦朝 , 谢卓均 , 李琦 , 王奕 , 张俊宏
Abstract: 本申请公开了一种基于分位数梯度提升决策树的负荷区间预测方法及系统,通过采用集总经验模态对原始配电网台区负荷序列进行分解,得到不同特征的模态分量,降低了后续分位数梯度提升决策树预测模型训练的复杂程度,提高了预测的准确性,并采用核密度估计方法得到概率密度函数,避免构造概率分布的主观性和先验性,提高了配电网台区负荷区间预测的可靠性和准确性,同时,利用决策树采样的随机性确保样本之间学习的多样化,使得分位数梯度提升决策树不易陷入过拟合风险,具有良好的泛化能力。
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公开(公告)号:CN119501861A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411863555.9
申请日:2024-12-17
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
Abstract: 本发明提供了一种扳手套头及具有其的操作扳手,该扳手套头包括:安装座,安装座的第一端设置有驱动连接部;夹爪组,设置在安装座的第二端,夹爪组包括多个活动夹板,活动夹板沿安装座的轴向方向延伸,多个活动夹板沿安装座的周向方向排列,活动夹板能够沿安装座的径向方向移动,多个活动夹板的内表面共同围设成夹持内孔,多个活动夹板的外表面共同围设成夹持外筒;调节件,可活动地设置在安装座上,调节件与夹爪组驱动连接,以驱动多个活动夹板相互靠近或远离。通过本申请提供的技术方案,能够解决相关技术中的操作扳手的运维效率低的问题。
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公开(公告)号:CN115758101A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211434592.9
申请日:2022-11-16
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
IPC: G06F18/2115 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种变压器故障类型的判断方法、系统、设备和介质,当接收到振动子信号数据集时,对振动子信号数据集进行多尺度操作,生成振动子信号样本数据,采用振动子信号样本数据输入预设的初始随机森林诊断模型进行训练,生成对应的目标随机森林诊断模型,响应于接收到的故障判断请求,选取对应的待判断变压器并获取振动子信号数据,对振动子信号数据进行多尺度操作,输出多尺度网格熵值,采用多尺度网格熵值输入目标随机森林诊断模型,生成目标故障标签类别数据,比对目标故障标签类别数据与预设的实际故障标签类别数据,根据比对结果确定待判断变压器发生的故障类型;融合多尺度网格熵和随机森林的优势能够实现精准的变压器在线故障检测。
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公开(公告)号:CN113496315B
公开(公告)日:2022-01-25
申请号:CN202111046819.8
申请日:2021-09-08
Applicant: 广东电网有限责任公司湛江供电局
Inventor: 黄园芳 , 段新辉 , 郑世明 , 李玲 , 林荣秋 , 吴莉琳 , 魏焱 , 刘云凯 , 彭显刚 , 付振宇 , 吴超成 , 陈宇钊 , 王志强 , 曹彦朝 , 谢卓均 , 李琦 , 王奕 , 张俊宏
Abstract: 本申请公开了一种基于分位数梯度提升决策树的负荷区间预测方法及系统,通过采用集总经验模态对原始配电网台区负荷序列进行分解,得到不同特征的模态分量,降低了后续分位数梯度提升决策树预测模型训练的复杂程度,提高了预测的准确性,并采用核密度估计方法得到概率密度函数,避免构造概率分布的主观性和先验性,提高了配电网台区负荷区间预测的可靠性和准确性,同时,利用决策树采样的随机性确保样本之间学习的多样化,使得分位数梯度提升决策树不易陷入过拟合风险,具有良好的泛化能力。
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公开(公告)号:CN113468708A
公开(公告)日:2021-10-01
申请号:CN202111035539.7
申请日:2021-09-06
Applicant: 广东电网有限责任公司湛江供电局
Inventor: 黄园芳 , 郑世明 , 段新辉 , 陈宇钊 , 王志强 , 李旺军 , 林泽鑫 , 彭显刚 , 罗宗杰 , 徐沛东 , 吴莉琳 , 林荣秋 , 徐达艺 , 王晓明 , 魏焱 , 李玲 , 付振宇 , 吴超成 , 李琦 , 唐启龙 , 文彬
IPC: G06F30/18 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种基于CIM模型的配电网辅助规划方法及系统,本方法将运行态和规划态配电网设备参数和拓扑信息以CIM/XML文件形式存储,从而可以通过CIM/XML文件与其他系统进行交互;基于CIM模型对配电网拓扑进行建模,实现潮流计算、配电网可靠性指标计算和地理接线图的空间映射,并渲染馈线典型日潮流计算结果及展示配电网可靠性指标值,从而实现数据可视化展示,提升了工作效率,提高了配电网规划同步性。
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公开(公告)号:CN111832836B
公开(公告)日:2021-05-28
申请号:CN202010716544.3
申请日:2020-07-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
Inventor: 黄园芳 , 郑世明 , 段新辉 , 罗宗杰 , 赵永发 , 徐达艺 , 王晓明 , 吴莉琳 , 王志强 , 徐沛东 , 魏焱 , 李玲 , 付振宇 , 林荣秋 , 周艳伟 , 吴超成 , 梁红武 , 黄志锋 , 郝鑫 , 谢卓均 , 刘孝业 , 彭显刚 , 王奕 , 高振亚 , 林海生 , 胡浩莹 , 陈宇钊 , 陈卓优
Abstract: 本发明公开了一种计及负荷用电特性的配电网重构方法及系统,所述方法包括以下步骤:S1:获取负荷样本数据并进行归一化处理,采用K‑means聚类算法对归一化处理后的数据进行聚类分析,将台区的历史负荷曲线分成K类,形成典型的负荷特征曲线;S2:根据历史负荷数据对配网台区进行下一季度的电量预测,将电量预测以及负荷特征结合生成配网季度负荷预测曲线;S3:结合配网季度负荷预测曲线建立配网不同用电场景,建立以网损最小为目标的配网重构的模型;S4:结合配网季度负荷预测曲线,利用优化算法求解不同场景下配网重构方案,形成解集并分析筛取出在预测的季度内能满足配网网损最低,且可行的重构方案。本发明适用性强,可行性高。
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