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公开(公告)号：CN109460948A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811096382.7
申请日：2018-09-19
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网技术的电力企业物资仓储货位分配方法，其特征在于：该方法采用充分调研分析仓库物资的外形尺寸、重量、材质、出入库频率、出入数量、出入库路线、货架规格数据的基础上，对仓储作业效率评价、物资仓储货位分配建模，分析出最优化物资仓储货位分配方案，并对人工货位分配和模型分配效率进行统计计算，得出效率提升的量化数据，本方法研究将基于数学建模方式，构建影响仓储作业效率、精准度的分析模型，研究不同仓库不同储备物资的最优化的货位分配方案，实现智能推荐货位机制，为进一步提升仓储作业管理能力进行探索性研究，具备较大应用推广价值。
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公开(公告)号：CN111784024B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202010431909.8
申请日：2020-05-20
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种基于多种来源数据感知的配网物资采购方法，包括采集互联网上和电网CSGII系统中的历史配网物资资料；汇总所述历史配网物资资料，构建数学分析模型；利用所述数学分析模型分析配网物资采购价格走势；依据所述配网物资采购价格走势管控配网物资的采购，通过分析预测配网物资采购价格走势，推算配网物资的最优采购时间，减低了电力物资采购成本，实现了最优化的物资采购。
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公开(公告)号：CN111639815B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010490388.3
申请日：2020-06-02
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种多模型融合预测电网缺陷物资的方法及系统，包括，基于不同区域、时间、设备的故障概率策略依次构建回归模型、负反馈神经网络模型、梯度提升树GBDT模型及XgBoost模型；将采集的缺陷物资数据及对应的气象数据统一输入至所述回归模型、所述负反馈神经网络模型、所述梯度提升树GBDT模型及所述XgBoost模型中进行训练；分别输出各个模型对应的预测结果；利用多模型融合策略融合处理训练完成的多个模型形成预测模型并求取所述预测结果的平均值，获得最终的融合预测结果。本发明实现以指导应急抢修物资种类、规模和地点的提前存储，提高电网公司物资管理的前瞻规划能力，在增强电网运行可靠性的同时，降低电网企业运营物资的成本。
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公开(公告)号：CN113269351A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110468250.8
申请日：2021-04-28
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种面向电网设备故障概率预测的特征选择方法，包括，融合在线监测数据、历史缺陷数据和气象数据；基于机器学习构建特征选择模型；利用所述特征选择模型将选择的特征去掉冗余特征，仅保留重要特征。本发明利用多种模型对特征进行了筛选，去除了冗余的特征，提高下游的预测任务的性能，同时减少了数据的存储。
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公开(公告)号：CN112836880A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110170210.5
申请日：2021-02-08
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于RMSE的电网缺陷物资需求准确度的模型融合方法，包括，基于电网设备物资缺陷数据和当前气象数据，训练多个基准模型，输出预测结果；根据所述预测结果的RMSE取值，对所述多个基准模型进行权重评估；利用所述权重进行加权求和，获得高精度的融合预测模型。本发明一方面以均方误差(RMSE)作为权重来对模型进行加权，衡量模型的重要性；另一方面通过加权调整过的数据，验证了本方法确实能够有效提升预测精度，降低预测误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111784024A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010431909.8
申请日：2020-05-20
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种基于多种来源数据感知的配网物资采购方法，包括采集互联网上和电网CSGII系统中的历史配网物资资料；汇总所述历史配网物资资料，构建数学分析模型；利用所述数学分析模型分析配网物资采购价格走势；依据所述配网物资采购价格走势管控配网物资的采购，通过分析预测配网物资采购价格走势，推算配网物资的最优采购时间，减低了电力物资采购成本，实现了最优化的物资采购。
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公开(公告)号：CN118260709A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410285719.8
申请日：2024-03-13
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Inventor： 王颖舒 , 余尔聪 , 袁舒 , 李强 , 韦倩 , 张娟娟 , 桂雨乐 , 邹欣 , 徐长宝 , 洪寰 , 朱怀金 , 田勇 , 陈宝仁 , 刘康 , 丁健 , 施艳 , 丁敏 , 陈珏伊 , 刘鸿飞 , 潘梓清 , 刘晴 , 董武 , 刘旭 , 石际 , 张承模 , 王彦 , 余云昊 , 翁芳芳 , 彭翔宇 , 李易 , 方浩 , 任未知 , 徐文山 , 任艳希 , 曾茗 , 李世双
IPC: G06F18/25 , G06F21/62 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于增强数据安全的异构电网数据融合方法及系统，涉及无线通信技术领域，包括云服务器获取客户端索引，云服务器初始化全局模型和边服务器模型，边服务器根据分簇策略初始化本地模型，同时客户端本地初始化私有分类器；客户端基于本地数据集训练模型并上传模型至边服务器；边服务器部署超网络提取客户端特征并生成个性化局部模型并聚合个性化局部模型并上传参数至云服务器；云服务器最小化全局数据异构性，构建边权重图，基于图神经网络求解优化目标；云服务器聚合全局模型，广播聚合模型和分簇策略至边缘端，迭代训练直至收敛。本发明可以在保护客户端数据隐私安全的前提下，实时有效地感知并适应网络数据的异构性变化。
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公开(公告)号：CN117729536A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311668656.6
申请日：2023-12-07
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Inventor： 王颖舒 , 肖徽涵 , 韦倩 , 桂雨乐 , 彭翔宇 , 李易 , 任艳希 , 徐文山 , 张娟娟 , 袁舒 , 方浩 , 任未知 , 何肖蒙 , 左宇 , 黄韬 , 陈宝仁 , 刘康 , 洪寰 , 田勇 , 徐长宝 , 辛明勇 , 丁健 , 张承模 , 王彦 , 施艳 , 敖翔 , 敖军 , 戴雯菊 , 张琳 , 陈珏伊 , 曾茗 , 刘鸿飞 , 潘梓清
Abstract: 本发明公开了一种基于导频隐蔽的低截获波形设计方法及系统，涉及无线通信中物理层安全技术领域，包括获取信道状态信息，根据获取的信道状态信息，构成一个OFDM符号；依次对OFDM符号进行IDFT，信道传输，DFT得到信号Y；合法接收方Bob和窃听方Eve分别对接收到的信号进行OMP信道估计。通过在导频上添加人工噪声，有效地隐藏通信信号，减少被非法监听者(如窃听方)探测到的可能性。利用压缩感知理论对信道进行重构，可以提高信道估计的准确性，特别是在复杂或快速变化的信道环境中。由于窃听方难以准确估计信道状态，这降低了信号被拦截和解码的风险，从而增强了通信的整体安全性。
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公开(公告)号：CN117394072A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311622515.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: H01R13/502 , H01R13/639
Abstract: 本发明公开了一种防松动快速接线端子，包括塑料外壳，所述塑料外壳上固定有塑料外壳端板，所述塑料外壳端板上设置有倒T形孔，所述倒T形孔的顶部固定有金属框架，金属框架上开设有通孔，所述倒T形孔的内部滑动连接有活动压块，所述活动压块的外周的上部固定有弹簧垫圈；所述活动压块的下端固定有压紧铜螺钉，所述压紧铜螺钉的外周套有模具弹簧，模具弹簧的下端与所述倒T形孔的底部相抵。本发明中接线端子内压紧铜螺钉与模具弹簧配合，当将压紧铜螺钉拧松后，压紧铜螺钉在模具弹簧的弹力下自动弹出，省去了工作人员将螺丝完全松出的操作与时间，使工作效率提高了一倍，同时，留出足够的接线空间，方便接线。
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公开(公告)号：CN112801418B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110281744.5
申请日：2021-03-16
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电网缺陷物资预测方法，包括，基于中央处理器的核心数开启多个线程，利用每个线程对每个基模型进行并行训练；分别利用训练后的基模型对电网缺陷物资进行预测，获得对应的预测结果；将基模型的均方根误差的倒数作为基模型的权重；将基模型的权重和预测结果进行加权融合，完成电网缺陷物资预测；本发明通过多线程的方式，提高了训练基模型的速度，以及提高了预测速度；同时通过加权融合多模型，提高了预测的精度。
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