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公开(公告)号：CN113964188A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111571321.3
申请日：2021-12-21
Applicant: 北京芯可鉴科技有限公司 , 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H01L29/06 , H01L29/78 , H01L21/336
Abstract: 本发明涉及半导体技术领域，提供一种横向双扩散金属氧化物半导体场效应管及其制作方法。所述横向双扩散金属氧化物半导体场效应管，包括衬底、栅极区、源极区、漏极区、P型体区以及位于所述衬底上的N型阱区、P型阱区和N型漂移区，还包括：离子注入形成的P型漂移区；所述P型漂移区位于所述N型阱区内，所述P型漂移区与所述P型体区之间存在预设距离。本发明在N型阱区内增加P型漂移区，P型漂移区与N型阱区的接触面构成PN结，P型漂移区与N型漂移区形成双重RESURF结构，降低器件的表面电场，并且能够承担更高的击穿电压，维持较低的导通电阻。
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公开(公告)号：CN113887025A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111088795.2
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 北京芯可鉴科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/20 , G06F119/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明提供一种用于分析芯片老化的模拟仿真方法、装置及系统，属于芯片老化分析领域。所述方法包括：获取芯片上各器件的热网表和第一电网表；根据器件的热网表确定该器件在工作过程中的工作温度；根据器件的第一电网表获取该器件在工作温度下对应的电学参数；根据器件在工作温度下的电学参数，通过模拟仿真得到该器件老化后的性能参数；根据各器件的老化后的性能参数，通过模拟仿真得到所述芯片老化后的性能变化。基于热网表和第一电网表进行仿真得到各个器件在工作温度下老化后的电学参数，然后再根据老化后的电学参数仿真得到芯片老化后的性能参数，在进行芯片老化仿真时充分考虑不同器件各自的温度，使得老化仿真结果更准确。
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公开(公告)号：CN108846171B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810523411.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F30/3308
Abstract: 本发明公开了一种仿真MOSFET温度电学特性的子电路模型的建立方法，包括以下步骤：分别在常温、第一温度、第二温度下对MOSFET进行电学特性测试并记录实际的电学特性曲线，其中第一温度是‑40度以下，第二温度是125度以上；根据常温下的电学特性测试结果提取BSIM模型；在所述BSIM模型基础上定义等效温变电阻以及温度补偿因子得到一个初步的子电路模型；根据在常温、所述第一温度、所述第二温度下的电学特性测试结果，调整等效温变电阻以及温度补偿因子的值使得最终的子电路模型仿真的电学特性曲线能够精确地拟合所述实际的电学特性曲线。所述仿真MOSFET温度电学特性的子电路模型的建立方法可以实现在更宽的温度区间子电路模型仿真的电学特性曲线更加拟合实际情况。
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公开(公告)号：CN112581995A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011497059.8
申请日：2020-12-17
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 北京芯可鉴科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网思极紫光(青岛)微电子科技有限公司 , 北京航空航天大学
IPC: G11C11/16
Abstract: 本发明提供一种磁性存储介质的数据处理方法、系统及装置，属于芯片技术领域。所述方法包括：获取磁性存储介质的设定位置处的磁感应强度；在确定所述磁感应强度小于等于配置的磁感应强度阈值时，保持所述磁性存储介质的工作状态；在确定所述磁感应强度大于所述磁感应强度阈值时，备份所述磁性存储介质中的存储数据至备用存储介质，其中，所述备用存储介质的磁场屏蔽值大于所述磁性存储介质的磁场屏蔽值。本发明可用于智能电表中磁性存储介质的数据防护。
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公开(公告)号：CN106022959A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610335190.1
申请日：2016-05-19
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种面向削峰填谷的用电行为分析方法，包括：对历史时期内的主网负荷数据利用最大期望算法进行聚类，获取负荷在历史时期内不同日期的分群结果；对每个群体所包含的日期下的用户逐点负荷数据进行并行硬聚类算法，获得用户在不同日期群下的分群结果；对比主网日期群的负荷特征和用户在日期群下的分群结果的负荷特征，获得历史上不同日期下用户的削峰填谷模式匹配结果和错峰用电的目标对象。本发明能够对海量数据下的用户用电行为进行分析，进而提高用户行为定位的准确度，为更有效的开展客户服务、提高客户满意度、降低运营风险提供决策参考。本发明还公开了一种面向削峰填谷的用电行为分析系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113761041A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110837676.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本公开提供一种数据导出方法、系统、装置以及电子设备，所述数据导出方法包括：接收数据导出请求；其中，所述数据导出请求包括标准结构化数据库语句；将所述数据导出请求封装为声明对象；将所述声明对象发送到服务端；接收服务端发送的数据结果集，将所述数据结果集存储至缓冲区并进行处理；其中，所述数据结果集是由服务端根据接收到所述声明对象后从存储引擎中获取后通过stream模式发送的；将所述数据结果集写入临时文件中；将临时文件转换格式，得到数据导出结果。该数据导出方法可以解决导出大批量数据时对系统造成的性能下降，甚至宕机的问题。
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公开(公告)号：CN106096753A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610370768.7
申请日：2016-05-30
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本申请提供一种光伏出力预测方法和装置，所述方法和装置通过获取光伏系统的预设出力影响因素在待测日对应的参数取值，并利用预先创建的包括光伏出力与所述预设出力影响因素间的关联关系的光伏出力预测模型，对所述预设出力影响因素的参数取值对应的光伏出力数据进行预测，最终实现基于所建模型预测出所述待测日对应的光伏出力数据，可见，应用本申请，可有效解决光伏系统的出力预测问题，从而可以为电力系统调度部门及时调整调度计划提供便利，进一步保障了发电的稳定性。
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公开(公告)号：CN112100270A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010806415.3
申请日：2020-08-12
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种信息化考试数据挖掘分析方法、装置、电子设备及介质，包括：获取考试数据；所述考试数据包括：考生信息、成绩信息和试题信息；将所述考试信息存入DataLoader工具；获取用户配置的评价维度，利用AnalysisUtil工具对所述DataLoader工具中的所述考试信息进行分析，得到分析结果；利用ReportChart工具根据所述分析结果生成结果图表，并输出所述结果图表，从多个评价维度分析考试数据，并进行可视化展示，提高了考试数据分析的质量和效率。
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公开(公告)号：CN105844371A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610339069.6
申请日：2016-05-19
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供了一种用电客户短期负荷需求预测方法，通过对采集到的每个用电客户的历史日负荷曲线数据按照日期进行聚类，然后对聚类得到的日期群体建立每个时刻点的负荷预测模型，最后查找与待测日期匹配的历史相似日，根据所述历史相似日所属日期群体的负荷预测模型得到所述待测日期的负荷预测结果。本方案利用并行计算框架，能够同时对海量用电客户的用电负荷需求进行预测，满足海量数据分析的速度及预测精度需求。
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公开(公告)号：CN117932074A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311681774.0
申请日：2023-12-08
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/36 , G06Q10/10 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/253 , G06N3/04 , G06F16/9535
Abstract: 一种基于数字化审计平台的审计知识图谱化系统，系统包括四个模块：知识图谱构建与更新、智能推荐与搜索引擎、协同编辑与分享、智能化学习和适应性优化。知识图谱构建模块采用NLP和图数据库技术，分析审计文本提取关键信息，确保语义理解，自动更新机制保持实时同步。智能推荐与搜索引擎模块通过分析任务特征，智能推荐相关知识，搜索引擎技术实现全文检索和模糊搜索。协同编辑与分享模块利用区块链技术确保不可篡改性，共同参与更新和分享，反映实际操作和经验。智能化学习和适应性优化模块利用机器学习算法，根据反馈和应用情况自适应地调整知识图谱结构和内容。该系统提高了审计人员的知识获取效率，优化了审计流程。
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