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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118589695A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411069429.6
申请日：2024-08-06
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明提供了一种适用于智能配电房的一体化智能分析监测系统，属于设备智能监测技术领域。系统通过信息采集模块采集和整理配电房的多种前端业务数据，并通过通信系统将前端业务数据发送至后台信息管理模块进行存储和转发推送，再利用业务数据处理模块对前端业务数据进行异常检测和故障分析，并根据异常检测结果和故障分析结果生成预警指令，以及依据前端业务数据进行AI分析和视频巡检。最后通过自动预警模块依据预警指令在配电房内部进行异常预警或故障预警，以及根据AI分析结果或视频巡检结果发出警告，实现配电房的智能分析监测，提高了配电房运维管理效率的同时，降低了运维人员的工作量。
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公开(公告)号：CN119168165B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411642117.X
申请日：2024-11-18
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于物联网的滑坡预测方法、装置、设备及存储介质，通过配置分布式边缘环境，利用云服务器构建并训练滑坡预测模型，然后下发至分布式边缘环境的共享边缘存储库，物联网端节点将采集的滑坡关联感知数据发送至分布式边缘环境下的目标边缘设备，根据滑坡关联感知数据，使用当前部署或共享边缘存储库内存储的滑坡预测模型执行滑坡预测，为目标边缘设备匹配最适配的滑坡预测模型执行物联网端节点的滑坡预测，然后将滑坡数据更新日志发送至共享边缘存储库，帮助共享边缘存储库对存储的滑坡预测模型进行增量数据重训练和云服务器新滑坡预测模型的构建，提高了山体滑坡预测准确性和实时性、降低了系统延迟。
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公开(公告)号：CN119168165A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411642117.X
申请日：2024-11-18
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于物联网的滑坡预测方法、装置、设备及存储介质，通过配置分布式边缘环境，利用云服务器构建并训练滑坡预测模型，然后下发至分布式边缘环境的共享边缘存储库，物联网端节点将采集的滑坡关联感知数据发送至分布式边缘环境下的目标边缘设备，根据滑坡关联感知数据，使用当前部署或共享边缘存储库内存储的滑坡预测模型执行滑坡预测，为目标边缘设备匹配最适配的滑坡预测模型执行物联网端节点的滑坡预测，然后将滑坡数据更新日志发送至共享边缘存储库，帮助共享边缘存储库对存储的滑坡预测模型进行增量数据重训练和云服务器新滑坡预测模型的构建，提高了山体滑坡预测准确性和实时性、降低了系统延迟。
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公开(公告)号：CN118797525A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411130379.8
申请日：2024-08-16
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种智能电厂设备异常的深度状态监测方法及系统，属于电厂设备监测技术领域。方法获取电厂设备的传感器数据进行K‑means聚类分析，得到多组具有相似特征的变量集群；然后对集群中的第一变量进行线性判别分析，根据分析结果建立异常检测的线性决策边界，并基于线性决策边界从多组变量集群中提取出影响设备异常的紧凑数据组。然后设定马氏深度统计量和下限控制限对电厂设备进行在线监测，获取电厂设备的实时运行状态，将电厂设备的马氏深度统计量分解为多个第二变量，并分别计算出每个第二变量的贡献分数，依据多个第二变量的贡献分数确定导致电厂设备异常的关键变量。本发明实现了对发电厂运行状态的精确诊断和评估。
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公开(公告)号：CN118589695B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411069429.6
申请日：2024-08-06
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明提供了一种适用于智能配电房的一体化智能分析监测系统，属于设备智能监测技术领域。系统通过信息采集模块采集和整理配电房的多种前端业务数据，并通过通信系统将前端业务数据发送至后台信息管理模块进行存储和转发推送，再利用业务数据处理模块对前端业务数据进行异常检测和故障分析，并根据异常检测结果和故障分析结果生成预警指令，以及依据前端业务数据进行AI分析和视频巡检。最后通过自动预警模块依据预警指令在配电房内部进行异常预警或故障预警，以及根据AI分析结果或视频巡检结果发出警告，实现配电房的智能分析监测，提高了配电房运维管理效率的同时，降低了运维人员的工作量。
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