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公开(公告)号：CN120013517A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510091004.3
申请日：2025-01-21
Applicant: 国电南京自动化股份有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N5/025 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了基于多模态数据的电力自动化监控系统智慧运维方法，涉及人工智能领域，该方法包括以下步骤：对预先获取的电力自动化监控系统的运维数据执行结构化数据和非结构化数据的筛选分类处理；对结构化数据进行初步异常检测，若未检测出异常，则进行二次异常校验，得到异常校验结果；对非结构化数据执行特征向量提取，对提取的特征向量进行异常分类处理；基于电力自动化监控系统的历史案例构建知识图谱，并结合异常校验结果和异常分类结果，通过对照分析得到故障原因及处置措施。本发明能够提高电力系统的可靠性、稳定性和智能化水平，推动电力行业的绿色转型。
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公开(公告)号：CN118827317A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410920303.9
申请日：2024-07-10
Applicant: 国电南京自动化股份有限公司
IPC: H04L41/06 , G06F9/48 , G06F9/50 , G06F9/54 , G06F16/903 , G06F16/9038 , G06N3/006 , H04L67/1097
Abstract: 本发明提供了一种基于自动化监控的收集式报警系统及方法，涉及自动化监控系统软件技术领域，该基于自动化监控的收集式报警系统包括：报警客户端及报警代理模块；报警客户端，用于根据用户历史报警查询请求分配查询任务并获取历史报警信息查询的结果呈现给用户；报警代理模块，用于根据用户配置实现实时报警产生和信息本地化存储，并向报警客户端提供实时及历史报警信息服务。本发明通过将报警生成及存储能力分布在SCADA系统的各个节点上，在提升报警服务可用性的同时也实现了包括实时报警信息生成和历史报警存储两个方面的报警系统处理能力水平扩展，同时也降低了报警信息网络传输带宽需求，可以很好地满足现代大容量分布式SCADA系统的报警功能需求。
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公开(公告)号：CN115273239A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210922513.2
申请日：2022-08-02
Applicant: 国电南京自动化股份有限公司
Abstract: 本发明公开了计算机视觉技术领域的一种基于人体骨骼关键点预测的异常行为识别系统及方法，包括：获取真实人体骨骼关键点；将真实人体骨骼关键点输入预先构建的人体骨骼关键点预测网络模型，得到预测人体骨骼关键点；根据预测人体骨骼关键点与真实人体骨骼关键点计算目标骨骼关键点损失值；根据目标骨骼关键点损失值计算异常分值后，基于异常分值进行异常行为判定；分别对预测人体骨骼关键点和真实人体骨骼关键点进行可视化绘制展示。本发明采用骨骼关键点预测模型对未来帧的人体骨骼关键点进行预测，通过对比预测骨骼关键点与真实骨骼关键点的差异来识别异常，考虑到了正常行为的多样性，避免在重建阶段对正常行为造成误判。
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公开(公告)号：CN113487487A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110855912.7
申请日：2021-07-28
Applicant: 国电南京自动化股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种异构立体图像的超分辨率重建方法及系统，获取双目视觉系统中利用非对称压缩方法压缩的某个时刻的立体图像对，立体图像对包括两个视图，其中一个视图为高分辨率图像，另一个为低分辨图像；缩小高分辨率图像和低分辨图像的搜索区域；分别从高分辨率图像和低分辨图像的搜索区域中确定高分辨率图像和低分辨图像的高频信息；将高分辨率图像的高频信息通过参数变换粘贴到低分辨率图像的高频信息。优点：能够直接利用异构立体图像中高分辨率图像的先验知识来对低分辨率图像的高频信息进行恢复。能够利用立体图像的空间相关性和视点相关性，从高分辨率图像中为低分辨率图像寻找对应子块，高效率地对立体图像之间的异质性进行补偿。
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公开(公告)号：CN118823169A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410836550.0
申请日：2024-06-26
Applicant: 国电南京自动化股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于分区绘制的工控主站画面渲染实现方法，涉及分区绘制的工控主站画面渲染技术领域，包括，构建OpenGL组件，创建图元分区绘制线程；装载画面文件，按照类型对画面中的图元进行分区，并将图元分区与绘制线程相互关联；在线程中读取图元关联数据，进行脚本计算，根据计算结果绘制图元，生成图元图像，并将新图元图像覆盖对应老图元图像；OpenGL组件加载分区图像并渲染。该方法既利用了CPU多核并行计算的优势，又能发挥显卡高效处理图像数据的特点，在降低CPU负担的同时，又显著加快了渲染速度，减少渲染时间，提高了工控画面刷新和响应速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113487487B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110855912.7
申请日：2021-07-28
Applicant: 国电南京自动化股份有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70
Abstract: 本发明公开了一种异构立体图像的超分辨率重建方法及系统，获取双目视觉系统中利用非对称压缩方法压缩的某个时刻的立体图像对，立体图像对包括两个视图，其中一个视图为高分辨率图像，另一个为低分辨图像；缩小高分辨率图像和低分辨图像的搜索区域；分别从高分辨率图像和低分辨图像的搜索区域中确定高分辨率图像和低分辨图像的高频信息；将高分辨率图像的高频信息通过参数变换粘贴到低分辨率图像的高频信息。优点：能够直接利用异构立体图像中高分辨率图像的先验知识来对低分辨率图像的高频信息进行恢复。能够利用立体图像的空间相关性和视点相关性，从高分辨率图像中为低分辨率图像寻找对应子块，高效率地对立体图像之间的异质性进行补偿。
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公开(公告)号：CN118643348A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411103666.X
申请日：2024-08-13
Applicant: 国电南京自动化股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种基于历史数据的模型在线学习方法，涉及机器学习技术领域，该方法包括以下步骤：基于预先设定的时序数据库，读取历史数据并执行模型在线学习前的数据处理；初始化模型参数，通过学习数据集训练和测试模型，并通过计算误差评估模型性能；基于时序数据库接收新数据，并基于在线学习机制，利用新数据实时更新模型参数；利用更新后的模型进行预测，并持续监控模型性能。本发明通过在线学习机制，模型能够很好地适应数据的变化，实时地根据新数据及在线预测结果进行参数更新，并及时进行概念漂移检测与适应，从而确保预测的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN118889392A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410935040.9
申请日：2024-07-12
Applicant: 国电南京自动化股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N20/10 , G06F18/10 , G06F18/2113 , G06F18/2411 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于时序库和时序模型的负荷预测方法，涉及电力技术领域，该基于时序库和时序模型的负荷预测方法包括以下步骤：获取电力系统的历史电力时序数据，依据预设的数据转换处理算法处理该历史电力时序数据，得到样本数据集，利用分布式存储技术的原理，将样本数据集部署并存储于时序库中；从时序库中获取样本数据集，并采用时间序列预测模型进行算法训练，生成针对电力负荷的预测模型；利用训练完成的预测模型对电力系统的负荷进行预测，并根据预测结果制定电力调度策略。本发明实现对电力负荷的准确预测；通过优化数据存储和查询方案，提高数据处理效率，提高数据动态特性提取能力。
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公开(公告)号：CN120086105A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510158144.8
申请日：2025-02-13
Applicant: 国电南京自动化股份有限公司
IPC: G06F11/34 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/0985 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于GAT‑LP算法的服务器健康状态诊断方法，涉及服务器健康诊断技术领域，包括采集服务器多维度的运行状态数据，将多维度的运行状态数据传输至数据分析平台，并进行预处理，将预处理后的服务器历史运行状态数据输入GAT‑LP网络中训练，得到GAT‑LP网络模型，根据服务器健康状态诊断结果，基于GAT‑LP网络模型提取的健康评分特征，评估服务器和进程的健康状况并生成整体健康状况，将评估结果转化为可视化的健康状态，在服务器健康状态低于预设阈值时触发告警机制。本发明通过构建多维健康评估指标体系，直观展示服务器运行状态，提前发现潜在风险并制定预防措施。
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公开(公告)号：CN118643348B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411103666.X
申请日：2024-08-13
Applicant: 国电南京自动化股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种基于历史数据的模型在线学习方法，涉及机器学习技术领域，该方法包括以下步骤：基于预先设定的时序数据库，读取历史数据并执行模型在线学习前的数据处理；初始化模型参数，通过学习数据集训练和测试模型，并通过计算误差评估模型性能；基于时序数据库接收新数据，并基于在线学习机制，利用新数据实时更新模型参数；利用更新后的模型进行预测，并持续监控模型性能。本发明通过在线学习机制，模型能够很好地适应数据的变化，实时地根据新数据及在线预测结果进行参数更新，并及时进行概念漂移检测与适应，从而确保预测的准确性和实时性。
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