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公开(公告)号：CN119561013A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411604054.9
申请日：2024-11-12
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了基于联邦学习的电力负荷预测系统及其训练方法，包括服务器、客户端、加密与解密模块和存储与处理模块，方法采用联邦学习的框架，实现了电力负荷预测模型的分布式训练和优化，本发明允许多个客户端在本地训练电力负荷预测模型，并将模型参数发送到服务器进行聚合和更新，本发明数据集分布在各个客户端本地，从而降低了数据被非法访问或泄露的风险，本发明采用长短期记忆网络LSTM神经网络模型进行电力负荷预测，可以充分利用时间序列数据的特性，提高预测的准确性，在预测过程中利用贝叶斯优化算法对正则化超参数进行优化，可以进一步提高模型的性能，使预测结果更加准确。
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公开(公告)号：CN116452729A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210063682.5
申请日：2022-01-09
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种大屏可视化组态编辑方法及系统，包括：场景目录构建、场景接入展示、场景多屏联动、共用的场景设计平台以及可视化场景共享素材库。所述系统，进一步整合数据资源，融合各典型示范性成果总体指标与关键数据，进行可组态融合展示开发与配置。通过可组态融合展示应用，实现各种展示模式的快速切换，合理有效的利用各种显示设备和技术。通过共用的场景设计平台构建，方便快捷的开展可视化设计开发工作，实现多屏联动、场景穿透、场景组态编辑等功能。
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公开(公告)号：CN114120332A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111364682.0
申请日：2021-11-17
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及文档校核技术领域，是一种基于人工智能的文档自动校核方法，其包括以下步骤：第一步:开放场景下的文本检测与识别；第二步:结构化信息的智能提取；第三步:高效智能文书校对；第四步:文档主题结构及关键内容提取。本发明利用公司内部的前期沉淀文档数据，借助前沿的机器学习及文字智能识别技术，编制预制基础审核规则，构建智能文档审阅模型，实现文字识别，智能化信息提取，智能文书格式文字校对，关键内容识别提取等新型智能化文档处理功能，确保日常内部文件文档编写规范统一，有效识别文字错误、前后不一致等文档错误问题，实现智能办公，提升文件文档处理效率、降低工作成本、有效提高横向协同和上下联动工作质效。
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公开(公告)号：CN119482915A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411298715.X
申请日：2024-09-18
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 北京用尚科技股份有限公司
IPC: H02J13/00 , G08B31/00 , G08B21/18 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开一种基于三维数据模型的新能源电力监控系统，包括与电力管理中心通信的数据采集模块、数据库模块、数据处理模块、数据分析模块、模型构建模块以及监测预警模块；本发明在一定程度上增强了各个数据采集特征点之间的关联度，也保证了其数据分析过程中独立性。
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公开(公告)号：CN118608507A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410801954.6
申请日：2024-06-20
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种输电线路监测技术领域，是一种输电线路故障部件识别方法、装置、系统及相关设备，前者包括：获取待识别巡检图像；选择所需识别的缺陷类型，在识别模型库中选择对应的一个或多个缺陷识别模型；将待识别巡检图像输入所选的缺陷识别模型，得到对应的缺陷识别结果。本发明针对防振锤脱落缺陷、绝缘子自爆缺陷和销钉缺陷的特点，建立有识别模型库，在对待识别巡检图像进行识别时可以根据需要灵活选择一个或多个模型，同时对待识别巡检图像进行识别，不仅增加了识别模型的特点还进一步提高了识别效率，为输电线路维护提供了有效的数据支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118468986A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410610641.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
Abstract: 联邦学习在电力数据分析中的应用及隐私保护方法，是客户端在中央服务器的协调下共同训练模型，客户端接收服务器下发的初始化模型，根据本地数据训练出一个本地模型并上传给服务器，服务器对客户端上传的模型参数进行安全聚合并反馈给客户端，客户端根据更新的模型进行下一次迭代，如此进行多次迭代直至模型收敛；采用了将同态加密和差分隐私结合的方法，使用差分隐私对参与方上传的模型参数δi添加噪声，使其满足ε‑差分隐私，然后再对添加噪声后的参数使用同态加密进行加密。联邦学习方法能够有效保证客户端敏感数据的隐私性，应用利用主成分分析提取特征，识别模型获得了更好的性能，同时联邦识别模型具有与集中式方法相当的性能。
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公开(公告)号：CN117669702A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410076096.3
申请日：2024-01-18
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06N3/098 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种面向电力计量系统的联邦学习框架，在联邦学习过程中,数据需求方首先根据自身需求发布联邦学习任务；各数据节点根据自身数据提交任务参与申请；数据需求方接收各个数据节点的参与请求；根据各候选节点的声望值选择参与联邦学习的数据节点；确定数据参与节点后，调度数据需求方和各数据参与方进行联邦学习；数据需求方收集各数据参与方的训练结果，进行训练效果评估和贡献度计算；利用区块链技术对相应的奖励信息和可靠性评估信息进行存储。简化区块结构，降低电能量节点使用区块链的计算成本，并使用区块链实现联邦学习激励机制和声望模型相关数据的存储。
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公开(公告)号：CN116126977A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211629020.6
申请日：2022-12-19
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开的一种能源大数据的数据处理方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：获取能源大数据信息，将能源大数据进行预处理，得到能源类型子数据，将预设数据库按照能源类型进行分类，得到能源类型子数据库，将能源类型子数据发送至对应的能源类型子数据库进行存储。通过将能源大数据进行分类、整理以及归类等，将能源大数据进行有规律的存储。另外，本申请还通过提取各能源类型子数据库中的数值数据，并在预设矩阵式表格进行显示，直观的反映了不同能源数据的横向比较，以及同种能源数据的竖向比较。
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公开(公告)号：CN116087686A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310097401.2
申请日：2023-01-18
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G01R31/08 , G01R1/02 , G01R1/04 , G01S19/14 , G01V8/10 , G01B11/02 , G01B17/00 , G01S17/08 , G01W1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的电网故障识别系统，包括：移动模块，所述移动模块用于在电网区域内移动；定位模块，所述定位模块用于实时定位移动模块的实时位置；本发明的有益效果是，设有移动模块、定位模块、地图导航模块、驱动模块、测距模块、摄像模块、识别模块、气象检测模块、传输模块、分析模块以及维护模块，移动模块移动，摄像模块实时拍摄照片，识别模块识别摄像模块拍摄照片内的内容，并与预设定的故障状态进行比较，进行故障识别，当故障时，维护模块立即对故障位置进行维护，无需操作人员亲自前往故障地点进行维护，提高电网维护效率。
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公开(公告)号：CN115965136A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211660020.2
申请日：2022-12-22
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及污染排放技术领域，且公开了一种基于电力大数据的碳排放综合预测系统，该综合预测系统包括以下模块：数据监测模块，利用数字孪生技术实时监测大气环境中二氧化碳浓度、经济社会活动、自然环境变化；数据分析模块，用于对监测到的碳排放数据全方面核算，了解碳排放进程情况；碳排放计算模块，基于大数据应用技术对一天中碳排放频度、一个月中碳排放频度的动态监测核算；本发明，将LMDI模型和系统动力学模型相结合使用，运用LMDI法分析影响二氧化碳排放的因素，能够理清各变量之间相互制约、相互促进，互为因果的关系，能够使碳排放预测数据更准确，另外，通过对各个电力类型的监测，能够通过数据分析、大数据预测未来碳排放情况。
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