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公开(公告)号：CN117200055A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311190325.6
申请日：2023-09-13
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 新疆思极信息技术有限公司 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站运行状态监控系统及智能监控设备，属于变电站监控领域，一种变电站运行状态监控系统，包括：信息采集单元，信息判断单元和散热执行单元，一种变电站运行状态智能监控设备，包括：智能监控终端，用以实现所述信息判断单元和所述散热执行单元的运行。本发明通过设置三种散热机构逐次运行，在变电站内部以及变压器温度刚超过设定值时，执行耗电量较低的第一散热机构，第一散热机构不能满足散热后，执行第二散热机构并维持第一散热机构运行，若执行第二散热机构后变压器温度仍得不到降低，继续执行第三散热机构并维持第二散热机构的运行，达到降低变电站温度同时节能的效果。
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公开(公告)号：CN119883542A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411766648.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种远程信息系统运维优化调度方法，涉及系统运维管理技术领域；具体包括以下步骤：系统监测与数据采集，通过“传感器”式的配置工具和自动化脚本，实时采集远程信息系统的指标；数据分析与预测，对采集到的数据进行处理和分析，识别系统运行异常或性能下降的趋势，并给予历史数据和当前状态，建立预测模型；资源优化调度，根据数据分析结果，动态调整资源分配，以优化系统性能；故障预警与响应。本发明通过动态优化资源分配、智能预测故障以及高效协同工作，显著提高了远程运维的效率、安全性和可靠性，并且融合了多种先进的调度算法和远程运维技术，实现了对远程信息系统的全面优化调度，为企业IT运维提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN119299698A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411356807.9
申请日：2024-09-27
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: H04N19/136 , H04N19/91 , H04N19/85
Abstract: 本发明公开了一种电力监测图像的数字压缩方法，包括如下步骤：图像预处理：对输入的电力监测图像进行预处理，包括去噪、增强对比度，获得预处理后的电力监测图像；特征提取：使用深度学习模型提取预处理后的电力监测图像的关键特征；特征压缩：对步骤S2提取的关键特征进行压缩，获得压缩后的电力监测图像特征；特征重构：对压缩后的电力监测图像进行解压缩，并利用解压缩后的电力监测图像特征重构图像；后处理：对重构后的图像进行后处理，包括去伪影、增强细节。该方法通过深度学习和图像处理技术，实现了对电力监测图像的高效压缩和高质量重构。
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公开(公告)号：CN118941266A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410925433.1
申请日：2024-07-11
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC: G06Q10/20 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种企业信息系统运维智能分析方法，具体涉及运维分析技术领域，包括企业信息系统运维智能分析主体，通过设定的数据采集规则和数据采集范围，使采集设备不间断收集核心网络设备实时的数据，建立趋势性的标准化数据模块，对产生的CPU利用率、磁盘空间未来可使用的时间、丢包率进行分析进行整合建模对比，并建立可处理故障关联集合，将前期建立的N个线性数据通过故障关联集合建立方法划分到各个故障关联集合中；对于每一个故障关联集合，对其中的每一个元素设置该故障的触发阀值，并设置故障发生时的监测优先级和处理策略，形成基于智能采集、智能预警、智能分析的智能运维服务体系的运维服务分析平台。
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公开(公告)号：CN118644684A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410798274.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及一种图像处理技术领域，是一种基于深度学习的图像人体特征提取模型构建方法、提取方法及相关装置，前者包括：获取历史图像样本集，并将其划分为训练样本集、验证样本集和测试样本集；将训练样本集输入MSPFE‑Net网络模型进行训练，输出图像人体特征提取模型；利用验证样本集和测试样本集对图像人体特征提取模型进行再次处理，得到最优的图像人体特征提取模型。本发明引入了条带池化算法，基于条带池化采用长核形状捕获远程依赖关系，窄核形状不仅能聚合局部上下文还可以避免不相关区域的噪声，从而有助于网络提取上下文信息的优点，有效提高了图像特征提取的准确性，提高了图像中人体部分提取精确度和增加了分割效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118447437A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410816247.4
申请日：2024-06-24
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及一种图像检测技术领域，是一种基于图像识别技术的监控处理方法、装置、存储介质及电子设备，包括：划分初级动态区域和初级静态区域；对初级动态区域进行边缘检测，提取运动目标轮廓，并对运动目标进行再分析；判断初级静态区域中是否发生移动，响应于是，则判定为静态目标行为异常，响应于否，则提取待检测目标图像，并利用瑕疵检测网络模型进行瑕疵检测。本发明利用三帧差分法对监控视频的原始图像进行动静划分，降低了后期的计算量，而且具有处理的针对性，降低误差检测，并基于轮廓检测、粗定位、精确定位和瑕疵检测网络模型实现了动态目标和静态目标的分别检测，在提高了图像检测速度及精确度的同时，还提供给了用户的使用选择性。
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公开(公告)号：CN117010745A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310825450.3
申请日：2023-07-06
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
IPC: G06Q10/0639 , G06N20/00 , G06F18/15 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及设备数据分析技术领域，是一种基于运行指标体系的设备画像分析方法，其包括以下步骤：确定设备的运行指标体系；采集设备的运行数据；运用数据挖掘、机器学习技术分析数据；生成设备画像。本发明基于设备的运行指标体系，通过运用数据挖掘、机器学习、模式识别等技术，对设备的运行数据进行分析，并生成设备的运行画像，包括设备的运行状态、健康状况、故障类型、剩余寿命等信息；本发明具有更高的准确性、更高的效率、更快速的响应能力以及广泛的应用场景等优点，将对设备画像分析领域产生深远的影响和价值。
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公开(公告)号：CN116523489A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310372518.7
申请日：2023-04-10
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: 本发明涉及扫码认证和人脸识别技术领域，是一种基于扫码认证和人脸识别的签到方法及系统，其包括以下步骤：根据签到要求的不同，通过导入或用户注册的方式形成参会人员数据库；签到者通过移动终端进行信息注册或关联，产生个人身份二维码，供身份认证时使用；进行签到时，签到者出示身份二维码，管理者采用移动终端进行扫码认证；系统进行二维码解码，自动匹配数据库中的签到者信息，若匹配成功则进入活体人脸识别阶段，否则提示认证失败；进行活体人脸识别，其中，活体人脸识别包括人脸识别和活体检测。本发明有效地解决了设备不足、携带不便的问题，且能够避免采用照片、视频等方式的误识别情况发生，确保签到的有效性。
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公开(公告)号：CN116385034A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211663055.1
申请日：2022-12-23
Applicant: 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种画像识别模型的对象识别方法，属于画像处理技术领域，包括电力用户信息提取；建立预设对象模型；丰富对象模型；将对象模型进行标签化；基于对象模型的标签进行电力用户匹配；显示识别信息；电力用户定义；优化对象模型。该画像识别模型的对象识别方法，能够对电力用户及其相关信息系统规划，并基于此建立对象模型，使得在对电力用户的画像匹配时，能够配合用户信息来实现准确识别匹配，从而大大避免了用户与画像之间不匹配的情况，且能够基于电力用户的匹配识别结果对其进行优质服务，并能够基于每次的服务类型来优化电力用户的对象模型，使其在后续匹配识别时，能够提供更佳的服务体验，达到优化电力服务效果的目的。
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公开(公告)号：CN116362785A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310158115.2
申请日：2023-02-23
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
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06F18/22 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种电力用户用电分析技术领域，是一种大数据环境下的电力用户用电异常诊断方法及装置，包括：获取区域内某一时段各个电力用户的用电信息数据，并提取用电信息数据中的主要影响特征；将降维后的用电信息数据输入电力用户用电行为分析模型，输出各个电力用户的典型用电信息曲线；结合用电异常检测原则对各个电力用户的典型用电信息曲线进行分析判断，完成用电异常诊断。本发明用主成分分析方法和改进量子旋转门人工鱼群算法优化的K‑means算法对电力用户用电异常行为进行诊断，降低了数据维度，减少了算法复杂度和时间成本，提高了聚类处理效率，进一步的完成了用电异常的初步诊断，大大减小检测的范围和比例，节省物力人力。
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