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公开(公告)号：CN118470647B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410910029.7
申请日：2024-07-09
申请人： 宁波永耀电力投资集团有限公司
发明人： 金裕盛 , 陈定会 , 王军华 , 吴军 , 叶寒晟 , 刘畅 , 汪娴 , 施丹 , 张艳桃 , 虞方琦 , 李蓉 , 李启才 , 沈怡 , 盛黎娜 , 黄杰 , 竺珂丹 , 周冰莹 , 朱姝 , 俞敏 , 蒋若何 , 王晓燕
摘要： 本发明涉及电力技术领域，更具体涉及一种基于数字孪生技术的电力监控方法及系统。包括：获取预设范围内输电线路的实际图像和地理坐标；识别实际图像中与输电线路相关的第一物体，基于第一物体和输电线路建立实际图像的三维数字模型；通过传感器实时采集作业工人作业过程中的感应数据，传感器安装于作业工人的身体上，基于感应数据建立与作业工人对应的数字人，并将数字人映射至三维数字模型中；对加密后的感应数据进行解密，并更新数字人的数据，基于当前作业内容，将数字人的数据与预设操作规范进行比较，判断作业工人的操作是否符合标准。本发明有益效果是在降低作业人员触电风险的同时还能提高数据的安全性。
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公开(公告)号：CN118470647A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410910029.7
申请日：2024-07-09
申请人： 宁波永耀电力投资集团有限公司
发明人： 金裕盛 , 陈定会 , 王军华 , 吴军 , 叶寒晟 , 刘畅 , 汪娴 , 施丹 , 张艳桃 , 虞方琦 , 李蓉 , 李启才 , 沈怡 , 盛黎娜 , 黄杰 , 竺珂丹 , 周冰莹 , 朱姝 , 俞敏 , 蒋若何 , 王晓燕
摘要： 本发明涉及电力技术领域，更具体涉及一种基于数字孪生技术的电力监控方法及系统。包括：获取预设范围内输电线路的实际图像和地理坐标；识别实际图像中与输电线路相关的第一物体，基于第一物体和输电线路建立实际图像的三维数字模型；通过传感器实时采集作业工人作业过程中的感应数据，传感器安装于作业工人的身体上，基于感应数据建立与作业工人对应的数字人，并将数字人映射至三维数字模型中；对加密后的感应数据进行解密，并更新数字人的数据，基于当前作业内容，将数字人的数据与预设操作规范进行比较，判断作业工人的操作是否符合标准。本发明有益效果是在降低作业人员触电风险的同时还能提高数据的安全性。
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公开(公告)号：CN118469654B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410910028.2
申请日：2024-07-09
申请人： 宁波永耀电力投资集团有限公司
发明人： 金裕盛 , 陈定会 , 叶寒晟 , 刘畅 , 汪娴 , 施丹 , 李启才 , 张艳桃 , 虞方琦 , 李蓉 , 沈怡 , 盛黎娜 , 黄杰 , 竺珂丹 , 周冰莹 , 朱姝 , 俞好好 , 江申研 , 程慧 , 陈怡 , 周莉莉 , 洪露
IPC分类号： G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F18/2431 , G06F18/2433
摘要： 本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种用于分布式的结算方法以及财务机器人，所述方法包括收集并存储各光伏发电用户的相关数据，相关数据包括时间序列发电数据和对应的气象数据，根据时间序列发电数据对相关数据进行第一次分类，在第一次分类的过程中确定最优分类数，对第一次分类后的每个类别的相关数据按照相关气象数据进行第二次分类，将第二次分类后生成的多个不同类别的相关数据作为训练数据集，使用训练数据集通过机器学习算法训练生成第一预测模型和第二预测模型，根据第一预测模型和第二预测模型的预测数据标记异常发电数据，计算不异常的总发电数据对用户进行费用结算。本发明能够识别出异常发电数据，减少费用结算错误。
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公开(公告)号：CN118469654A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410910028.2
申请日：2024-07-09
申请人： 宁波永耀电力投资集团有限公司
发明人： 金裕盛 , 陈定会 , 叶寒晟 , 刘畅 , 汪娴 , 施丹 , 李启才 , 张艳桃 , 虞方琦 , 李蓉 , 沈怡 , 盛黎娜 , 黄杰 , 竺珂丹 , 周冰莹 , 朱姝 , 俞好好 , 江申研 , 程慧 , 陈怡 , 周莉莉 , 洪露
IPC分类号： G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F18/2431 , G06F18/2433
摘要： 本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种用于分布式的结算方法以及财务机器人，所述方法包括收集并存储各光伏发电用户的相关数据，相关数据包括时间序列发电数据和对应的气象数据，根据时间序列发电数据对相关数据进行第一次分类，在第一次分类的过程中确定最优分类数，对第一次分类后的每个类别的相关数据按照相关气象数据进行第二次分类，将第二次分类后生成的多个不同类别的相关数据作为训练数据集，使用训练数据集通过机器学习算法训练生成第一预测模型和第二预测模型，根据第一预测模型和第二预测模型的预测数据标记异常发电数据，计算不异常的总发电数据对用户进行费用结算。本发明能够识别出异常发电数据，减少费用结算错误。
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