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公开(公告)号：CN114860790A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210480956.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局 , 广东卓维网络有限公司
IPC: G06F16/2457 , G06F16/215 , G06F16/26
Abstract: 本申请公开了一种营销抄表异常分析系统，包括：基础数据获取模块、预处理模块、异常分析模块和数据归集模块；基础数据获取模块，用于从综合营销系统中获取业务系统数据；预处理模块，用于根据数据结构、数据字典和预设关联对业务系统数据进行信息整合，拓扑关联，以及合法性校验操作，得目标结构数据；异常分析模块，用于根据预置营销抄表异常判定规则和目标结构数据进行抄表异常分析，得到营销抄表异常数据；数据归集模块，用于对营销抄表异常数据进行归集整理后，按照预设格式进行存储，预设格式包括表格、文档和图形。本申请能解决现有的异常抄表数据依赖于人工检查，效率较低的同时还缺乏可靠性的技术问题。
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公开(公告)号：CN114579638A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210229702.1
申请日：2022-03-09
Applicant: 广东电网有限责任公司佛山供电局 , 广东卓维网络有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , H02J13/00
Abstract: 本申请公开了一种线损异常技术原因分析方法和系统，该方法包括：获取历史上发生过的线损异常；获取所述历史上发生过的每次线损异常的技术方面原因；对历史上每次线损异常对应的技术方面原因进行整合得到线损异常的原因判断规则；获取电网系统的参数，并根据所述电网系统中的参数和所述原因判断规则确定在所述参数下发生的线损异常的技术方面原因，所述电网系统的参数包括：电流数据、电压数据、功率因素、三相不平衡率和负荷数据。通过本申请解决了现有的技术线损分析方法依赖人工操作，效率低成本高的问题，从而实现对这些线损异常技术原因判断规则的自动分析，自动生成线损异常技术原因分析数据，辅助业务人员进行技术降损措施的制定和执行。
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公开(公告)号：CN109933634B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910080396.8
申请日：2019-01-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局 , 广东卓维网络有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于电源辐射范围的电力系统图绘制方法，基于一体化GIS平台模型数据实现电源系统图的自动绘制，将目标变电站放置在图纸中央，追踪分析变电站内所有出线开关并根据线路环网类型进行分类，没有环网的单辐射线路放置在图纸的左上方，与目标变电站环网的内环线路放置在图纸的右上方，与其他变电站环网的外环线路均匀放置在图纸的下方。本发明减少人力资源成本的支出和手工出错的机率，提高制图工作的智能化，确保图纸及时正确生成和更新，同时绘制的系统图图纸能直观地展现变电站内部所有出线开关与其他变电站之间的环网联络情况与环网分布比例，配网管理人员可立即确定相关负荷所在的馈线，并分析决策负荷转移计划及现场负荷控制方案。
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公开(公告)号：CN109933634A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910080396.8
申请日：2019-01-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局 , 广东卓维网络有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于电源辐射范围的电力系统图绘制方法，基于一体化GIS平台模型数据实现电源系统图的自动绘制，将目标变电站放置在图纸中央，追踪分析变电站内所有出线开关并根据线路环网类型进行分类，没有环网的单辐射线路放置在图纸的左上方，与目标变电站环网的内环线路放置在图纸的右上方，与其他变电站环网的外环线路均匀放置在图纸的下方。本发明减少人力资源成本的支出和手工出错的机率，提高制图工作的智能化，确保图纸及时正确生成和更新，同时绘制的系统图图纸能直观地展现变电站内部所有出线开关与其他变电站之间的环网联络情况与环网分布比例，配网管理人员可立即确定相关负荷所在的馈线，并分析决策负荷转移计划及现场负荷控制方案。
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公开(公告)号：CN114757657A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210491935.9
申请日：2022-05-05
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局 , 广东卓维网络有限公司
Abstract: 本发明公开了一种营销计量数据核查方法和系统，将营销计量数据异常判断规则固化，对营销系统和计量自动化系统的数据进行关联，可直接从营销系统和计量自动化系统中调取待核查的目标数据，根据营销计量数据异常判断规则对待核查的目标数据进行异常核查并定位异常原因，将营销计量数据异常核查方式变成了主动并自动的核查方式，可及时发现营销计量数据异常和分析，不需要人工核查，提高了营销计量数据异常核查的客观性、及时性和准确性，解决了当前营销计量数据异常难以发现、核查营销计量数据异常原因的方式效率低下，且依赖于营销业务人员的专业经验，异常原因的分析定位准确性难以保障的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113689863B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202111124456.5
申请日：2021-09-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局
Abstract: 本申请公开了一种声纹特征提取方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取声纹训练样本的样本静态特征，样本静态特征包括第一静态子特征、第二静态子特征和第三静态子特征；基于差分算法根据样本静态特征获取样本动态特征；根据样本静态特征和样本动态特征对初始差分神经网络进行动态特征提取训练，得到动态特征提取模型；将预置目标静态特征输入动态特征提取模型中进行动态特征提取，得到目标动态特征，目标动态特征维度小于样本动态特征维度。本申请能够解决现有的声纹动静态信息维度较大，产生了较多冗余数据，导致模型优化效率低，且易产生冗余参数技术问题。
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公开(公告)号：CN113782033B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202111129869.2
申请日：2021-09-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局
IPC: G10L17/00 , G10L17/18 , G10L21/0208
Abstract: 本申请公开了一种声纹识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：将预置语音帧输入预置神经网络模型的输入层，得到语音特征向量，预置神经网络模型包括预置统计池化层和预置时间差分层；通过预置统计池化层计算语音特征向量的均值向量和标准差向量；通过预置时间差分层计算语音特征向量的时间差分向量；将均值向量、标准差向量和时间差分向量拼接为输出特征向量；将输出特征向量输入预置神经网络模型的输出层，得到声纹识别结果。本申请能解决现有的声纹识别神经网络仅能提取语音抽象特征信息，忽略了语音的时序特征，导致识别结果缺乏可靠性的技术问题。
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公开(公告)号：CN114417719A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210055594.0
申请日：2022-01-18
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06N3/04 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本申请公开了一种基于图注意力网络的配电网网格化方法及装置，方法包括：根据预置拓扑结构对配电网进行网格划分得网格区域；构建网格区域的网格特征向量；将网格特征向量输入预置图注意力网络中进行特征预测，得预测特征向量；基于网格区域的动态信息判断预测特征向量是否满足可靠性指标，若是，则基于预设电力约束条件求解预设电力需求模型，若否，则将预测特征向量作为当前动作状态；根据当前动作状态进行强化学习，将最大概率对应的动作值作为更新特征向量，返回判断步骤；基于电力需求模型的解优化网格划分机制，得到优化网格区域。本申请解决了现有的配电网网格化方法缺乏针对性，无法满足新能源电网稳定运行的发展需求的技术问题。
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公开(公告)号：CN113782032A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111122913.7
申请日：2021-09-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局
Abstract: 本申请公开了一种声纹识别方法及相关装置，方法包括：获取不同人说话的音频信息、对应的年龄段信息和性别信息；根据预置提取技术获取音频信息的基频、第一共振峰和第二共振峰；采用预置神经网络模型提取音频信息的音频特征向量，音频特征向量为预置神经网络模型的池化层的输入量；基于年龄段信息、性别信息、基频、第一共振峰、第二共振峰和音频特征向量构建综合特征向量；将综合特征向量输入预置神经网络模型中进行训练，得到音频识别神经网络模型。本申请能够解决现有技术的声纹特征向量表达单一，无法确保识别结果的准确性的技术问题。
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公开(公告)号：CN113763564A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111052363.6
申请日：2021-09-08
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度模糊集距离测度的网格化生成方法及装置，方法包括：获取目标区域的所有特征及其特征数据；对所有所述特征数据进行梯度模糊化处理，得到对应的模糊特征数据；所述模糊特征数据包括：将所述模糊特征数据输入预先构建的特征权重模型中，得到所述特征数据对应的特征权重；基于所述特征数据，通过梯度模糊距离测度方法，依次计算所述特征间的特征距离；基于所述特征权重和所有所述特征距离，生成目标网格化信息。解决现有的网格化生成方法存在的由于工作量大且步骤复杂，生成的过程容易出现主观性强以及效率低的问题。
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