-
公开(公告)号：CN111754070A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010391512.0
申请日：2020-05-11
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种变电运维任务按计划自动派发系统，包括派发模块、数据采集模块、超期计算模块和数据库，任务派发模块生成任务数据，再存入数据库；数据采集模块获取任务派发模块的任务数据，形成任务执行数据后提交给超期计算模块；超期计算模块根据数据采集模块提交的任务执行数据和数据库中任务周期配置信息，计算任务下次工作截止时间；数据库用于存储自动派发任务相关的数据。本发明还公开一种变电运维任务按计划自动派发系统工作方法。本发明提供的一种变电运维任务按计划自动派发系统及其工作方法，能够根据任务下次执行时间、人员的值班工作计划，派发任务，减轻工作人员负担，优化工作流程，同时实现无纸化办公，保证任务派发的准确性和完整性。
-
公开(公告)号：CN111160388A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911196821.6
申请日：2019-11-29
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06F40/117 , G06F40/186
摘要： 本发明公开了一种物资招标过程中的数据匹配方法，包括：按模板要求准备所有要做数据匹配的文件；抽取多个文件中需要做关联映射的字段，组成一个关联映射文件，此关联映射文件将作为多个需要处理的文件的一个中间关系角色，执行数据匹配时，一个主文件里的映射字段通过字段关联映射文件获取另一个文件中的映射字段，从而达到匹配两个文件中需要匹配的数据；将准备做数据匹配的文件以及字段关联映射文件导入小工具，得出最终的匹配结果。本发明能够将所有需要人工匹配的文件数据一次性的导入到系统中去并在1分钟之内完成匹配，节约了数据匹配时间，提高了物资招标的业务精细化水平。
-
公开(公告)号：CN111159993B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN201911352086.3
申请日：2019-12-25
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G06F40/186 , G06F40/117 , G06F16/11 , G06Q10/10 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种变电移动作业作业卡自动解析与报告生成系统平台，包括变电移动作业WEB平台系统，变电移动作业WEB平台系统管理作业卡数据和创建任务数据，变电移动作业APP应用模块接收变电移动作业WEB平台系统创建的任务数据和作业卡数据，变电移动作业后台管理系统处理作业卡模板文件，作业卡文件解析模块解析作业卡模板文件，变电移动作业后台管理系统接收变电移动作业APP应用模块上传的任务数据，作业卡报告生成模块用于生成作业卡报告文件。本发明提供的一种变电移动作业作业卡自动解析与报告生成系统平台，对变电专业全过程进行规范管理，避免了现场执行的差异性，能够提高现场作业效率同时节约纸质资源。
-
公开(公告)号：CN116167004A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211555697.X
申请日：2022-12-06
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/211 , G06F17/16 , G06N20/00
摘要： 本发明提供一种电力数据的无监督最优异常检测模型选择方法及系统，通过对原始电力数据进行预处理，提取表征原始电力数据分布特性的设定种类的数据特征，生成n个特征数据集；构建异常检测模型池；获得初始的性能矩阵P；将性能矩阵P分解为数据矩阵和模型矩阵，构建出数据特征和无监督异常检测模型间的映射关系；在输入新的电力数据时，得到新的性能矩阵P`；在构建的异常检测模型池，选择出最佳的异常检测模型，并确定对应的模型参数后，用于电力数据异常检测；本发明能够快速有效地对各类型的电力数据选择对应最优的异常检测模型，从而能够有效提高异常检测准确率的同时，极大提高了模型检测效率。
-
公开(公告)号：CN114969087A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210405166.6
申请日：2022-04-18
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F8/30
摘要： 本发明公开了一种基于多视角特征解耦的NL2SQL方法及装置，所述方法具体包括以下步骤：(1)NL2SQL知识库构建步骤；(2)NL2SQL数据集构建步骤；(3)NL2SQL模型构建步骤，用于分别构建SQL查询语句SELECT部分、WHERE部分以及SQL整体的语义编码模型；为了有效捕捉SELECT以及WHERE各个部分的语义特征，构建多视角特征解耦的方法；(4)NL2SQL模型训练步骤，用于构建损失函数，构建优化函数。本发明的方法真实的NL2SQL数据集上取得了显著效果，在自动问答系统领域有很大的应用前景。
-
公开(公告)号：CN114942937A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210403424.7
申请日：2022-04-18
申请人： 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F8/30
摘要： 本发明公开了基于限制性约束的带噪NL2SQL方法和装置，包括以下步骤：(1)NL2SQL知识库构建步骤，构造由查询问题、SQL查询语句以及表结构一一对应的数据条目，初步构建知识库；(2)带噪NL2SQL数据集构建步骤，用于根据NL2SQL知识库划分训练集、验证集以及测试集，人工引入噪声标签，构建带噪NL2SQL数据集；(3)带噪NL2SQL模型构建步骤，用于分别构建带噪子任务编码模型、无噪子任务编码模型；为了消除带噪子任务对其他任务的影响，构建限定性约束的方法缓解噪声对模型的影响；(4)带噪NL2SQL模型训练步骤，用于构建损失函数，构建优化函数。本发明的模型和最近一些先进的方法进行了比较，实验结果显示本发明的方法较之有了很大的提升。
-
公开(公告)号：CN112527778A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011521653.6
申请日：2020-12-21
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G06F16/21 , G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06N3/04 , G06Q10/00 , G06Q10/06 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于异常信息数据库增量的异常消缺管理系统及方法，该系统包括：异常信息处理状态监视部；异常原因分析部，其对未分析原因的异常记录执行异常原因分析流程；异常消缺处理执行部，其对被异常原因分析部明确唯一异常原因的异常信息执行异常消缺处理，本发明通过异常信息处理状态监视部、异常原因分析部、异常消缺处理执行部之间相互结合，提高了变电站异常信息的处理、分析、处理效率和精度，保证异常信息一体化处理以及异常问题的闭环管控，为电力部门提供了一个有效的变电站设备维护以及预防事故措施。
-
公开(公告)号：CN111857969A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010742749.9
申请日：2020-07-30
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
摘要： 本申请提供的一种数据灾备重建方法、系统、装置及存储介质，涉及灾备重建技术领域。当应用于数据灾备重建系统的访问平台时，数据灾备重建系统包括：主集群平台、备用集群平台、访问平台。其中，访问平台分别与主集群平台、备用集群平台通信连接；访问平台接收访问请求，访问请求包括：主集群平台的地址；若主集群平台故障，则访问平台向备用集群平台转发访问请求。通过同时建立主集群平台和备用集群平台，当主集群平台出现故障时，能够及时切换到备用集群平台，达到了业务数据的及时恢复，提高了电力数据系统恢复的时效性以及稳定性。
-
公开(公告)号：CN110703183A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911103775.0
申请日：2019-11-13
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G01R35/04
摘要： 本发明公开了电能表故障数据分析技术领域的一种智能电能表故障数据分析方法及系统，旨在解决现有技术中对电能表故障问题缺乏有效管理的技术问题，包括：收集电能表故障数据；对电能表故障数据进行标准化处理；采用关联分析方法构建数据分析模型对标准化处理后的数据进行分析，获取基本属性与故障类型之间的相互关联关系。本发明所述智能电能表故障数据分析方法及系统通过搜集电能表故障信息，并分析电能表基本属性与故障类型之间的相互关联关系，进而找到电能表的家族性缺陷，为电能表的生产和运营提供科学的指导。
-
公开(公告)号：CN116245212A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211560224.9
申请日：2022-12-06
申请人： 江苏方天电力技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06F123/02
摘要： 本发明提供一种基于PCA‑LSTM的电力数据异常检测与预测方法及系统，该方法通过获得原始用电采集数据，进行数据排序，得到时间序列的电力数据；进行预处理，获得预处理后的电力数据；采用主成分分析法PCA进行降维，获得降维后的数据，并分为训练集和测试集；构建长短期记忆神经网络预测模型LSTM，对长短期记忆神经网络预测模型LSTM进行优化后，获得最终的长短期记忆神经网络预测模型LSTM；通过得到的最终的长短期记忆神经网络预测模型LSTM进行预测；本发明能够高精度高效率实现电力数据时间序列的数据预测，能够有效去除冗余数据，降低计算复杂度，提升数据处理速度，并有效降低预测误差。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
17 条记录 (耗时 0.048 秒)
