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公开(公告)号：CN119380340A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411944788.1
申请日：2024-12-27
Applicant: 江苏电力信息技术有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种输电线路下破损农业大棚的自动化识别方法，该方法通过对多样化的输电线路下的场景图像进行标注，由此形成数据集并对破损农业大棚识别模型进行训练，解决传统人工巡检的诸多弊端，实现了对农业大棚破损情况的快速响应和及时告警，有效提升了电力设施的安全性和维护效率，具有重要的应用价值和推广前景。
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公开(公告)号：CN119067615A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411561992.5
申请日：2024-11-05
Applicant: 江苏电力信息技术有限公司 , 云境商务智能研究院南京有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06Q10/087 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F18/2433
Abstract: 本公开涉及电力设备采购分析领域，并且更具体地，涉及一种电力设备物资智慧采购数据的处理方法，通过采集模块、监控模块实现对目标电力设备的数据的采集以及监控的效果，能够准确掌握电力设备物资库存、使用、损耗的情况，故在后期生成采购数据以及采购计划时可以更好的贴合企业电力物资实际使用以及损耗的情况，此外通过预测模块以及同行业的大数据模型预测出正常状态下目标电力设备的工作状态、工作时间，以及结合目标电力设备的工作负荷、工作环境，预测出目标电力设备损耗更换量以及库存剩余量，以第一图表和第二图表的形式，让相关数据更好的且更直观看出采购数据，进而达到了在根据采购数据制定采购计划时，找出异常目标设备物资的效果。
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公开(公告)号：CN118627695B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411103289.X
申请日：2024-08-13
Applicant: 江苏电力信息技术有限公司 , 云境商务智能研究院南京有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/2433 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列掩码的电力数据优化方法及系统，涉及电力领域，解决当前电力台区内电力数据统一化采集时处理缓慢，且电力台区内公共电力设备的配置情况没有合理优化的问题，方法包括如下步骤：分析电力台区的历史电力情况，分析得到电力台区的台区管控值；将电力台区的数据采集方式进行优化，得到电力台区的数据采集策略；对电力台区的台区电力数据进行采集，将采集得到的台区电力数据进行打包掩码得到掩码数据包；分析电力台区内公共电力设备的台区配置情况；对电力台区内公共电力设备进行智能优化，执行配置优化工作或不执行配置优化工作，本发明实现电力台区的数据采集优化和电力设备配置优化。
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公开(公告)号：CN117493930A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311451649.0
申请日：2023-11-03
Applicant: 合肥工业大学 , 江苏电力信息技术有限公司 , 云境商务智能研究院南京有限公司
IPC: G06F18/24 , G06N3/094 , G06N3/0895 , G06N3/0475 , G06F18/2132
Abstract: 本发明公开了一种基于对比生成对抗网络的多元时间序列异常检测方法，包括：利用数据增强技术扩展训练数据，这些掩码产生了多变量时间序列数据的两个不同视图；然后将数据增强后的两个视图输入Transformer自动编码器，得到数据增强后两个视图的重构数据；接着，将两个视图和重构数据输入判别器，在生成对抗网络框架内训练基于Transformer的自动编码器，以捕捉潜在的正常分布；此外，将对比性损失纳入判别器，以有效地调节生成对抗网络并确保良好的泛化；最后，根据重构误差作为异常评分，检测出异常情况。本方法在托攻击填充率较低和攻击规模较小的情况下始终优于传统方法，尤其在冷启动情况下检测效果具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN117035562B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311300301.1
申请日：2023-10-10
Applicant: 云境商务智能研究院南京有限公司 , 江苏电力信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供一种基于电力大数据的环保智慧监测方法及数据分析设备，获取在不少于一个环保监测区域各自采集的设备电力大数据集，获取与相应设备电力数据簇对应的电力监测表征向量，生成相应过往采集周期的设备电力数据趋势图；可以看出，设备电力数据趋势图不仅包括各个环保监测区域在数据空间的特征，还包含数据时序的特征，如此，基于每个过往采集周期分别对应的设备电力数据趋势图，能获得各过往采集周期的表征向量在时空多维度的关联性，以更精确得到不少于一个环保监测区域的推理设备电力数据趋势。此外，可以直接基于设备电力大数据集对各环保监测区域的设备的用电趋势进(56)对比文件张逸等.基于电能质量监测数据的企业环保异常工况识别《.电力系统自动化》.2017,第180-189页.高贵康;戴博文;肖明波.在线环保监测系统中的大数据分析研究.信息与电脑(理论版).2016,(03),第32-34页.徐飞.空间关联视域下跨区域治污资源配置研究.环境经济研究.2017,(01),第31-41+122页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117035562A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311300301.1
申请日：2023-10-10
Applicant: 云境商务智能研究院南京有限公司 , 江苏电力信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供一种基于电力大数据的环保智慧监测方法及数据分析设备，获取在不少于一个环保监测区域各自采集的设备电力大数据集，获取与相应设备电力数据簇对应的电力监测表征向量，生成相应过往采集周期的设备电力数据趋势图；可以看出，设备电力数据趋势图不仅包括各个环保监测区域在数据空间的特征，还包含数据时序的特征，如此，基于每个过往采集周期分别对应的设备电力数据趋势图，能获得各过往采集周期的表征向量在时空多维度的关联性，以更精确得到不少于一个环保监测区域的推理设备电力数据趋势。此外，可以直接基于设备电力大数据集对各环保监测区域的设备的用电趋势进行预估，数据成本低。
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公开(公告)号：CN116361640A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310024568.6
申请日：2023-01-09
Applicant: 江苏电力信息技术有限公司 , 南京财经大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于分层注意力网络的多变量时间序列异常检测方法，首先将采用双向门控循环单元Bi‑GRU提取时间和序列的特征，然后采用图注意力网络GAN将变量和时间序列构建成一个相似图，图的节点代表序列中的变量，图的边代表变量之间的关系，然后在图上构建第一个图注意力层，提取不同变量之间关系的特征表示即变量学习，在图上构建第二个图注意力层，学习变量和序列之间的相互作用即序列学习，最后采用自动编码器重构时间序列，计算损失值进行异常序列检测。本发明能够有效检测多变量时间序列中的异常，并且实验结果优于当前最先进的方法。
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公开(公告)号：CN119067615B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411561992.5
申请日：2024-11-05
Applicant: 江苏电力信息技术有限公司 , 云境商务智能研究院南京有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06Q10/087 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F18/2433
Abstract: 本公开涉及电力设备采购分析领域，并且更具体地，涉及一种电力设备物资智慧采购数据的处理方法，通过采集模块、监控模块实现对目标电力设备的数据的采集以及监控的效果，能够准确掌握电力设备物资库存、使用、损耗的情况，故在后期生成采购数据以及采购计划时可以更好的贴合企业电力物资实际使用以及损耗的情况，此外通过预测模块以及同行业的大数据模型预测出正常状态下目标电力设备的工作状态、工作时间，以及结合目标电力设备的工作负荷、工作环境，预测出目标电力设备损耗更换量以及库存剩余量，以第一图表和第二图表的形式，让相关数据更好的且更直观看出采购数据，进而达到了在根据采购数据制定采购计划时，找出异常目标设备物资的效果。
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公开(公告)号：CN118761616B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411257381.1
申请日：2024-09-09
Applicant: 江苏电力信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06F21/32
Abstract: 本发明公开了一种检测任务调度方法及装置，所述方法包括：更新操作模式数据库中各执行者最佳操作模式所对应的模式参数；从操作模式数据库中获取进行检测任务的所有执行者最佳操作模式所对应的模式参数；获取进行检测任务的所有执行者的当前活跃状态，并结合进行检测任务的所有执行者的模式参数，确定各执行者的当前执行状态；基于所有执行者的当前执行状态，匹配待检测物资，并对待检测物资进行调度，以实现对待检测物资的检测执行。本发明显著提高了执行者的工作效率和工作质量，同时减少了管理成本和错误率，实现了智能化和个性化的任务调度管理。
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公开(公告)号：CN118656768B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411146785.3
申请日：2024-08-21
Applicant: 江苏电力信息技术有限公司 , 云境商务智能研究院南京有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06N3/042 , G01N15/06 , G01N33/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时序图神经网络的大气污染物排放数据处理方法，涉及数据处理技术领域，解决当下对大气污染物排放数据进行分析时，仅分析污染物浓度对环境的影响的问题，方法具体如下：获取目标空间中多个时间点的大气排放数据集；对目标空间对应大气排放数据集中大气污染物排放数据进行初步筛选，得到初筛污染物排放数据；初筛污染物排放数据结合时序图神经网络，判断目标空间当次采集周期内的大气污染情况与上一年份同周期对应的大气污染情况的相似性；用户终端接收数据相似信号或数据异常信号，并依据信号进行对应操作，本发明对污染物的变化情况进行分析，从而准确判断污染物的变化趋势。
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