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公开(公告)号:CN107227870B
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN201710611898.X
申请日:2017-07-25
申请人: 深圳供电局有限公司 , 深圳新能电力开发设计院有限公司
IPC分类号: E04H5/04 , E04C3/20 , E04B1/41 , E04C3/34 , E04B5/38 , E04F11/02 , E04C2/52 , E04C2/288 , E04F17/08 , E04B1/58 , E04B1/38 , E04B1/684 , E04B1/94
摘要: 本发明公开了一种由预制构件拼接的变电站建筑,该变电站建筑包括地基及预制构件,地基为现场作业,预制构件由工厂批量生产,变电站建筑通过预制构件的拼接做成建筑,本发明变电站建筑由预制构件拼接组合,全预制方案资源消耗低、环境污染少、现场建设工期最短、质量控制程度高。
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公开(公告)号:CN107227870A
公开(公告)日:2017-10-03
申请号:CN201710611898.X
申请日:2017-07-25
申请人: 深圳供电局有限公司 , 深圳新能电力开发设计院有限公司
IPC分类号: E04H5/04 , E04C3/20 , E04B1/41 , E04C3/34 , E04B5/38 , E04F11/02 , E04C2/52 , E04C2/288 , E04F17/08 , E04B1/58 , E04B1/38 , E04B1/684 , E04B1/94
CPC分类号: E04H5/04 , E04B1/38 , E04B1/41 , E04B1/58 , E04B1/6801 , E04B1/948 , E04B5/38 , E04C2/288 , E04C2/521 , E04C3/20 , E04C3/34 , E04F11/02 , E04F17/08
摘要: 本发明公开了一种由预制构件拼接的变电站建筑,该变电站建筑包括地基及预制构件,地基为现场作业,预制构件由工厂批量生产,变电站建筑通过预制构件的拼接做成建筑,本发明变电站建筑由预制构件拼接组合,全预制方案资源消耗低、环境污染少、现场建设工期最短、质量控制程度高。
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公开(公告)号:CN207063610U
公开(公告)日:2018-03-02
申请号:CN201720905682.X
申请日:2017-07-25
申请人: 深圳供电局有限公司 , 深圳新能电力开发设计院有限公司
IPC分类号: E04H5/04 , E04C3/20 , E04B1/41 , E04C3/34 , E04B5/38 , E04F11/02 , E04C2/52 , E04C2/288 , E04F17/08 , E04B1/58 , E04B1/38 , E04B1/684 , E04B1/94
摘要: 本实用新型公开了一种由预制构件拼接的变电站建筑,该变电站建筑包括地基及预制构件,地基为现场作业,预制构件由工厂批量生产,变电站建筑通过预制构件的拼接做成建筑,本实用新型变电站建筑由预制构件拼接组合,全预制方案资源消耗低、环境污染少、现场建设工期最短、质量控制程度高。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号:CN207063186U
公开(公告)日:2018-03-02
申请号:CN201720905684.9
申请日:2017-07-25
申请人: 深圳供电局有限公司 , 深圳新能电力开发设计院有限公司
摘要: 本实用新型公开了一种预构件PC外墙与楼层之间的连接结构,预构件PC外墙与楼层之间的连接结构稳固,而且在安装上的效率高,在安装中不需要太多的打螺栓,只有在安装固接件于预制楼板上需要螺栓固定外,其它的连接就不需要螺栓固定。采用U型的金属连接件与固接件插接,并通过固定块将两者定位,不会晃动,U型的金属连接件设置了一个斜面有利于安装。
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公开(公告)号:CN116451116A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310367740.8
申请日:2023-04-03
申请人: 深圳供电局有限公司
IPC分类号: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F40/30
摘要: 本申请涉及一种故障识别模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取历史事件信息,每个历史事件信息包括至少两个信息子段;将每个历史事件信息的每个信息子段与信息类别集合进行比对,得到对应目标信息子段及对应目标信息子段的类别标识;根据每个历史事件信息对应的各个目标信息子段的类别标识,将各个目标信息子段按照预设顺序进行排列,生成对应的聚合事件信息,其中,预设顺序是根据历史事件的时间特征、设备特征以及电网故障类型确定的;根据各个聚合事件信息生成样本数据,并将样本数据输入至原始故障识别模型进行训练,得到目标故障识别模型。采用本方法能够有效提高故障识别模型的准确性。
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