一种基于物联网云平台的智能电网校正系统

    公开(公告)号:CN116930856B

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311204285.6

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 一种基于物联网云平台的智能电网校正系统,包含多个智能电表,物联网云平台;每个所述智能电表包含身份ID;预先测量温度、湿度对于每个智能电表计量电能所造成的计量误差,形成温度误差查询表及湿度误差查询表;在关键输电节点设置电网扰动监测点,监测电网谐波扰动,将监测到的谐波扰动实时传送到所述物联网云平台,物联网云平台根据电网特性计算该电网扰动对于各支路带来的扰动误差;在物联网云平台中存入所述身份ID、温度及湿度查询表、每个所述智能电表安装所在地的经纬度以及电网谐波情况对各智能电表进行校正该智能电网管理系统能够实时校正电网中各智能电表的电力计量,同时能够减少智能电表中的模块设置,从而大大降低电网的整体成本。

    一种基于物联网云平台的智能电网校正系统

    公开(公告)号:CN116930856A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202311204285.6

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 一种基于物联网云平台的智能电网校正系统,包含多个智能电表,物联网云平台;每个所述智能电表包含身份ID;预先测量温度、湿度对于每个智能电表计量电能所造成的计量误差,形成温度误差查询表及湿度误差查询表;在关键输电节点设置电网扰动监测点,监测电网谐波扰动,将监测到的谐波扰动实时传送到所述物联网云平台,物联网云平台根据电网特性计算该电网扰动对于各支路带来的扰动误差;在物联网云平台中存入所述身份ID、温度及湿度查询表、每个所述智能电表安装所在地的经纬度以及电网谐波情况对各智能电表进行校正该智能电网管理系统能够实时校正电网中各智能电表的电力计量,同时能够减少智能电表中的模块设置,从而大大降低电网的整体成本。

    一种利用访问性的信息安全控制方法

    公开(公告)号:CN117792670A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311332886.5

    申请日:2023-10-16

    Abstract: 本发明提供了一种利用访问性的信息安全控制方法,包括如下步骤:步骤一:接受访问的请求信息;步骤二:基于步骤一的基础,获取接受访问请求信息,将接受访问的请求信息进行相应的数据分析;步骤三:基于步骤二的基础,将步骤二中得到访问请求信息与入侵防御规则数据进行相应的对比;步骤四:根据对比数据,对访问请求信息进行相应的处理。本发明使用该访问性的信息安全控制方法,用户可多次将请求信息进行相应处理,通过多次判断访问请求信息与入侵防御规则进行对比,以此可起到良好的防御控制。

    一种基于层次分析法决策模型的智能立项辅助方法

    公开(公告)号:CN117787610A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311804667.2

    申请日:2023-12-26

    Abstract: 本申请涉及一种基于层次分析法决策模型的智能立项辅助方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括:显示针对项目立项评估模型中的各评估指标设置的项目指标评估界面;项目指标评估界面包括与各评估指标对应的评估指标字段;项目立项评估模型用于对待评估项目进行评估;项目立项评估模型为根据层次分析法构建得到的决策模型;响应于针对各评估指标字段的评估等级信息输入操作,在项目指标评估界面显示各评估指标字段对应的评分结果;在项目指标评估界面显示待评估项目对应的目标评分结果;目标评分结果为根据各评估指标对应的指标权重和对应的评分结果确定得到的。采用本方法能够提高项目立项时的评估结果可靠性。

    一种基于神经网络模型的文本实体间关系预测方法

    公开(公告)号:CN112417871B

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202011506008.7

    申请日:2020-12-18

    Abstract: 本发明公开的基于神经网络模型的文本实体间关系预测方法,涉及文本处理技术领域,通过将文本输入双向长短期记忆BI‑LSTM模型,得到文本中的多个实体,将多个实体分别输入卷积神经网络CNN模型,得到各个实体对应的特征向量,将处于两个实体左边的词及右边的词分别输入BI‑LSTM模型,得到处于两个实体左边词的特征向量fleft和处于两个实体右边词的特征向量fright,将处于两个实体之间的词输入CNN模型,得到两个实体之间词的特征向量fmid,将fe1、fe2、fmid、fleft、fright、fdist拼接为一个向量输入前馈神经网络模型,将概率值最大的标签作为文本中两个实体之间的关系,提高了文本实体间关系预测的准确性及适用性。

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