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公开(公告)号：CN111210050A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911251201.8
申请日：2019-12-09
Applicant: 江西省气象服务中心 , 杭州辰青和业科技有限公司
Abstract: 本发明公开了山地丘陵型中小水电站降雨来水增量预报方法，包括接入气象、水文雨量站实况资料和降水格点预报产品，通过建立的流域水文模型对中小水库集雨区来水流量进行预报，进而对库容增量进行预报；所述中小水库集雨区面雨量预报方法采用细网格雨量法计算流域面雨量。本发明充分考虑中小水电站的独特的地形地貌和气候特征，基于多年历史气象、水文和流量观测资料，采用人工智能方法对模型参数进行优化率定，极大提高了模型的地区适应性和准确率。
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公开(公告)号：CN104899437B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201510291924.6
申请日：2015-05-29
Applicant: 杭州辰青和业科技有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理的方法领域，尤其是涉及一种强降雨型滑坡灾害预警方法，其操作过程如下：(1)计算待检测范围内不同区域滑坡发生的概率，并划分危险等级区域，包括极地危险区、低危险区、中危险区、高危险区及极高危险区；(2)降雨型滑坡灾害预警分析过程如下：(a)不同降雨量发生滑坡的可能性：降雨量在0‑99mm之间为低危险性降雨量，降雨量在90‑150mm之间为中危险性降雨量，降雨量大于等于150mm的为高危险性降雨量；(b)根据不同区域在不同降雨量下发生滑坡的可能性不同，对不同区域做出预警，而预警的等级越高，发生滑坡的可能性就越大；预警等级由高到低依次为：5级预警、4级预警、3级预警、2级预警及1级预警。
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公开(公告)号：CN103530564A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310439957.1
申请日：2013-09-24
Applicant: 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力公司信息通信分公司 , 杭州辰青和业科技有限公司
CPC classification number: G06F21/577 , G06F11/3604 , G06F2221/034
Abstract: 本发明公开了一种SQL注入漏洞测试与验证方法及系统，基于JavaEE的WebApp框架，该方法通过用户输入URL，系统对URL进行解析或根据已知的HTTP request，自动从中提取参数和注入点，然后用户根据自身需要，选择注入点或自定义注入点加入请求中，并选择请求模式、请求协议和数据库服务器，系统从数据库中载入绕过技术配置、规则池中静态规则和动态规则数据，经过预处理后，由多线程管理器分配线程，交由扫描管理器进行SQL注入扫描，实现在保证自动化程度的前提下，降低漏报率。另外，本发明基于实际交互的HTTP报文，可自动识别报文中所有可能存在的注入点，也可自定义注入点，实现半自动化漏洞检测，可实现检测任何区域的SQL注入漏洞，进一步的降低漏报率。
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公开(公告)号：CN117194926A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311311990.6
申请日：2023-10-10
Applicant: 内蒙古察哈尔新能源有限公司 , 杭州辰青和业科技有限公司
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明实施例提供一种陆上风电基地吊装窗口期预测方法及系统，属于气象预测技术领域。所述方法包括：采集吊装目标区域的气象数据和地形数据；基于所述气象数据和所述地形数据进行未来预定时间内气象信息预测；基于预测的气象信息进行对应未来预定时间内的适宜吊装窗口时间确定；输出确定的适宜吊装窗口时间。本发明方案实现了影响吊装作业的强对流电气准确预测，输出对应的适宜吊装窗口期，工作业人员参考，保证了吊装作业的作业安全性。
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公开(公告)号：CN116502739A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202211111914.6
申请日：2022-09-13
Applicant: 江西省气象服务中心(江西省专业气象台、江西省气象宣传与科普中心) , 杭州辰青和业科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F17/18 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T17/05
Abstract: 本发明实施例提供一种水库来水量的雨洪耦合预报方法、系统及电子设备，属于水库来水预报技术领域。所述方法包括：提取根据DEM自动划定的水库的集雨区；根据构建的融合预报模式预测出集雨区的降水预报量；构建水库来水量的洪水预报模型；获取水库蒸散发预测量，将水库蒸散发预测量和降水预报量输入至洪水预报模型中进行预测，得到水库的来水预报量。本发明的预报方法结合气象水文实时观测数据等监测资料，及时捕捉降水过程，提高了面雨量、降水预报结果准确率，减少降水预报误差；为防汛部门及水库电站提供精细化库区面雨量预报及水库来水增量预报等信息服务，并提前为制定水资源管理计划提供决策支持，提升一定程度的经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116384216A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211736671.5
申请日：2022-12-31
Applicant: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 杭州辰青和业科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明实施例公开了基于短时云图像素表征的基于短时云图像素表征的分布式光伏超短期功率预测方法。所述方法包括：获取云图数据；对所述云图数据进行处理和预测，以得到预测结果；对所述预测结果进行特征区域定位，以得到特征描述子；将所述特征描述子与影响因素融合，以得到融合结果；将所述融合结果输入至径向基神经网络内进行地表辐射预测，以得到地表辐射预测结果；将所述地表辐射预测结果进行光电转换，以得到功率预测结果。通过实施本发明实施例的方法可实现准确预测分布式光伏超短期功率。
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公开(公告)号：CN114707688A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111663908.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 杭州辰青和业科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星云图和时空神经网络的光伏功率超短期预测方法，包括如下步骤：首先，通过卫星反演辐射模型，补充光伏电站历史辐射数据的不足情况；然后，利用卫星外推技术获得分钟级卫星外推云图，为光伏功率超短期预测提供高精度的短临气象预报数据；最后，基于外推云图、快速更新同化数据、历史电站辐射、功率监测数据、地理信息数据、太阳位置。本发明更贴近光伏电站生产运行实际，从而有效的提高光伏功率超短期预测准确率。
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公开(公告)号：CN113610264A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110692390.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 杭州辰青和业科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种精细化电网洪涝灾害预测模型。本发明包括降雨模型、产流模型、蒸散发与径流模型和管网汇流模型；降雨模型对数值天气预报数据进行降尺度处理和订正，输出的是研究区域1km网格距的未来3天逐小时降水预报；产流模型输入研究区域1km网格距的未来3天逐小时降水预报、土壤CN值、DEM数据和土地覆盖类型数据，输出产流量；蒸散发与径流模型，进行蒸散发计算和径流量计算，输入区域风速风向数据、产流量、DEM数据和土地覆盖类型数据，经水量平衡方程计算得到径流量；将径流量输入管网汇流模型，得到地表汇流量、河道汇流量和地下汇流量，三种汇流量之和即为区域内总汇流量，通过历史台风洪涝灾害数据，对积水深度进行阈值划分，确定预警等级。本发明提高了台风洪涝预测准确率。
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公开(公告)号：CN103093111B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201310040152.X
申请日：2013-02-01
Applicant: 杭州辰青和业科技有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了基于精细网格的电网雷电灾害风险评估方法，分析在以土地精细网格为基本评价单元下电网遭遇雷电灾害的易损性，包括：1)根据土地类型，分析确定其与地闪密度的相关系数，进行显著性检验；2)确定气候背景与地闪密度的相关系数，进行显著性检验；3)采用灰色关联度方法确定雷电灾害风险指标的权重；4)对雷电灾害风险指标的权重进行量化；5)以土地精细网格为基本评价单元，建立电网雷电灾害风险评估模型。本发明建立了雷电灾害中电网脆弱性的精细空间量化GIS模型，提出了电网雷害风险评估模型，以精细空间网格为基本评价单元，对雷电灾害中电网脆弱性脆弱性做空间量化研究，适用范围广，准确性高。
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公开(公告)号：CN114359621A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111470459.4
申请日：2021-12-03
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 杭州辰青和业科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了三维复杂微地形识别方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取待识别DEM数据；将待识别DEM数据输入至分类模型进行微地形类别的识别，以得到对应的微地形类别；其中，分类模型是采用DEM编码器和基于Transformation Group的数据降维方式降低DEM数据以作为样本集，结合参数化微地形分类系统以及复杂微地形自动化预聚类分类算法训练卷积神经网络所得的。通过实施本发明实施例的方法可以解决分类系统覆盖不完整和不灵活、DEM数据复杂纹理和冗余以及微地形分类易错分，样本量不均衡，需要人工干预，聚类数不容易确定的问题。
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