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公开(公告)号：CN117768494A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311423470.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 广东省工业设备安装有限公司
Inventor： 章荣兵 , 夏小平 , 董福海 , 林奕周 , 柯柳斌 , 刘建波 , 王廷伟 , 尧德华 , 于振强 , 侯方迪 , 陈宏山 , 高红亮 , 杨林 , 周鹏 , 冯永青 , 石侃 , 杨政权 , 叶秀敏 , 李志强
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的自动化机房的环境调节系统，涉及机房环境调节技术领域，包括传感器模块、数据采集模块、通信模块、云平台模块、数据决策模块、控制模块、用户界面模块，该基于物联网的自动化机房的环境调节系统在使用时，通过设置的云平台模块对机房环境进行VR建模，使得人们能够了解不同传感器以及监控设备的感应范围，并使得人们能够通过VR全景视图直观的了解异常报警的位置，并能够通过报警的传感器数量以及位置判断发生温湿度异常的区域范围，进而使得人们能够对调度生产办公环境的实时数据、开关状态及远程控制进行集中管理，提高可靠性、安全性、兼容性，缩小故障影响范围。
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公开(公告)号：CN117686118A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311423406.6
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 广东省工业设备安装有限公司
Inventor： 高红亮 , 侯方迪 , 陈宏山 , 冯永青 , 周鹏 , 杨林 , 杨政权 , 石侃 , 章荣兵 , 夏小平 , 董福海 , 柯柳斌 , 刘建波 , 王廷伟 , 尧德华 , 于振强 , 叶秀敏 , 宋国斌
Abstract: 本申请涉及机房温度控制领域，尤其涉及一种基于物联网的机房温度动态预警系统。本申请提供的基于物联网的机房温度动态预警系统，包括主控模块，用于预测温度数值和发出控制指令；温度检测传感器，用于检测环境平面温度；红外检测传感器，用于检测环境平面温度；监控数据收集模块，用于获取温度检测传感器、红外检测传感器检测的数据，监控数据收集模块与主控模块连接，并且分别与温度检测传感器、红外检测传感器相连接；其中，主控模块嵌有傅里叶热传导模型，所述主控模块通过获取平面x、y方向上的热点分布和z方向上的热点分布，生成温度立体热点图；基于温度立体热点图、傅里叶热传导模型、以及加压风扇和空调系统的散热效率，预测单位时间t后的机房动态温度。
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公开(公告)号：CN117479496A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311423448.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 广东省工业设备安装有限公司
Inventor： 章荣兵 , 夏小平 , 林奕周 , 董福海 , 柯柳斌 , 刘建波 , 王廷伟 , 尧德华 , 于振强 , 杨林 , 高红亮 , 冯永青 , 周鹏 , 方迪 , 陈宏山 , 石侃 , 杨政权 , 叶秀敏 , 宋国斌
IPC: H05K7/20
Abstract: 本发明涉及机房温度调节技术领域，公开了一种基于物联网的机房温度调节节能系统。该基于物联网的机房温度调节节能系统，包括现场采集层，其特征在于：所述现场采集层连接有集中监控层，所述集中监控层连接有远程浏览层，所述现场采集层还包括，传感器模块，通过设置的温度湿度传感器来测量机房内各个区域的温度、湿度，加压风扇模块，能够启动加压风扇启动，来对冷通道局部过热的区域进行快速的换气。能够二十四小时实时监视重要区域热点变化情况，一旦发现热点过高，联动空调或定点加压风扇进行局部降温，而无需使用空调来降低整个区域的温度，有效的降低了空调的使用能耗，提高其使用寿命，并能够将定点的区域快速降温。
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公开(公告)号：CN117113228B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311354867.2
申请日：2023-10-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/2415 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06Q50/06 , H04L9/40 , H02J3/00
Abstract: 一种基于深度学习的电力社会工程学攻击监测方法及系统，包括步骤：步骤S1数据采集器采集电力系统中社会工程学攻击数据，步骤S2对采集的电力系统中社会工程学攻击数据进行预处理；步骤S3将数值向量矩阵输入至采用改进的循环神经网络训练构建好的识别电力社会工程学攻击深度学习模型；步骤S4将当前时刻的隐藏状态Ht进行线性变换，得到最终预测结果输出值Y；步骤S5当最终预测结果Y大于设定阈值时，则检测到电力社会工程学攻击行为，电力控制系统关闭或切断电源并限制网络访问。本发明根据电力数据特点采用改进的循环神经网络算法，能够
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117574613A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311423435.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 广东省工业设备安装有限公司
Inventor： 冯永青 , 高红亮 , 石侃 , 杨林 , 侯方迪 , 陈宏山 , 周鹏 , 杨政权 , 章荣兵 , 夏小平 , 董福海 , 柯柳斌 , 刘建波 , 王廷伟 , 尧德华 , 于振强 , 肖利华 , 叶秀敏
IPC: G06F30/20 , G06F18/20 , G06F17/11 , G06F119/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的自动化机房的温度预测系统，涉及机房温度预测技术领域，包括：温度采集模块通过温度采集装置采集机房内壁的温度、机房空气的温度与机房设备的温度，再通过热量采集装置采集房内壁的热量变化量、机房设备的热量变化量与机房通风孔的热量变化量，通过采集数据构建机房温度系统模型；数据分析模块通过所述机房温度系统模型中的温度进行分析，获取机房内部的温度变化情况；温度预测模块根据所述温度变化情况对机房温度进行预测，获取机房的温度变化趋势；温度智能调控模块根据所述温度变化趋势对机房温度进行调控；本发明可以解决现有方案中机房温度预测不准确不及时的问题，同时能够通过温度智能调控模块节约能耗。
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公开(公告)号：CN117113228A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311354867.2
申请日：2023-10-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/2415 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06Q50/06 , H04L9/40 , H02J3/00
Abstract: 一种基于深度学习的电力社会工程学攻击监测方法及系统，包括步骤：步骤S1数据采集器采集电力系统中社会工程学攻击数据，步骤S2对采集的电力系统中社会工程学攻击数据进行预处理；步骤S3将数值向量矩阵输入至采用改进的循环神经网络训练构建好的识别电力社会工程学攻击深度学习模型；步骤S4将当前时刻的隐藏状态Ht进行线性变换，得到最终预测结果输出值Y；步骤S5当最终预测结果Y大于设定阈值时，则检测到电力社会工程学攻击行为，电力控制系统关闭或切断电源并限制网络访问。本发明根据电力数据特点采用改进的循环神经网络算法，能够有效地识别电力社会工程学攻击行为，提高电力系统的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN117672694A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311423421.0
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 广东省工业设备安装有限公司
Inventor： 周鹏 , 高红亮 , 杨政权 , 杨林 , 陈宏山 , 侯方迪 , 冯永青 , 石侃 , 章荣兵 , 夏小平 , 董福海 , 柯柳斌 , 刘建波 , 王廷伟 , 尧德华 , 于振强 , 肖利华 , 邓靖杨
Abstract: 本申请涉及机房温度控制领域，尤其涉及一种基于多点温度判断的机房空间温度控制系统。本申请提供的基于多点温度判断的机房空间温度控制系统，包括温度识别模块，用于识别机房内部温度；空调系统，空调系统的吹风方向和吹风功率能够改变；机房热点图像生成模块，嵌合有预训练的聚类分析模型，用于根据温度识别模块识别的机房空间层中的热点，并且基于聚类分析模型，对空间层中的散落热点进行聚类，形成热点团；控制模块，嵌合有预训练的路线生成模型，用于根据热点团的分布以及热点团的温度，控制空调系统的吹风路径移动向靠近空调系统并且热点团数量最多的方向。使得电子设备密集时，能够对电子设备区域性聚类，可提高散热效率。
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公开(公告)号：CN117095188B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311352816.6
申请日：2023-10-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06V10/70 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/213
Abstract: 一种基于图像处理的电力安全加强方法及系统，包括步骤：步骤S1：采集电力设备的图像信息、音频数据；步骤S2：对采集的电力设备信息进行图像去噪、增强预处理，提取出电力设备的特征参数；步骤S3：将提取出的特征参数向量x输入到训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型；步骤S4：对电力设备的安全进行预测，将当前时刻采集的电力设备信息输入训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型进行故障诊断和预测；步骤S5：如果电力设备的故障诊断结果y大于(56)对比文件Diganta Misra等.Mish: A SelfRegularized Non-Monotonic ActivationFunction.arXiv:1908.08681v3.2020,第1-14页.
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公开(公告)号：CN117095188A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311352816.6
申请日：2023-10-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06V10/70 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/213
Abstract: 一种基于图像处理的电力安全加强方法及系统，包括步骤：步骤S1：采集电力设备的图像信息、音频数据；步骤S2：对采集的电力设备信息进行图像去噪、增强预处理，提取出电力设备的特征参数；步骤S3：将提取出的特征参数向量x输入到训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型；步骤S4：对电力设备的安全进行预测，将当前时刻采集的电力设备信息输入训练好的卷积神经网络‑海洋捕食者预测模型进行故障诊断和预测；步骤S5：如果电力设备的故障诊断结果y大于设定阈值则存在故障。本发明通过图像处理、神经网络和海洋捕食者算法的相互配合，实现了电力设备的故障诊断和未来状态预测。
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