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公开(公告)号：CN110781829A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911027483.3
申请日：2019-10-28
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种轻量级深度学习的智慧营业厅人脸识别方法，包括如下步骤：数据预处理：在采集的图像中，检测到人脸区域，然后把该区域输入人脸识别网络；人脸识别模型设计；模型训练：学习区分人脸的特征，基于经过数据预处理的人脸训练数据集，通过多次迭代，逐步调整网络的权重参数，最终得到性能良好的人脸识别模型；模型测试。本发明解决了传统营业厅业务办理模式，通过基于深度学习的人脸识别模式，可以通过分析用户消费信息，主动为用户提供潜在业务推荐，实现客户的精准营销，同时智能地为客户提供业务办理引导，极大地改善了用户体验及业务办理人员工作效率；在保证模型识别精度的情况下，大大降低模型规模，实现了移动端的人脸识别。
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公开(公告)号：CN110019343A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201711353102.1
申请日：2017-12-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 华北电力大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2458 , G01W1/00
Abstract: 本发明提供了一种新能源气象数据管理方法及系统，包括：获取气象数据；将所述获取的气象数据存储在大规模并行处理系统MPP的节点上；建立针对所述节点的气象数据查询表。本发明提供的技术方案利用MPP的分布式存储能力，支撑数十PB级气象局量测数据；可以高效存储和快速处理海量时序大数据；基于MPP库内的Hash的Shared nothing架构上的散列存储，和MPP并行化处理能力，最大发挥了单节点内的智能索引和列式存储能力，大大加速对大表数据的扫描速度。
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公开(公告)号：CN108694467B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201810495590.8
申请日：2018-05-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种对配电网线损率进行预测的方法：确定配电网线路影响线损率的多个电气特征参数，将多个电气特征参数的参数值进行标准化处理，将线损率进行归一化处理；将多个电气特征参数的参数值作为输入层的输入，将线损率值作为输出层的输出，构建神经网络初始模型，神经网络初始模型包含至少一个隐含层；确定隐含层节点的数目；通过动态调整粒子群算法的惯性因子和学习因子，对粒子群算法进行改进；利用经过改进后的粒子群算法，优化神经网络初始模型的权值和阈值，确定神经网络优化模型；将配电网线路的多个电气特征参数输入神经网络优化模型，利用神经网络优化模型预测与多个电气特征参数相对应的线损率。
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公开(公告)号：CN108694467A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810495590.8
申请日：2018-05-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种对配电网线损率进行预测的方法：确定配电网线路影响线损率的多个电气特征参数，将多个电气特征参数的参数值进行标准化处理，将线损率进行归一化处理；将多个电气特征参数的参数值作为输入层的输入，将线损率值作为输出层的输出，构建神经网络初始模型，神经网络初始模型包含至少一个隐含层；确定隐含层节点的数目；通过动态调整粒子群算法的惯性因子和学习因子，对粒子群算法进行改进；利用经过改进后的粒子群算法，优化神经网络初始模型的权值和阈值，确定神经网络优化模型；将配电网线路的多个电气特征参数输入神经网络优化模型，利用神经网络优化模型预测与多个电气特征参数相对应的线损率。
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