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公开(公告)号：CN114579791A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210283264.7
申请日：2022-03-22
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 山东鲁软数字科技有限公司
Inventor： 王轶群 , 张学凯 , 单波 , 张廷 , 黄秀芝 , 张浩 , 李倩 , 武传奇 , 卢愿 , 张云鹏 , 陈军 , 黄鹏 , 石毅 , 孙梓航 , 李洋 , 刘诚 , 张凯 , 韩欣澄 , 韩延峰 , 柴沛 , 程剑 , 孙伟兵 , 于青涛 , 张成 , 韩义成 , 张松
IPC: G06F16/583 , G06F16/587 , G06F16/55
Abstract: 本发明提供了一种基于作业票的施工安全违章识别方法及系统，获取与视频采集设备或者图像采集设备关联的施工作业票数据；根据采集到的视频数据或者图像数据以及预设识别模型，得到违章数据；将违章数据与施工作业票数据中的安全风险数据进行对比，得到违章识别结果；本发明提高了违章识别效率，在尽量少的资源消耗下实现了基于图像或视频智能分析识别以及作业票的现场违规行为自动识别与主动预警度。
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公开(公告)号：CN119577891A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411618767.0
申请日：2024-11-13
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明属于设备管控技术领域，提供了一种BIM驱动的设备全生命周期智能管控方法及系统，根据设备在全生命周期内每个时间段内的数据变化，对所述BIM模型进行更新，以及对BIM模型进行轻量化处理；具体的，进行轻量化处理时，通过减少BIM模型中重复结构及预选局部结构中的三角网格数量，删除设备模型中预设类型的属性信息，以及按照设备所处时间段的不同动态调整设备模型的精度；考虑了BIM模型中结构的重复性、重要性，以及按照设备在不同时间段内的动态精度调整，避免了轻量化处理导致设备数据分析时不全面的问题，在保证数据处理精度的基础上，降低了对存储能力、数据传输能力和性能的要求，促进了BIM模型在设备全生命周期管控中的应用。
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公开(公告)号：CN119231512A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411366974.1
申请日：2024-09-29
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06F16/29 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G06N3/047
Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的配网负荷预测模型，包括DM‑LSTM神经网络模型，所述DM‑LSTM神经网络模型对于配网负荷预测的方法包括以下步骤：S1：首先进行原始数据的收集，包括历史发电量、天气数据、季节信息、地理位置参数以及设备性能指标；S2：搭建Deep MLP深度网络编码器，将所收集的原始数据输入后进行数据信息的初始化和归一化处理；S3：搭建Spat iotempora l LSTM模型；S4：对Deep MLP深度网络编码器的输出和Spat iotempora l LSTM模型的输出进行融合，获得混合权重而降低预测差异；S5：在Spat iotempora l LSTM模型的末端搭建一个Softmax层。本发明综合考虑了静态和动态因素，提供更多的背景信息、时间序列建模能力和动态模式识别能力，有效降低预测误差，提高预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115795396A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211564279.7
申请日：2022-12-07
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司 , 北京玖天气象科技有限公司
Inventor： 王立峰 , 刘晗 , 韩振峰 , 盖敏 , 张云鹏 , 曹春博 , 陈萌 , 任鹏 , 刘波 , 侯世朋 , 卢愿 , 吕瑞 , 王晗晓昕 , 方硕 , 王会金 , 王雯超 , 郝书琪
Abstract: 本发明提供了一种基于气象大数据的电力气象模型的融合演进支持方法，气象模型管理计算中心是面向智慧气象服务云平台的所有算法模型管理及运算的电力气象模型仓库，研究相关算法模型的安全接入、动态引用和融合演进支持，整合模型的中央存储仓库功能及大数据云计算环境下基于人工智能引擎的算法模型运算应用功能，整体实现对电力气象技术支撑业务相关算法模型的统一存储管理和模型的训练、接入、部署、计算和应用，此外，根据云平台的边云协同架构设计，研究基于边缘计算的特定模型构建、管理及实施功能，确保边云协同的数据统一性、运算准确性和模型完整性。
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公开(公告)号：CN119762642A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411714821.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
IPC: G06T15/00 , G06T15/50 , G06T11/60 , G06T1/60 , G06F16/957 , H04L67/02 , H04L67/12 , H04L69/04 , G06Q50/06 , H02J13/00
Abstract: 本发明属于电力系统可视化技术领域，尤其涉及一种基于能流图的站线变户穿透动态渲染方法。该方法首先在站线变户关键点布置边缘计算节点，改进时序数据压缩减少冗余传输，为动态渲染提供实时精准数据。接着提出改进分层拓扑建模算法，精准剖析预测功率流，使能流图渲染依据更科学。然后根据用户交互需求生成局部能流可视化图层，降低计算压力，提升交互响应速度与能流图展示流畅度。最后基于WebGPU和Shader优化实现二维和三维能流图的流畅动态渲染。此方法大幅降低计算压力，实现快速交互，能流畅展示动态变化的局部能流图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119722929A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411702744.8
申请日：2024-11-26
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明属于计算机制图的三维建模领域，尤其涉及一种基于数字孪生的智能保电场景搭建方法。本发明先全面采集设备运行、状态及电网拓扑数据。运用改进图神经网络结合多尺度和时序特性建模，深入分析设备关系。关键在于基于数字孪生模型，综合考虑设备故障概率、故障传播及负荷波动来构建保电场景。通过动态仿真模拟电网演变，精准评估场景对电网稳定性影响。此方法能依据实际工况动态调整场景，有效提升保电场景构建的科学性与有效性，确保电网稳定运行，为电力系统保电工作提供有力支持。
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公开(公告)号：CN117880603A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311691037.9
申请日：2023-12-08
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
IPC: H04N21/647
Abstract: 本发明提出了一种视频调阅画面卡顿修复方法及系统，通过判断RTP数据包发生在硬件设备端和设备接入服务端之间，还是RTP数据包不是发生在硬件设备端和设备接入服务端之间，并结合占用带宽分别进行丢包检测，根据检测结果采取相应的措施，从而保证视频调阅画面质量，防止了画面卡顿和花屏现象。
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公开(公告)号：CN116112620A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310071354.4
申请日：2023-01-17
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
IPC: H04N5/265 , H04N7/01 , H04N17/00 , H04N21/2187 , H04N21/2343 , H04N21/2365 , H04N21/24 , H04L65/752 , H04L65/80
Abstract: 本发明提供一种提高视频流多路合并稳定性处理方法及系统，涉及视频数据处理技术领域，配置多个视频源；在合流管理平台执行合流主程序形成多视频源的合流显示；每间隔一预设时长对视频通信链路进行抽帧处理；当抽帧时间间隔超出预设抽帧时间阈值时，发出报警提示，提示视频源不稳定。调取所述视频源对应视频通信链路的视频属性信息；根据所述视频属性信息创建空白图像；每间隔预设时长向所述视频通信链路输入一张假帧图像；再与所述视频源重新连接成功后，取消假帧的输入，从所述视频源抽取数据帧输入至合流主程序，进行合流显示。本发明能够及时、有效的维持数据源的稳定性，从而保证了终端用户可以流畅观看合流视频效果。
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公开(公告)号：CN119762644A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411725612.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明属于电网管理与控制技术领域，尤其涉及一种基于三维GIS电网数字空间控制主子场景平滑切换方法。通过三维GIS技术构建电网数字空间模型，划分主场景和子场景，涵盖电力设备等详细信息，保证数据与实际一致。采用自适应插值算法，结合设备状态和负载变化调整过渡路径，以加权插值控制平滑度，避免卡顿。引入层次化渐变渲染，依设备负荷和重要性分配渲染权重，利用动态模糊控制提升渲染效果。运用差异化加载策略和动态调整精度，优化加载速度与同步精度，减少响应延迟。本发明有效解决传统场景切换的问题，提升电网可视化效果和实时性。
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公开(公告)号：CN119209518A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411367510.2
申请日：2024-09-29
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06F16/29 , G06N3/042 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的配网新能源出力预测模型，包括SL‑i GATv2时空预测模型架构，所述SL‑iGATv2时空预测模型架构对于配网新能源出力预测的方法包括以下步骤：S1：首先进行原始数据的收集，包括历史发电量、天气数据、季节信息、地理位置参数以及设备性能指标；S2：搭建GATv2图神经编码器，将所收集的原始数据输入后，进行数据信息的初始化和归一化处理，并将不同的数据源进行特征提取和融合，然后进行每个节点的最终输出特征；S3：搭建Spat iotempora l LSTM模型；S4在Spat iotempora l LSTM模型的末端搭建一个Softmax层。本发明是集使用空间、历史、政策信息于一体，具有高度的自适应性和泛化能力，能够应对多变的气象条件和用户行为，同时保持强大的鲁棒性和容错性。
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