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公开(公告)号：CN118897097A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411004830.1
申请日：2024-07-25
Applicant: 广东电力通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种布控球涉及布控球技术领域，包括，布控球本体单元、支撑单元、检测单元，以及调节单元；支撑单元包括，设置在布控球本体单元上的支撑脚、转动设置在所述支撑脚上的转动架，以及转动设置在所述转动架上的支撑架；检测单元设置在所述支撑架的上端；调节单元设置在支撑架上。该布控球，能够通过支撑单元和调节单元自适应调节检测单元的角度。
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公开(公告)号：CN117629217A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311615272.8
申请日：2023-11-29
Applicant: 广东电力通信科技有限公司
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明属于路径规划技术领域，本发明所述方法包括，通过现实环境北斗网络位置码管理模块生成基础三维北斗网格地图数据进行全局路径规划；设备进入监测环境时触发监测任务，通过运行防碰撞实时监测任务配置模块进行任务配置并将实时检测采集的数据转发给运行防碰撞实时分析模块；运行防碰撞实时分析模块确定网格码层级，从网格管理模块快速匹配生成局部实时三维网格图并对局部网格进行路径通行度分析和结合空间插值法进行碰接风险分析；若有碰撞风险向运行防碰撞预警提醒模块发送预警提醒，规划局部新路径并推送给防碰撞运行轨迹控制模块，控制信息发给设备进行新运行轨迹运行。本发明提升指定设备运行安全性及被巡检电力设备安全性。
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公开(公告)号：CN116455908A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310426057.7
申请日：2023-04-19
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 广东电力通信科技有限公司
IPC: H04L67/101 , H04L67/1012 , H04L67/1031 , H04L41/147 , G06F11/34 , G06F11/30
Abstract: 本发明公开了一种基于微服务嵌入容器的微服务负载预测方法及系统，收集台区内的容器部署微服务信息，并通过预设的负载预测计算方式对所述微服务信息进行处理，获得所述微服务信息对应的第一负载预测值，并利用预设的价值增益计算方式及价值增益方差计算方式构建偏好列表，以使根据所述偏好列表实现微服务嵌入容器，并计算所述微服务嵌入容器后的修正价值增益值，以使根据所述修正价值增益值对所述负载预测计算方式进行优化，并通过所述优化后的负载预测计算方式分别对所述若干个微服务进行预测，获得所述若干个微服务对应的第二负载预测值，提高容器资源利用效率及微服务负载预测的准确率。
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公开(公告)号：CN114025418A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111343943.0
申请日：2021-11-14
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 广东电力通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种降低电力线载波通信系统功耗的方法，包括，工作频段选择；物理层低功耗设计；MAC层低功耗设计，本发明的有益效果在于：通过选择工作频段，使得电力线通信工作频段避开衰减较快的高频段以及有较大噪声的窄带PLC工作的低频段，提高通信距离，通过降低对模拟前端及线路驱动器的性能要求，从而降低电力线通信的成本和功耗，进一步通过物理层与MAC层低功耗设计，使得电力线载波通信在保持较大传输距离、较低成本的同时，其静态、动态功耗也完全满足国家电网的要求。
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公开(公告)号：CN114024576A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111155787.5
申请日：2021-09-29
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 广东电力通信科技有限公司
IPC: H04B3/54 , H04L41/0631
Abstract: 本发明公开了一种低压电力线载波运维管控方法及系统，其中，一种低压电力线载波运维管控方法包括，通过采集单元获取HPLC载波模块的运行数据；利用转换单元对HPLC载波模块的运行数据进行预处理，生成报文；将报文输入至故障分析单元，通过故障分析单元对报文进行分析和校验，若校验不正确，则调用报警单元进行短信报警；本发明实现了对终端设备状态的远程追踪和主动故障诊断，且故障检测效果有所改善。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114006634A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111157403.3
申请日：2021-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 广东电力通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种低压电力线载波通信信息监测方法及系统，包括：检验载波通信信息，判断是否配置自动化监测；若否，则进行集中式/分布式监测；查看所述集中式监测是否存在监测方案，若否，则新建监测方案，并重新载入载波通信信息以及选择监测模块/场景；若是，则选择监测方案，打开并编辑所选择的监测方案，使其进行自动监测模式，导出监测报告，实现通信信息的监测。本发明提出低压载波通信一体化智能检测方法，然后对低压电力线载波通信模块互换性检测单元、采集终端带载能力检测和协议一致性检测与功耗检测单元进行分析，最后提出低压载波通信一体化智能检测系统，对推进电力线载波通信系统信息资源的合理利用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113887729A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111156046.9
申请日：2021-09-29
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 广东电力通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种低压电力线载波通信系统故障诊断方法，包括：对告警数据进行预处理；初始化SOM神经网络的权重向量和学习速率并利用预处理后的告警数据进行训练；利用基于反馈的自动定制迭代次数的策略提高训练效果，得到改进后的SOM神经网络的故障诊断模型；将实时采集的告警数据输入所述故障诊断模型，划分故障类型，输出故障诊断结果。本发明在网络故障诊断问题上体现出较高的精度；不会导致此中心陷入局部最优；将低压电力线通信系统告警数据进行聚类，从而准确识别故障类型，减小了维护检修的工作量。
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公开(公告)号：CN119027866A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410838369.3
申请日：2024-06-26
Applicant: 广东电力通信科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种应用于边缘计算设备的指针类表针识别方法及系统，涉及边缘计算设备上的图像识别技术领域，包括采集输电线路图像并进行预处理；将图像数据输入到已训练的指针类表计识别模型输出指针识别结果；验证重复验证指令后通过将识别的指针识别结果发送至远程监控中心。本发明提供的应用于边缘计算设备的指针类表计识别方法是通过该指针类表计识别模型进行指针识别的，利用目标协同剪枝策略对目标检测模型进行最大限度地裁剪冗余参数后通过对模型参数进行微调训练生成的适合边缘计算的识别模型，以在保证模型精度的基础上，降低自动指针类识别模型的资源开销，本发明在资源开销、模型精度以及推理速度方面都取得更加良好的效果。
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公开(公告)号：CN118551368B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410994395.5
申请日：2024-07-24
Applicant: 广东电力通信科技有限公司
IPC: G06F21/55 , G06F40/35 , G06F40/253 , G06F16/904 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种字符指令意图识别方法及系统，涉及电力通信安全审计技术领域，包括收集命令记录，对命令记录进行预处理和关键配置信息提取，使用关键词提取从命令记录中提取关键配置信息；对命令记录的关键配置信息进行语义分析，识别命令的操作意图；进行操作意图分析，结合命令上下文判断操作意图分析准确性；将分析结果整合，按时间序列展示用户的命令执行情况和操作意图。本发明能够更准确、高效地识别用户的操作意图，相较于传统基于规则的方法，通过综合展示命令记录、语义分析结果和上下文信息，提供更清晰、直观的审计报告，能够更好地适应不同的运维场景，具有更强的泛化能力，提高了分析的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118862993A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410827929.5
申请日：2024-06-25
Applicant: 广东电力通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于边缘设备的业务管理边缘方法及系统，涉及深度学习算法部署技术领域，包括对历史训练样本进行训练后构建业务处理模型；基于业务处理模型进行替换和瘦身处理；通过业务处理将业务数据发送至远程监控中心。本发明提供的应用于边缘设备的业务管理边缘方法通过采集业务相关数据、设备性能数据、用户交云数据以及环境数据，提升模型训练的效率和精度，基于目标协同剪枝策略调整和验证模型，实现资源消耗和模型性能之间的最优平衡，通过迭代焦点和全局蒸馏对模型参数进行微调以保障模型精度，使得边缘设备能够执行复杂的深度学习任务而不牺牲性能，本发明在资源开销、通信开销以及资源利用率实现方面都取得更加良好的效果。
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