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公开(公告)号：CN117349747A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311271792.1
申请日：2023-09-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种电力物联智能终端的离线故障原因分类方法。所述方法包括：获取电力物联智能终端的历史时序数据；将所述历史时序数据输入故障原因分析模型得到故障原因概率集合，所述故障原因分析模型包括由门控循环单元GRU、深度神经网络DNN、以及注意力机制Attention结合的GRU‑DNN‑Attention模型；根据所述故障原因概率集合确定所述电力物联智能终端离线的故障原因。该方法能够通过GRU‑DNN‑Attention模型确定电力物联智能终端离线的故障原因概率集合，并根据故障原因概率集合确定电力物联智能终端离线的故障原因，提高了电力物联智能终端的运维效率。
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公开(公告)号：CN117294638A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311229716.4
申请日：2023-09-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L45/02 , H04L45/12 , H04L45/121 , H04L45/125 , G16Y10/75 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了数据传输路径选择方法以及对应的系统、设备和存储介质。该方法包括根据通信端口对应电力业务交互数据的转发流量确定电力业务交互数据传输过程中链路的当前时刻带宽占用率；根据当前时刻带宽占用率和图卷积神经网络预测模型确定下一时刻带宽占用率；确定各链路在传输电力业务交互数据的传输时延，并根据三角模融合算子将传输时延、当前时刻带宽占用率以及下一时刻带宽占用率进行融合得到路径选择度；根据路径选择度确定链路传输路径等级，并根据链路传输路径等级选择最优传输路径。本发明实施例，通过上述技术方案，能够实现多台区间多互动需求下路由动态分片，最大限度提高各种电力业务传输要求，达到台区场景下数据最优速率传输。
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公开(公告)号：CN117216714A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311135766.6
申请日：2023-09-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明实施例公开一种多模态数据融合处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括获取电力物联网中待处理原始多模态数据集；基于预设特征映射关系对各模态中每个模态目标数据对应的原始特征向量进行特征映射得到多模态增强数据集；确定多模态增强数据集中各增强模态分别对应模态内部特征之间的关系融合矩阵，并将各增强模态以及与各增强模态分别对应的关系融合矩阵进行融合得到多模态特征融合数据集；基于多模态特征融合数据集中各融合模态分别对应的初始模态特征以及神经网络模型对各融合模态进行模态间的特征融合。本发明实施例，通过上述技术方案，解决模态内和模态间的一致性和差异性问题，提高多模态数据融合处理性能以及数据融合准确度。
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公开(公告)号：CN116455916A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310437778.8
申请日：2023-04-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H04L67/1095 , H04L67/10 , H04L67/12 , H04L69/04 , H04L43/18
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的电力数据的处理方法和系统，该方法包括：通过云端处理层，采用标准物模型形成压缩字典，并将所述压缩字典同步至边端处理层；通过边端处理层，根据所述压缩字典对获取到的设备数据进行压缩处理得到压缩数据，将所述压缩数据发送到所述云端处理层；通过云端处理层，对所述压缩数据进行解压处理得到解压数据。通过云边协同的压缩和解压处理，在保障业务交互简单易用的前提下有效提升了数据传输效率，减少了带宽资源浪费，降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN115619589A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211164490.X
申请日：2022-09-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/18 , H02J13/00
Abstract: 本发明提供一种分钟级非侵入式负荷分解方法及系统，使用可以并行处理数据且提取全局特征的WaveNet网络和多头自注意力机制，对分钟级功率负荷数据进行特征提取。由于分钟级数据与秒级数据相比，会有功率特征缺失，因此为加强对特征的提取，用WaveNet提取特征的同时，引入多头自注意力机制并行提取特征，将二者提取的特征进行融合，再进行回归，从而提高负荷分解模型训练效率的同时，确保了分钟级非侵入式负荷分解的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115309402A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210820600.7
申请日：2022-07-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种可量化差异的异构执行程序集合构成方法及装置，将同一源代码通过异构的方式编译生成N个异构执行程序，N为大于0的整数，并将N个异构执行程序构建成异构执行程序池。根据原始可执行程序与异构执行程序的差异值、两两异构执行程序的差异值和原始可执行程序与异构执行程序的损耗值，求解异构执行程序安全模型的最大值，获得异构执行程序个数m，从异构程序池中选取m个异构执行程序构建异构执行程序集合。本发明提高了异构执行体的安全接入网关的安全性，对于分析利用拟态防御理论对电力物联网安全接入网关进行内生安全改造的效果具有关键意义。
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公开(公告)号：CN114884751B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210791857.4
申请日：2022-07-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种内生安全体系的调度时机与调度数量动态调整方法，在当前工作周期下，多个在线的异构执行体分别处理输入序列，分别产生输出结果；根据所有的输出结果，获得唯一的输出结果，根据唯一的输出结果，获得异常的异构执行体数量和异构执行体工作的时长；根据异常的异构执行体数量和异构执行体工作的时长，判断调度触发事件的类型；根据调度触发事件的类型，计算下一工作周期的异构执行体数量及参数；根据下一工作周期的异构执行体数量及参数，更新在线的异构执行体数量及参数。本发明降低突发大规模攻击导致系统失效的风险，提高系统安全性、动态性，同时减少不必要的调度带来的资源消耗。
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公开(公告)号：CN115186268A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210817697.6
申请日：2022-07-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请提供了一种面向内生安全架构的安全性度量方法、装置及存储介质，通过预设编译方式，将所述源代码编译为多个可执行程序；针对于每个可执行程序，结合当前攻击方式破译该可执行程序的破译时间，确定该可执行程序的防御力分值；在当前攻击方式破译该可执行程序的过程中，利用预设执行结果，对该可执行程序的测试执行结果进行多次准确性裁决，确定每次准确性裁决的裁决结果；利用每次准确性裁决的裁决结果，结合每次准确性裁决的时间属性分值，确定该可执行程序的稳定性分值；基于该可执行程序的防御力分值和稳定性分值，确定该可执行程序的安全性分值。这样，可以准确地对可执行程序的安全性进行评估，准确地确定出可执行程序的安全性分值。
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公开(公告)号：CN115099349A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210757630.8
申请日：2022-06-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式负荷实时分解方法，方法包括：获取非侵入式负荷的总负荷数据，所述总负荷数据包括：总负荷有功功率序列、总负荷电压序列和总负荷电流序列；基于获取到的总负荷数据，构建多特征输入非侵入式负荷的数据图，所述数据图包括最近分量数据图、前日分量数据图和上周分量数据图；将各分量数据图输入预先构建的ResGCN网络模型，得到各分量的分解结果；将分解结果进行多分量融合，得到融合后的分解结果，从分解结果中提取当前时刻的分解结果，输出当前时刻的分解结果。本发明能够基于历史数据对非侵入式负荷进行实时分解。
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公开(公告)号：CN115080213A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210798458.0
申请日：2022-07-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种面向电力数据处理的任务调度方法及应用，应用于云边协同系统中，云边协同系统包括云计算中心以及多个边缘节点，该方法包括：获取多个待调度任务的延迟上限，以确定多个待调度任务的任务类型，其中，任务类型包括延迟容忍型任务、延迟高敏感型任务以及延迟低敏感型任务；依据预设卸载顺序将多个待调度任务卸载至云计算中心或边缘节点，其中，预设卸载顺序为依次卸载延迟容忍型任务、延迟高敏感型任务以及延迟低敏感型任务。该方法根据任务延迟敏感度的不同对任务类型进行划分，并针对不同类型任务的卸载和资源分配机制进行优化，降低了任务响应时间，并提高了系统性能。
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