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公开(公告)号：CN117319031A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311265813.9
申请日：2023-09-27
Applicant: 宁夏金信光伏电力有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Inventor： 杨永前 , 李小翔 , 任立兵 , 冯帆 , 韦玮 , 邸智 , 薛丽 , 史鉴恒 , 沈惠聪 , 王宝岳 , 高亚林 , 黄思皖 , 钟明 , 安娜 , 李力 , 杨宁 , 王春森 , 李亚川 , 丁杰 , 孙可欣
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出一种基于SD‑WAN蜜网架构的网络安全系统，涉及网络安全技术领域，包括入侵检测模块、SD‑WAN交换机、SD‑WAN控制器和防火墙，其中，SD‑WAN控制器通过SD‑WAN交换机周期性收集全网数据的数据流状态；入侵检测模块根据数据流状态判断数据流是否为恶意数据流，若检测到恶意数据流攻击警报时，SD‑WAN控制器将恶意数据流进行数据流转发引入蜜网中，同时根据恶意数据流的攻击类型和攻击源，对动态Docker蜜罐系统发决策指令实时开启高交互或低交互蜜罐，以收集攻击信息。利用SD‑WAN技术实现了对恶意数据流的数据流重定向，实现了颗粒度更加细化的数据流控制，结合动态Docker蜜罐系统的优势，能无感知的把攻击者引入蜜网中，提高了诱骗性。
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公开(公告)号：CN116257345B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310538218.1
申请日：2023-05-15
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明提出一种深度学习任务调度方法及装置，涉及计算机技术领域，方法包括：获取预设的第一时间周期内已调度的序列深度学习任务，其中，序列深度学习任务是基于各个深度学习任务的数据量大小进行排序得到的；获取深度学习对应各个节点中任一目标处理器处理序列深度学习任务时对应的平均处理频率和平均处理时长；基于平均处理频率和平均处理时长，确定各个节点的优先级；基于优先级，将第二时间周期内对应实时序列深度学习任务中的各个实时深度学习任务调度到对应的目标节点进行处理，其中，第一时间周期与第二时间周期是连续周期且时长相同，由此，基于深度学习对应各个节点的优先级来进行深度学习任务的资源调度工作，提高深度学习任务调度的效率。
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公开(公告)号：CN116227743B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310500350.3
申请日：2023-05-06
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本申请提出基于金枪鱼群算法的光伏发电功率异常率确定方法及系统，所述方法包括：获取待检测光伏电站预设时段内各时刻的光伏发电数据，并确定所述预设时段对应的日出时间及日落时间；对所述光伏发电数据进行预处理；将预处理后的所述太阳板温度、辐射度输入到预先训练好的光伏发电功率预测模型中，得到直流发电功率预测值；对各时刻的直流发电功率预测值进行反归一化处理，并基于直流发电功率预测值与所述直流发电功率实际值确定各时刻的置信区间；根据所述各时刻的置信区间确定所述待检测光伏电站的发电功率异常率。本申请提出的技术方案，深度挖掘光伏发电数据特征，加快了训练网络模型速度和提高了模型预测效果，进而提高了光伏发电功率异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116257345A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310538218.1
申请日：2023-05-15
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提出一种深度学习任务调度方法及装置，涉及计算机技术领域，方法包括：获取预设的第一时间周期内已调度的序列深度学习任务，其中，序列深度学习任务是基于各个深度学习任务的数据量大小进行排序得到的；获取深度学习对应各个节点中任一目标处理器处理序列深度学习任务时对应的平均处理频率和平均处理时长；基于平均处理频率和平均处理时长，确定各个节点的优先级；基于优先级，将第二时间周期内对应实时序列深度学习任务中的各个实时深度学习任务调度到对应的目标节点进行处理，其中，第一时间周期与第二时间周期是连续周期且时长相同，由此，基于深度学习对应各个节点的优先级来进行深度学习任务的资源调度工作，提高深度学习任务调度的效率。
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公开(公告)号：CN116227743A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310500350.3
申请日：2023-05-06
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本申请提出基于金枪鱼群算法的光伏发电功率异常率确定方法及系统，所述方法包括：获取待检测光伏电站预设时段内各时刻的光伏发电数据，并确定所述预设时段对应的日出时间及日落时间；对所述光伏发电数据进行预处理；将预处理后的所述太阳板温度、辐射度输入到预先训练好的光伏发电功率预测模型中，得到直流发电功率预测值；对各时刻的直流发电功率预测值进行反归一化处理，并基于直流发电功率预测值与所述直流发电功率实际值确定各时刻的置信区间；根据所述各时刻的置信区间确定所述待检测光伏电站的发电功率异常率。本申请提出的技术方案，深度挖掘光伏发电数据特征，加快了训练网络模型速度和提高了模型预测效果，进而提高了光伏发电功率异常检测的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115630021B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211594298.4
申请日：2022-12-13
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能置业有限公司
IPC: G06F16/13 , G06F16/16 , G06F16/172
Abstract: 本申请提出了一种大数据环境下对象存储中小文件合并方法、装置及电子设备，涉及对象存储技术领域，其中，大数据环境下对象存储中小文件合并方法包括：当用户读写文件时获取用户当前访问文件的文件大小；当其小于小文件大小阈值时，将当前访问文件对应的文件编号缓存到小文件组集合中，并使用哈希表保存访问次数；当用户访问文件数量达到合并文件数量阈值时，根据哈希表从小文件组集合中筛选出访问次数大于保留文件所需的最少访问次数阈值的目标文件编号；根据用户对目标文件编号进行分组以得到目标文件编号序列，进而获取目标文件；对目标文件进行对象存储，并将目标文件原文件删除。采用上述方案的本申请实现了海量小文件的高效存储与访问支持。
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公开(公告)号：CN115827941A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211448391.4
申请日：2022-11-18
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: G06F16/951
Abstract: 本申请提出一种爬虫链接模板的提取方法、装置、电子设备和存储介质，其中，基于爬虫对网页采集的网页信息中的特征数据对应的格式特征，对网页信息中的标签进行排序，得到对应的第一标签序列，根据第一标签序列中各个标签的频率，筛选出大于预设频率阈值的第二标签序列，基于第二标签序列中预设的文本距离阈值和第二标签序列中各个标签的出现频次，确定候选标签模板，使用候选模板标签匹配网页，以得到包含候选模板标签的模板片段，并比较模板片段对应网页的文本与模板片段匹配的文本的差异，构造对应的正则表达式，再结合候选标签模板，组成网页的爬虫链接模板，由此，实现了网络页面爬虫链接模板的自动提取，提高网页全面信息的采集范围。
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公开(公告)号：CN114358012A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111396841.5
申请日：2021-11-23
Applicant: 华能大理风力发电有限公司洱源分公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Inventor： 曾谁飞 , 王振荣 , 李国庆 , 童强 , 桑申刚 , 张燧 , 王青天 , 黄思皖 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮 , 韦玮 , 邸智 , 童彤 , 任鑫
Abstract: 本发明提供一种设备异常语义识别方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中设备异常语义识别的数据单一，识别率不高的技术问题，该方法包括：获取设备的异常数据；基于所述异常数据，通过预先训练好的神经网络模型得到文本特征；根据所述文本特征，得到识别结果并展示。
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公开(公告)号：CN114330494A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111422865.3
申请日：2021-11-26
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Inventor： 曾谁飞 , 王振荣 , 刘艳贵 , 黄思皖 , 王青天 , 张燧 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 王海明 , 沈伟文 , 郑建飞 , 邸智 , 韦玮 , 童彤 , 任鑫 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮
Abstract: 本发明涉及一种融合BiLSTM与注意力的发电设备异常预测方法及系统，所述方法包括：获取发电设备当前时刻的运行数据和所述发电设备当前时刻对应的气象数据，并对所述获取的数据进行预处理；将所述预处理后的数据转化为所述数据对应的词向量文本；将所述数据对应的词向量文本输入预先训练好的发电设备异常预测模型中，得到所述发电设备异常预测的得分；基于所述发电设备异常预测的得分预测所述发电设备是否异常，并将预测结果进行信息触达。本发明提供的技术方案，提高了发电设备异常预测的得分的精度，同时使得发电设备的异常预测更加方便，也降低了发电设备的异常预测成本。
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公开(公告)号：CN114330097A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111421723.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Inventor： 曾谁飞 , 王振荣 , 周军军 , 张燧 , 黄思皖 , 王青天 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 邸智 , 韦玮 , 童彤 , 任鑫 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮 , 苏人奇 , 忻一豪 , 张万雄
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明提出一种异构数据与深度学习的风电集群功率预测方法及设备，该方法通过构建风电集群功率预测网络模型，通过特征提取网络对异构数据进行特征提取，将提取的特征基于注意力机制进行关键信息预测后，采用多模态融合策略融合生成多模态融合特征，根据生成的多模态融合特征进行风电集群功率预测。通过本发明，能够提高预测风电集群功率的精准性和稳定性，有利于电网系统运行调度及系统优化工作。
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