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公开(公告)号：CN119538154A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411637880.3
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明提出基于数据‑模型双驱动的户变数据质量评估方法及系统，涉及电力数据异常检测技术领域。包括将户变异常数据划分为四类，包括缺失数据、突变数据、噪声数据和户变关系异常数据；对缺失数据进行识别；通过建立电压波形相关性及功率约束模型，对户变关系异常数据进行检测；通过改进的Transformer模型，对突变数据和噪声数据进行检测；确定上述四类户变异常数据的占比，采用网络层次分析法对户变数据进行质量评估。本发明能捕捉数据趋势特征以及时间序列的上下文特征，实现异常数据精确检测；从数据准确性、一致性、完整性三个方面构造了指标评估体系，并建立指标评价体系网络结构，最终得到户变数据质量的综合评分。
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公开(公告)号：CN118075305A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410201699.1
申请日：2024-02-23
Applicant: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明属于物联网数据交互技术领域，公开了一种基于边缘物联代理和标识解析的数据交互方法及系统。在物联管理中心进行终端设备信息注册，获取终端设备的身份认证的标识和密钥；通过密钥交换协议进行共同密钥的协商，在交换的过程中结合物联网代理和终端的实际需求并加入对双方ID和时间戳的签名；对密钥协商完成的数据进行采集，对采集的数据进行加密、解密，对解密的数据进行重组后进行存储，进行数据查询。本发明可以用于工业生产、电力物联网、用电服务与管理等方面进行决策分析，提供面向工业生产和电力公司运行管理、面向电力用户服务和面向政府决策支持等应用场景解决方案。
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公开(公告)号：CN117376091A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311308001.8
申请日：2023-10-10
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H04L41/0631 , G06F40/30 , H04L41/0677 , H04L41/16 , H04L9/40 , G16Y40/10 , G16Y40/50 , G16Y40/20
Abstract: 本公开涉及物联网的软件安全技术领域，提出了一种基于模糊测试和语义分析的物联网异常定位方法及系统，包括：构建并训练协议字段和函数名称对应关系的模型；针对获取的目标网络服务的通信数据，构建测试用例进行模糊测试；通过模糊测试进行状态异常检测，当发生异常进入状态回溯过程进行异常定位，利用状态学习机学习到的状态路径从发生异常的结点进行回溯，采用深度优先遍历的策略，控制变异器对字段的变异操作，定位发生异常的协议报文字段；基于训练好的协议字段和函数名称对应关系的模型，预测发生异常的协议报文字段对应的函数名。利用模糊测试和语义分析的方法，能够更高效、准确和自动化对电力物联网进行异常定位。
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公开(公告)号：CN117610537A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311413683.9
申请日：2023-10-27
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 北京大学
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，提供了基于核范数和图神经网络的情感因果关系抽取方法及系统，包括：获取文本；基于所述文本，通过情感因果关系抽取模型，得到文本中的情感和原因句子对；所述情感因果关系抽取模型在提取到所述文本中每个子句的初始隐状态表示后，使用图注意力网络进行子句之间的交互，得到每个子句的隐状态表示，并基于所述隐状态表示，预测出情感子句和原因子句，将所有的情感子句和原因子句两两组合为情感和原因句子对，并预测每个情感和原因句子对的概率，抽取出概率满足条件的情感和原因句子对；其中，情感因果关系抽取模型通过二元交叉熵和核范数组成的损失函数进行训练。提高了因果关系抽取的效果。
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公开(公告)号：CN117520033A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311455579.6
申请日：2023-11-03
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 中国海洋大学
IPC: G06F11/07 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于日志语义向量化和层次聚类的日志解析方法，包括：首先对经过预处理后的原始日志进行分词，利用正则表达式将日志消息中冗余数据去掉。然后，使用BERT将经过分词后的日志数据向量化，计算相似度和距离，最后使用在线层次聚类算法生成日志模板。本发明利用BERT日志语义向量化和层次聚类的日志解析模板提取的算法，可以输入不等长数据，不受日志格式的限制，通过自然语言处理也提取出日志的语义信息，所以适用于不同来源不同组件不同结构日志消息的日志模板的提取，有较高的精确度，且日志解析效率高，满足在线实时解析日志的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117056829A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311117785.6
申请日：2023-08-31
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06F18/214
Abstract: 本公开提供了基于自注意力深度学习的电力物联网流量分类方法及系统，涉及电力网络流量分析技术领域，获取电力物联网通信环境中的流量包，按照协议类别对不同的流量包进行初步分类；将初步分类后的每个流量包中的数据进行二进制解析，将每条流量转换为十六进制字符串；对每类流量包中的流量数据进行抽样，输入至CNN‑RNN模型中，通过自注意力机制提取流量数据的空间注意力特征和通道注意力特征，最后通过Softmax函数将类别输出转换为概率分布。本公开的方法加快了模型收敛速度，提高了流量数据分类准确率。
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公开(公告)号：CN119494371A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411637879.0
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06N3/0475 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗网络与变分自编码器的数据补全方法及系统，涉及数据补全技术领域，所述方法包括，获取待补全数据；计算待补全数据中不同属性间的互信息，根据互信息将待补全数据划分为不同属性分组；对待补全数据进行预处理，得到预处理后的数据，并生成对应的标记矩阵；将预处理后的数据与标记矩阵输入数据填补模型，对数据进行补全。本发明能够提高变户关联数据补全的准确性与稳定性。
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公开(公告)号：CN117688585A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311695718.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 中国海洋大学
Abstract: 本发明提出了一种可验证的属性基模糊多关键字搜索加密方法及系统，通过云服务器进行半解密操作，实现访问用户的轻量级解密；对于云服务器返回的半解密结果，访问用户可以通过简单的操作验证其正确性，这种方法提高了解密效率并保护了数据安全。为了解决多关键字的搜索效率问题，将加密索引与平衡二叉树相结合，减少了不必要的搜索步骤，使搜索时间大大减少，达到次线性的搜索效率。
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公开(公告)号：CN117498872A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311448976.0
申请日：2023-11-02
Applicant: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，本发明属于数据传输领域，包括：获取分布式工业的生产数据，对所述生产数据进行预处理，得到待压缩生产数据；基于压缩感知分别构建压缩算法、解压缩算法；基于所述压缩算法对所述待压缩生产数据进行压缩，得到压缩数据；基于所述解压缩算法对所述压缩数据进行解析，得到所述待压缩生产数据的初始值。本发明针对机器设备采集到的数据采用了一系列有效的压缩编码技术，在保持数据精度的前提下，通过去除数据中的冗余信息，降低编码长度，从而实现数据存储空间的节省和数据传输速率的提高。压缩编码技术在保持数据质量的同时，能够有效地减少数据的空间，使数据更容易传输和存储。
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公开(公告)号：CN117154723A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311421245.7
申请日：2023-10-31
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于多源数据和模型融合的台区短期负荷预测方法及系统，属于负荷预测技术领域。所述方法，包括：对台区历史负荷数据进行离散小波分解，得到一个近似分量和多个细节分量，对近似分量和各个细节分量分别进行特征提取，得到多个特征提取结果，将基于每个特征提取结果得到的各个第一预测结果进行重构，得到重构结果；根据历史气象数据得到第二预测结果，根据节假日数据得到第三预测结果，将重构结果、第二预测结果和第三预测结果融合，得到融合结果；根据得到的融合结果以及预设神经网络模型，得到最终的台区短期负荷预测结果；本发明降低了预测难度，充分挖掘了数据信息，有效提升了台区短期负荷的预测精度。
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