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公开(公告)号：CN114995990A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210403729.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，提供一种计算任务卸载方法、装置、电子设备及计算机存储介质。包括：接收车辆发送的车辆信息与计算任务，所述车辆信息包括位置信息、速度信息；基于所述位置信息、所述速度信息、所述计算任务中的任务信息与各边缘节点的状态信息进行分层卸载决策，得到所述计算任务的分层卸载方案；基于所述分层卸载方案控制各所述边缘节点中的相应边缘节点对所述计算任务进行分层卸载。本申请通过考虑车辆的移动性，并且对计算任务进行分层卸载决策，可以减少任务中断，有效提高进行计算任务卸载时的效率。
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公开(公告)号：CN114757379A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210472924.6
申请日：2022-04-29
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习算法的电力通信网故障诊断方法与系统，属于电力技术领域，具体包括：电力通信网的故障数据采集，通过聚类分析与滑动窗口结合的方式对数据进行去噪，并通过综合熵的方式对数据进行加权处理；将处理过的告警数据进行处理和编码，形成故障状态矩阵集，并将故障状态矩阵集全部转为灰度图像；采用Mallat算法将各灰度图像逐层分解为高频分量子图像和低频分量子图像，并对高频分量子图像和低频分量子图像分别进行融合处理；重构灰度图像，并将其输入到已训练完成的基于NIN‑CNN神经网络的电力通信网故障诊断模型之中；输出电力通信网故障诊断的诊断结果；解决了原先预测精度低、速度慢的问题，具有很好的故障诊断速度和精度。
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公开(公告)号：CN113704050A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110810651.7
申请日：2021-07-19
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了云安全防护能力的虚拟资源池安全检测与监控系统，涉及虚拟资源池检测技术领域，针对现有的云安全防护能力的虚拟资源池安全检测与监控系统，不能够将抽象的检测数据转化为直观的量化评估结果反馈，并且无法进行处理和报警，也不便于通知工作人员进行处理的问题，现提出如下方案，包括云资源池模块、数据监测模块、安全防护模块、安全部署模块与行为审计模块，所述云资源池模块与所述数据监测模块相连接。本发明抽象的检测数据转化为直观的量化评估结果反馈，并且可以自动进行处理和报警，响应速度快，会第一时间将问题反馈给工作人员并自动处理，最后会将问题以之直观的形式展示给工作人员，便于记录，使用效果好。
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公开(公告)号：CN113434206A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110580627.9
申请日：2021-05-26
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种智能电网计算卸载的方法及装置，其方法包括：获取第一计算任务集合中的每个计算任务的本地执行的时延和每个计算任务的最大卸载时延；并确定每个所述计算任务的时延增益；基于所述第一计算任务集合中每个计算任务的时延增益，对所述第一计算任务集合中的每个所述计算任务进行排序；根据最小化总时延优化模型，对所述排序后的第一计算任务集合进行分类，确定所述边缘服务器执行所述计算任务集合，并执行计算卸载。通过本发明提供的智能电网计算卸载方法，以在计算资源和缓存空间约束下最小化总时延为目标，建立了最小化时延优化模型并结合时延增益，对计算任务合理分配，充分利用计算资源，达到了低时延的目标。
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公开(公告)号：CN111510501A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010333661.1
申请日：2020-04-24
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种可调频物联网终端，包括信号接收模块、调频缓冲模块，所述信号接收模块接收可调频物联网终端中信号接收器输出信号，信号接收模块通过运放器AR1接调频缓冲模块输入端口，调频缓冲模块运用电感L4滤除高频信号分量，电容C1、电容C2滤除信号低频分量，同时三极管Q1起到放大信号电流的作用，同时为了用源信号取代现有技术中参考信号进行调频，运用电阻R3分压，然后运用三极管Q3和电容C4组成延时电路同步调频电路输出信号，使其一起输入三极管Q4、三极管Q5和可变电阻RW1组成调频电路对信号进行调制频率，调频缓冲模块输出端口接可调频物联网终端控制器，实现对物联网终端信号接收器输出信号主动调频校准的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111010205A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911411750.7
申请日：2019-12-31
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网终端信息通讯系统，包括整流电路、同步校验电路、运放发射电路，所述整流电路接收数据信号传输速率采集模块输出信号，运用可变电阻RW1和电容C1、电容C2对信号整流，所述同步校验电路运用运放器AR1、三极管Q2和电容C3组成降噪电路降低信号噪声，同时运用运放器AR3、运放器AR5和电容C6组成信号校验电路对信号峰值检测，并且运用运放器AR2同步降噪电路输出信号，运用运放器AR6比较运放器AR2输出端信号和运放器AR3同相输入端信号，最后运放器AR6输出信号触发信号发射器E1发送信号至电网终端控制器内，能够对电网数据信号传输速率校验，实时传输至电网终端控制器内，为电网终端控制器的故障分析信号。
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公开(公告)号：CN117574204A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311492847.1
申请日：2023-11-09
Applicant: 清华大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本申请提出了一种网络地理空间图谱的分层模型构建方法，涉及网络空间技术领域，其中，该方法包括：获取网络空间所依附的现实地理环境信息，并生成地理空间环境层；获取实体网络设备信息和虚拟网络资源信息，并生成网络空间环境层；获取参与网络的人员信息及其社会属性信息，并生成行为主体环境层；获取网络安全信息，并生成安全业务环境层；基于地理空间环境层、网络空间环境层、行为主体环境层、所述安全业务环境层构建网络地理空间图谱的分层模型。采用上述方案的本发明主体完整、层次清晰，为挖掘网络空间各分层要素间关系及层级间关系提供基础依据。
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公开(公告)号：CN114726639B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210434258.7
申请日：2022-04-24
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种访问控制策略自动编排方法及系统，有效的解决了原来的访问控制方法由于需要管理员过多的参与导致资源授权范围扩大，安全风险逐渐增大等问题。本发明所述的自动编排方法应用于自动编排系统，所述自动编排系统包括信息采集模块、策略判决模块、策略管理模块和策略执行模块，所述信息采集模块将采集到的节点的请求数据信息传输至策略判决模块，所述策略判决模块对请求数据信息进行判决，所述策略管理模块根据请求数据信息和自身包含的已有访问控制策略生成访问控制策略并进行存储和变更，所述策略执行模块根据策略判决模块判决的结果或策略管理模块生成的访问控制策略进行执行，降低了安全风险。
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公开(公告)号：CN115987544A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211286276.1
申请日：2022-10-20
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 华北电力大学 , 国网河南省电力公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/147 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种基于威胁情报的网络安全威胁预测方法及系统。方法包括：搜集情报信息，包括内部威胁情报和外部威胁情报；对搜集到的内部威胁情报和外部威胁情报做标准化处理，统一情报格式；对标准化后的威胁情报进行特征编码向量化；利用基于深度神经网络算法的分类模型对经过特征编码的威胁情报进行分类，从中提取高质量威胁情报，从高质量威胁情报中提取上下文数据分析攻击意图并预测攻击行为；对于非高质量威胁情报，基于攻击者和防御者之间的博弈关系使用混合策略纳什均衡来预测攻击行为。本发明在攻击威胁预测准确率高的情况下，同时具有较快的检测效率，满足电力行业系统的网络安全检测需求。
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公开(公告)号：CN115934418A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211508184.3
申请日：2022-11-29
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司 , 国家电投集团河南电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于Attention‑GRU算法的档案管理方法，属于档案管理技术领域，具体包括：获取档案的密级，并当档案的密级不属于绝密或者机密时，获取档案的历史借阅人数，并当历史借阅人数大于第一阈值时，获取档案的近一年的借阅人数，当档案的近一年的借阅人数不大于第二阈值时，基于档案的密级、页数、存档时间、历史借阅人数构建输入集，并采用基于注意力机制对所述输入集进行重构构建重构后的输入集，基于重构后的输入集，采用基于GRU算法的预测模型，得到档案的核心度，并基于档案的核心度确定档案的备份方式，从而在保证核心重要档案获得备份的基础上，进一步提升了判断的效率和全面性。
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