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公开(公告)号:CN119052287A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411160410.2
申请日:2024-08-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 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 , 国家电网有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/125 , H04L67/104 , H04L67/566 , H04L67/2885
Abstract: 一种面向电力物联网的边缘物联数据接入方法、系统及设备,数据接入方法包括在边缘物联终端中,采用预先建立的微服务分层系统架构分离设备与服务,并屏蔽底层设备驱动,对服务统一部署,完成数据的集中统一上传;根据集中统一上传的数据,采用并发接入控制方法,实现传感器的接入;采用传感器‑边缘物联终端‑物联平台‑主站四方协同的控制方法,对接入的传感器实现自注册,完成面向电力物联网的边缘物联数据接入。所述微服务分层系统架构包括设备服务层、核心数据服务层、元数据服务层、数据库及消息总线;所述并发接入控制方法包括传感器分群、集中召信以及补充重传三个过程。本发明实现了海量传感器的即插即用,降低了电力物联网的运维难度。
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公开(公告)号:CN118965421A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410956089.2
申请日:2024-07-17
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 , 南京理工大学
IPC: G06F21/62 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种敏感数据的识别方法、装置、设备、存储介质及产品,所述方法包括:获取待识别数据集,提取待识别数据集中的非结构化数据;对非结构化数据进行特征提取,得到对应的特征信息;特征信息包括内容特征与位置特征;根据特征信息,并结合设定数据识别模型,得到非结构化数据对应的标签,若标签与预设的敏感标签一致,则确定非结构化数据为敏感数据。本发明公开的敏感数据的识别方法,通过对非结构化数据进行特征提取,并根据提取的特征识别对应的标签,可以实现对敏感数据的快速识别,并且在特征提取时同时提取内容特征与位置特征,可以提高特征提取的精度,从而提高敏感数据识别的准确度。
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公开(公告)号:CN118469544A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410559566.1
申请日:2024-05-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网算法模型的电力物联运维管理方法。其中,该方法包括:根据模型执行请求和预设模型调度策略确定电力设备数据对应的目标物联网算法模型;根据目标物联网算法模型确定对应的模型日志信息;根据电力设备数据和模型日志信息可视化展示模型执行情况。通过根据模型执行请求和预设模型调度策略确定并调用电力设备数据对应的目标物联网算法模型,以及将目标物联网算法模型对应的电力设备数据和模型日志信息进行可视化展示,实现了对物联网算法模型统一的可视化运维管理,可以帮助用户更好地理解和利用物联网算法模型的输出,以便及时采取相应的应对措施,有效提升了管理效率,降低了人力和时间成本。
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公开(公告)号:CN118114839A
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202410427892.7
申请日:2024-04-10
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: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力物联设备运行数据预测模型训练方法、态势预测方法、装置、设备及介质。该方法包括:采集至少两个电力物联设备的实际运行数据,作为运行数据样本;采用TSEM技术,基于运行数据样本确定至少两个电力物联设备间的时间序列特征和至少两个电力物联设备间的空间相关性特征;根据运行数据样本、时间序列特征和空间相关性特征训练得到运行数据预测模型。本方案采用TSEM技术捕捉电力物联设备间的时间序列特征和空间相关性特征,为训练高可靠性的运行数据预测模型提供了强有力的数据支撑,有助于训练出高可靠性且高准确性的运行数据预测模型,从而有助于实现高效且准确的电力物联设备态势预测。
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公开(公告)号:CN117956053A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410145799.7
申请日:2024-02-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 河海大学
IPC: H04L69/22
Abstract: 本发明公开了一种物联网数据的解析方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:确定待解析物联网数据与待解析物联网数据的解析协议对应的最近最久未使用表;其中,最近最久未使用表为采用最近最久未使用算法维护的数据表,包括候选解析协议集合及候选解析协议集合中所有候选解析协议对应的最近使用时间;结合设定神经网络算法,对待解析物联网数据进行解析协议概率预测,得到各候选解析协议的预测概率;根据各候选解析协议的预测概率与最近使用时间,确定各候选解析协议的匹配度评分;按照匹配度评分从大到小的顺序,依次利用各候选解析协议对待解析物联网数据进行解析,直到解析成功或遍历所有候选解析协议。
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公开(公告)号:CN117938646A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202410127743.9
申请日:2024-01-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司
IPC: H04L41/08 , G06F9/50 , H04L41/0803
Abstract: 本发明公开了一种白盒网络服务链编排方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:根据白盒节点集合、物理链路集合以及白盒节点对应的网络功能信息构建白盒网络;根据虚拟节点集合和虚拟链路集合构建服务链集合;根据白盒节点的上下文切换共享操作的总进程数量、白盒节点中由CPU完成的网络功能信息的负载平衡涉及的核心数、白盒节点中由CPU完成的网络功能信息和由可编程专用集成电路芯片完成的网络功能信息的切换次数、服务功能请求在白盒节点中所占用资源确定服务链集合中每一服务链中每一虚拟节点对应的白盒网络中的目标白盒节点,并根据虚拟节点对应的目标白盒节点进行服务链编排,通过本发明的技术方案,能够高效实现服务链的配置和管理。
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公开(公告)号:CN117290720A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311022799.X
申请日:2023-08-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种面向电力终端的个性化联邦多任务学习方法及相关设备,包括:根据K个相似的机器学习任务,将全局多任务模型划分为一个用于提取共同数据特征的基础模块和K个用于输出预测结果的特定任务模块;对于每个机器学习任务建立对应的逻辑簇,用于聚合和存储全局多任务模型,并将全局多任务模型和每个机器学习任务下发至所有电力终端进行联邦训练,以获得特定任务模块的更新梯度值;将对应的更新梯度值上传至边缘服务器,调度已逻辑簇执行全局聚合操作,以获得全局模块;将全局模块与基础模块进行组合,以获得更新的全局多任务模型。本发明提出一种基于逻辑簇的个性化联邦多任务学习框架,解决了电力物联网场景中多服务下的协作问题。
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公开(公告)号:CN116886215A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310865413.5
申请日:2023-07-14
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: H04B17/309 , H04W24/08
Abstract: 本发明公开了一种底噪功率的估计方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取拟占用频段,对拟占用频段进行信号采集;将采集的拟占用频段信号划分为时域信号与频域信号,对时域信号与频域信号进行底噪电平估计,得到时域底噪信息和频域底噪信息;根据时域底噪信息和频域底噪信息确定拟占用频段的底噪功率。本发明提供的底噪功率的估计方法,通过从时域和频域两方面对底噪进行综合估计,可以准确评估拟占用频段的底噪功率,为下一步判断是否存在干扰提供了有力依据。
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公开(公告)号:CN112104459B
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202010945573.7
申请日:2020-09-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 江苏电力信息技术有限公司
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于信道指纹与辅助数据的端到端密钥生成方法,包括:发送端生成随机密钥;发送端遍历信道特征数据,判断数据是否落入量化区间;发送端使用零泄漏量化方法对信道特征数据进行量化;发送端获取辅助数据生成函数,计算辅助数据值,并将其发送给接收端;接收端遍历辅助数据,还原信道特征数据;接收端判断还原的信道特征数据是否等于自身探测的信道特征数据,如果相等直接还原密钥,不相等则根据最大似然算法还原密钥,最终得到生成的密钥。本发明通过对应算法进行信道特征数据处理,生成密钥,提取相应的辅助数据,增强了端到端通信设备的密钥随机性以及一致率,保证了更高的通信安全。
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公开(公告)号:CN115758249A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211482460.3
申请日:2022-11-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/098 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种非侵入负荷辨识方法及装置,采用stacking集成算法优化非侵入式负荷监测模型,基模型对负荷进行初步分解,通过元模型实现负荷精准分解。属于电力监测技术领域。它包括以下步骤:(1)数据采集,采集居民用电信息;(2)数据预处理,构建原始数据集并划分数据子集;(3)构建长短期记忆网络(LSTM)负荷分解模型,作为负荷辨识系统的第一个基学习器;(4)构建去噪自编码器网络(DAE),作为系统的第二个基学习器;(5)构建聚合模型,输出最终负荷辨识结果。本方法能将不同电器不同工作状态产生的电压信号快速准确的进行分类,以利于后续的处理。
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