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公开(公告)号：CN114745256A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210192848.3
申请日：2022-02-28
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H04L41/0677 , H04L41/0604 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种服务器报警溯源方法、装置及存储介质，所述方法包括：采集服务器报警信息；根据服务器报警信息及预构建的服务器报警传播知识图谱，依据因果关联性检索获取所有可能的报警传播路径；通过所述服务器报警传播知识图谱检索所有可能的报警传播路径中两两报警传播路径的交集路径；计算所有交集路径发生可能性；根据交集路径发生可能性计算结果分析获取所述服务器报警信息的报警传播路径。本发明能够实现服务器报警信息溯源、快速定位根本故障原因。
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公开(公告)号：CN115809340A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211047396.6
申请日：2022-08-29
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱的实体更新方法及系统，获取新知识图谱和原知识图谱；基于新知识图谱和原知识图谱的name属性，计算name属性相似度矩阵；基于新知识图谱和原知识图谱的实体关系结构三元组，计算实体关系相似度矩阵；将name属性相似度矩阵和实体关系相似度矩阵进行融合，得到新知识图谱所对应的实体，将新知识图谱所对应的实体更新到原知识图谱中。优点：在多注意力实体对齐研究的基础上，提出了结合长文本name属性和关系结构相似度计算的故障诊断领域知识图谱实体对齐方法。并基于此方法开发知识图谱更新工具，通过案例测试和实际使用，有效提高了实体对齐的准确度，提高了知识图谱更新的效率。
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公开(公告)号：CN114676262A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210190277.X
申请日：2022-02-28
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/335
Abstract: 本发明公开了一种服务器报警传播知识图谱构建方法、装置及存储介质，所述方法对同一报警业务实体的报警信息的因果关系进行搜索，获取报警业务实体内报警候选因果关系结构；对各报警业务实体间的报警因果关系进行搜索，获取报警业务实体间报警因果关系结构；并根据各报警业务实体内报警候选因果关系结构下的信息传递熵，计算报警业务实体间报警因果关系结构下的信息传递熵；根据报警业务实体间报警因果关系结构下的信息传递熵取最大值时所对应的因果关系结构，确定报警信息间的因果关系，从而形成服务器报警传播知识图谱。利用该知识图谱能够快速对报警信息的相关业务进行检索、筛选相关报警信息。
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公开(公告)号：CN115714674A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211372738.1
申请日：2022-10-31
Applicant: 国家电网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
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , H04L41/147 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于网络信息安全技术领域，具体涉及一种针对云网络资源状态的异常检测方法及系统。该方法包括，将云网络数据划分为训练集、验证集和测试集；基于云网络中源节点和目的节点之间的网络性能数据分别构建训练集、验证集和测试集的网络监测数据矩阵；分别对训练集和验证集的网络监测数据矩阵进行低秩分解，得到训练集和验证集的低秩矩阵；基于训练集和验证集的低秩矩阵训练图卷积神经网络；基于图卷积神经网络识别测试集的网络监测数据矩阵中的异常数据。本发明在检测网络异常时整合了网络数据的时间相关性和空间相关性，能够及时定位到异常数据，增加安全性。
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公开(公告)号：CN114417828A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210149183.8
申请日：2022-02-18
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F16/36 , G06F11/30
Abstract: 本发明公开了一种服务器告警日志描述文本的实体关系抽取方法及系统，包括：获取待抽取的服务器告警日志描述文本数据，进行依存句法分析得到每个句子的句式，判断每个句式是否符合预先确定的领域频繁核心表达式种子模板中的某个核心表达式，若是，则根据对应的核心表达式输出该句子的实体关系至第一实体关系集；若否，则利用包括领域频繁核心表达式种子模板的统计学算法进行实体关系抽取，输出到第二实体关系集；将第一实体关系集和第二实体关系集合并后得到最终的服务器告警日志描述文本数据的实体关系组。优点：充分利用服务器告警领域频繁核心表达式和统计学算法进行实体关系抽取，提高实体关系抽取的准确性，为后续构建知识图谱提供可靠来源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114745256B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210192848.3
申请日：2022-02-28
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H04L41/0677 , H04L41/0604 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种服务器报警溯源方法、装置及存储介质，所述方法包括：采集服务器报警信息；根据服务器报警信息及预构建的服务器报警传播知识图谱，依据因果关联性检索获取所有可能的报警传播路径；通过所述服务器报警传播知识图谱检索所有可能的报警传播路径中两两报警传播路径的交集路径；计算所有交集路径发生可能性；根据交集路径发生可能性计算结果分析获取所述服务器报警信息的报警传播路径。本发明能够实现服务器报警信息溯源、快速定位根本故障原因。
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公开(公告)号：CN119718754A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411940921.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请涉及云计算与分布式系统领域，公开了基于微服务架构的云平台故障原子组件库构建方法，包括以下步骤：将云平台功能模块拆解为多个独立的微服务，并设计故障原子组件库；通过故障检测组件，实时监控微服务的运行状态，采集故障数据并将故障状态输入故障诊断组件；采用马尔可夫决策过程对故障状态进行建模；基于预设的奖励函数，确定最优故障恢复策略；根据所述最优恢复策略，动态调用故障原子组件库中的一个或多个组件，执行故障恢复动作；通过监控故障恢复的执行结果，反馈故障状态转移信息。本发明能够实现云平台故障的快速检测、精准诊断和高效恢复，动态适应故障变化，提升系统的高可用性、自愈能力和资源利用效率。
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公开(公告)号：CN114610613B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210228347.6
申请日：2022-03-08
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 杜静 , 孔蕊 , 邵月 , 杨容嫣 , 来风刚 , 张攀 , 周逸 , 饶涵宇 , 毛冬 , 宫帅 , 曹弯弯 , 余东波 , 董小菱 , 程航 , 孙强 , 高丰 , 都繁杰 , 李静
IPC: G06F11/3668 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种面向在线实时的微服务调用链异常检测方法，首先将微服务调用链建模为自然语言序列，对调用链中记录的事件进行解析，将事件提取为语义序列及响应时间序列；然后利用词汇嵌入式表示算法提取出调用链中事件的向量化表示，将调用链表示为按时序排列的数值型向量序列，最后采用基于注意力机制的双层长短期记忆深度神经网络同时检测调用链中存在的微服务实例调用路径异常与性能异常。本发明不仅可以同时检测调用链中存在的两种类型的异常，而且提高了检测的速度和精度，减少了异常的误报和漏报。
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公开(公告)号：CN117950860A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410030565.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 李志宏 , 王怀宇 , 来风刚 , 陈亮 , 冯志鹏 , 韩笑 , 李妍 , 蔡心怡 , 龙瀛 , 白东霞 , 张晓亮 , 褚宇宁 , 夏飞 , 何金陵 , 杜元翰 , 宋浒 , 万明 , 朱远 , 刘赛 , 邱玉祥 , 刘军 , 张磊
IPC: G06F9/50 , G06F9/48 , G06F1/329 , G06F1/3234 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种面向算网融合的云边资源协同调度方法及系统，涉及资源调度技术领域，包括构建由云数据中心和多个边缘设备组成的协同环境，在协同环境中端设备将计算任务传输到最近的边缘设备；边缘设备计算时隙内的任务应用的IT能耗，根据任务执行时延计算供电设备和冷却设备的能耗；设定优化目标，基于优化目标最小化IT设备、供电设备和冷却设备的总能耗，采用基于强化学习算法PPO的资源调度系统PRSS，优化云边资源协同调度。响应低碳运行，减少能耗，进行多维度联合优化，检测单边缘设备的能耗限制，将每个设备的能耗控制在合理区间。使得预定目标在不同环境中实现，在云边协同调度系统中的资源分配更加合理。
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公开(公告)号：CN117850910A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311827735.7
申请日：2023-12-28
Applicant: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网经济技术研究院有限公司
Inventor： 王怀宇 , 李志宏 , 来风刚 , 冯志鹏 , 陈亮 , 韩笑 , 李妍 , 蔡心怡 , 龙瀛 , 白东霞 , 韩淑宇 , 褚宇宁 , 万明 , 朱远 , 刘赛 , 邱玉祥 , 刘军 , 张磊 , 张华锋 , 徐顺旺 , 宋浒 , 邹昊东 , 王凌 , 吴新平 , 王浩 , 司晋新 , 臧秀环 , 曾文静
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明公开了一种云边协同的计算任务卸载方法及系统，包括：获取边缘计算网络的计算环境，并将边缘计算网络划分为云计算中心以及边缘端；边缘端选择调度模式，包含本地优先以及基于深度神经网络模型的调度模式，若计算环境中存在未处理的计算任务，则将未处理的计算任务进行任务竞标确定卸载决策；基于卸载决策执行计算任务，并将边缘计算服务器任务信息存储至深度神经网络模型，更新决策模型，循环计算任务卸载。本发明的计算任务卸载决策能在本地优先的调度模式与基于深度神经网络的调度模式之间进行切换，还能将无法按期完成的计算任务加入全局任务竞标队列中进行二次调度，提高了云计算中心的使用效率，降低了计算任务的丢弃率与平均时延。
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