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公开(公告)号：CN115587089A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211343491.0
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: G06F16/215 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于电气工程技术领域，具体涉及一种针对电网缺失数据的智能补全方法及装置。该方法包括，提取完整样本数据做随机缺失处理并标注缺失区域，构建成对的全局缺失数据集和完整数据集；基于全局缺失数据集和缺失区域的标注范围得到局部缺失数据集；基于全局缺失数据集对缺失区域进行全局补全，得到全局补全数据；基于局部缺失数据集对缺失区域进行局部补全，得到局部补全数据；将全局补全数据和局部补全数据输入判别器中进行识别，全局生成器和局部生成器、判别器交替训练生成全局‑局部生成对抗网络；基于全局‑局部生成对抗网络对电网缺失区域进行补全。本发明在传统对抗生成网络中加入局部补全分支，提高补全的准确性和连续性。
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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：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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公开(公告)号：CN116723006A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310582002.5
申请日：2023-05-23
Applicant: 天津科技大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司华北分部
Abstract: 本发明公开了基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检测方法及系统，该方法通过感知装置采集获取物联网终端的数据包，将数据发送至边缘计算节点进行数据预处理和存储，并将处理后的数据上传至云中心；在云中心内构建基于BiLSTM神经网络的物联网入侵检测模型，并利用处理后的数据进行训练，训练完成后将模型分发至边缘计算节点；在边缘计算节点利用物联网入侵检测模型对物联网终端的数据进行特征提取，检测是否存在物联网入侵，存在物联网入侵时，发送入侵告警。该方法可以高效地准确地识别出物联网设备中的入侵行为和各种异常行为，从而提高了物联网的安全性和稳定性，保障设备和数据的安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109087132A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810789092.4
申请日：2018-07-18
Applicant: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请提供了一种基于知识图谱的用户问题推送方法及装置，周期性的对用户提出的具有关联性的多个问题进行关联性分析，并考虑不同维度用户问题的关联性，最终得到每类用户行为关键词对应的预设数量的高相关关键词，并将每类用户行为关键词与高相关关键词的对应关系写入已建立的客服中心知识图谱，对用户问题，以及用户问题之间的关联性进行准确定位。当接收到用户提问时，通过调用客服中心知识图谱，自动化为用户推送多个用户潜在问题，提高了客服中心的服务质量，改善了用户体验。
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公开(公告)号：CN119720615A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411940887.2
申请日：2024-12-26
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请涉及云计算运维管理领域，公开了基于云环境的运维故障演训与故障场景自动编排系统，包括：故障建模模块、故障预测模块、故障编排模块、脚本执行模块和复盘优化模块；故障建模模块对云平台的组件状态及故障传播路径进行建模，生成故障场景模型；故障预测模块计算故障传播路径的概率，动态确定最优的故障触发路径；故障编排模块自动生成容器化故障编排脚本；脚本执行模块执行故障编排脚本，触发故障；复盘优化模块基于故障演练过程的数据生成复盘报告。本发明通过自动化故障建模、动态预测、脚本编排与复盘优化，提高了故障演练的准确性与效率，适用于复杂、多组件的云环境运维故障模拟与演训需求。
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公开(公告)号：CN117271835A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310656670.8
申请日：2023-06-05
Applicant: 天津科技大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司华北分部
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/36 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了基于知识图谱的电力通信设备故障信息多特征推荐方法，包括如下步骤：获取用户历史检索信息和电力通信设备故障信息；根据用户历史检索信息，构建用户历史检索子图；根据用户历史检索子图，提取用户特征；根据电力通信设备故障信息，利用Neo4j构建电力通信设备故障知识图谱；根据电力通信设备故障知识图谱中的目标节点领域信息，提取图谱特征；将用户特征和图谱特征输入至交叉压缩单元中进行交叉学习，输出电力通信设备故障预测信息。该方法可以实现电力通信设备故障信息的精准检索和个性化推荐，辅助电力通信设备智能运维。
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公开(公告)号：CN111104483A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911309131.7
申请日：2019-12-18
Applicant: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于文本分类机器学习技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的ICT系统故障分析及辅助判别方法，包括：将现有的故障信息以及处理方案进行文本分词预处理；清洗文本特征无关的分词并建立语料库；将语料库中的词语按照它所在文章的出现频率和重要性度量来建立词频矩阵，并计算文本之间的相似度；对词频矩阵进行聚类，引入calinski_harabaz分数对聚类结果进行评估，依据聚类结果建立分类明确的故障信息和解决方案的映射表；当实际故障出现时，将描述该故障的信息文本连同现有故障信息文本进行聚类，根据聚类结果中得出的故障所属类别，查找故障信息和解决方案映射表，调出相应的解决方案辅助工作人员进行故障分析处理。
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公开(公告)号：CN111026870A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911264526.X
申请日：2019-12-11
Applicant: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了属于神经网络学习进行故障分析技术领域的一种综合文本分类和图像识别的ICT系统故障分析方法。该方法是收集客服记录的故障数据，对数据人工预处理,其包括分为文本分类和图像识别两个并行的过程，两个过程最后均要进行分类器分类；然后经过故障判别，建立故障分析模型进行故障分析，经过模型更新后返回开头的数据人工预处理；本发明实现了ICT系统资源的合理配置,缓解日益增长的ICT系统数量给客服运维带来的巨大压力和解决现阶段国网ICT客服仅依靠个人知识储备和经验,而使知识无法共享、内部资源无法高效率协同和有序运行等问题，提升ICT运维的智能化水平。
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