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公开(公告)号：CN119089489A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411097428.2
申请日：2024-08-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G06N20/00 , H04N19/172 , H04N19/20
Abstract: 本发明公开了一种多数据中心监控图像数据方法、系统和设备，其中方法包括：对各数据中心监控图像中待共享的数据进行预处理和隐私保护处理；对处理后的数据进行加密，并对各数据中心的模型进行模型对齐；各数据中心将已经加密对齐的模型，在中央服务器通过互相通信进行聚合更新，更新模型参数，构建出联合模型，使用联合模型完成数据共享；本发明数据共享方法能够增强数据保密性、提高数据分析和处理能力。
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公开(公告)号：CN112884008B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110095638.8
申请日：2021-01-25
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种电力信息采集系统运行状态的预测评估方法及装置，所述方法包括：实时采集布置于各个地点的电网数据信息；根据电网实际情况对已有数据以及实时采集的数据进行标注处理，对标注的不同数据赋予不同权重；利用深度残差网络Resnet‑50融合多尺度卷积网络，从标注数据集中提取多尺度用电信息特征；将提取的特征向量输入预测模型，所述预测模型为结合了BiLSTM和Attention网络的模型，输出状态预测及其得分。本发明通过对新旧数据集的权重实时进行调整，利用多尺度的卷积网络分别提取到用电数据浅层深层的特征，预测模型的组合更加关注于对性能提升有用的部分，从而能够对用电信息采集系统的状态进行及时的预测评估，有效保障电力生产安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN109213760B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810868419.7
申请日：2018-08-02
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种非关系数据存储的高负载业务存储及检索方法，存储过程为接收新建/更新非关系数据的请求，对非关系数据构建元数据信息，将元数据信息放入缓存并永久存储；获取索引键值信息，构建索引信息，将索引信息存入缓存并永久存储。检索过程为接收数据检索请求，从缓存获取元数据信息，并将元数据信息返回；根据元数据信息查找索引信息，并将索引信息返回。本发明对于较大量数据，可以实现高效存储与检索，并且简单可靠，易于运行维护，成本低廉。
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公开(公告)号：CN113031983A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110147585.X
申请日：2021-02-03
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于深度强化学习的软件智能升级方法及装置。所述方法包括：采集软件运行参数以及用户操作参数，并确定所述软件运行参数以及用户操作参数下软件的基准升级时间点；根据所述软件运行参数以及用户操作参数，利用策略网络给出预测的升级时间点，将预测的升级时间点和所述基准升级时间点的差值作为强化学习的奖励，并将奖励作为策略网络的标签值，通过训练得到训练好的软件智能升级模型；获取软件实时运行参数和用户操作参数，传入训练好的软件智能升级模型，得到当前升级时间点的可信值，并根据可信值判断是否进行升级。本发明基于强化学习和深度学习，实现软件系统的智能升级时机预测，极大地提高软件升级效率。
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公开(公告)号：CN111737001A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010586551.6
申请日：2020-06-24
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种计算系统负载均衡方法，该方法通过决策树来动态赋予GPU单元权重，然后采用平滑轮询加权法动态分配计算任务，有效地提高了CPU和GPU的协同计算系统的效率，同时保证了系统的负载均衡。本发明还提供了基于上述方法的计算系统负载均衡装置及存储介质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110309970A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910575873.8
申请日：2019-06-28
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种数据预测方法、装置，所述方法包括：获取系统的历史数据以及系统的第一T-1时刻数据；基于所述历史数据以及所述第一T-1时刻数据，预测得到系统的第一T时刻数据；使用对所述第一T-1时刻数据进行修正后得到的第二T-1时刻数据，对所述第一T时刻数据进行修正，得到第二T时刻数据；使用所述第一T时刻数据以及所述第二T时刻数据，建立关于时间的数据预测函数；将ΔT代入所述数据预测函数，预测得到系统的ΔT+T时刻数据。采用上述方案，可以通过较为简单的计算方式实现准确的数据预测。
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公开(公告)号：CN110247805B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910550676.0
申请日：2019-06-24
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
Abstract: 本发明公开一种基于K壳分解的识别传播关键节点的方法及装置，该方法包括：通过采集社交平台的消息转发建立传播网络，将所述传播网络中转发消息的个体确定为节点；依据好友列表数据得到各个节点对应的连边数量；依据所述节点的度计算各个节点的K壳索引；计算所述传播网络中每对节点间的最短距离，所述节点间的最短距离用来表征个体处于社交网络中的传播位置；根据所述K壳索引和所述节点间的最短距离计算各个节点的排名对应分值，进而得到所述传播网络中的关键传播者。本发明可以更加准确的定位节点在网络中的定位，准确的挖掘出社交网络中的关键传播者，降低错判率。
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公开(公告)号：CN112506673A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202110153068.3
申请日：2021-02-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向智能边缘计算的协同模型训练任务配置方法，该方法用于边缘计算节点且包括一或多个训练时隙，每一训练时隙包括如下步骤：向一或多个移动设备发送模型训练请求；接收来自一或多个移动设备汇报的当前时隙的可用状态和用户数据规模；基于先前得到的任务配置结果和各移动设备的当前可用状态，确定参与训练的移动设备和交互模型训练所需的训练小轮数目；与参与训练的移动设备进行交互模型训练直至达到确定的训练小轮数目，根据训练效果和各移动设备汇报的用户数据规模，构建以最小化边缘训练资源的使用为目标的优化问题并求解，得到新的任务配置结果。本发明训练资源消耗对比其他方法要少得多，且精度相差不大。
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公开(公告)号：CN110309955A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910511227.5
申请日：2019-06-13
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
Abstract: 本发明公开了一种云环境应用系统非停机升级时的负载预测方法及装置，该方法包括：按时间序列获取云环境应用系统下非停机升级时功能模块负载样本数据集，并进行预处理；对预处理后的负载样本数据集采用三角形隶属函数进行模糊化处理，并用均值等分区间离散化，生成负载离散样本数据集；将负载离散样本数据集交叉生成训练集Str和测试集Ste，利用所述训练集Str构建决策树模型进行升级时负载高低的预测，并进行迭代训练；采用测试集Ste对训练后的决策树模型进行剪枝并进行负载预测。本发明用于解决现有静态负载预测方法负载预测精度不高的问题，实验结果表明，本发明给出的基于决策树预测模型可以很好的预测出在指定日期的负载高低，错误率在3％以内。
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公开(公告)号：CN110247805A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910550676.0
申请日：2019-06-24
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
Abstract: 本发明公开一种基于K壳分解的识别传播关键节点的方法及装置，该方法包括：通过采集社交平台的消息转发建立传播网络，将所述传播网络中转发消息的个体确定为节点；依据好友列表数据得到各个节点对应的连边数量；依据所述节点的度计算各个节点的K壳索引；计算所述传播网络中每对节点间的最短距离，所述节点间的最短距离用来表征个体处于社交网络中的传播位置；根据所述K壳索引和所述节点间的最短距离计算各个节点的排名对应分值，进而得到所述传播网络中的关键传播者。本发明可以更加准确的定位节点在网络中的定位，准确的挖掘出社交网络中的关键传播者，降低错判率。
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