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公开(公告)号：CN113989746B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202111319503.1
申请日：2021-11-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 西北工业大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种场景中复杂事件的检测方法、系统、设备及存储介质，方法包括：将同一时间段内连续的第一数量个光波谱段实时图像序列，输入到预设事件内容提取模型中，以使预设事件内容提取模型对第一输入参量进行特征提取，并输出同一时间段内检测到的复杂事件，其中，复杂事件为光波谱段实时图像序列的空域特征和时域特征，将复杂事件输入到预设复杂事件检测模型中，以使预设复杂事件检测模型对第二输入参量进行特征提取，并输出第二输入参量对应的检测结果。本发明通过综合多种光波谱段实时图像序列，结合复杂事件数据库和神经网络模型，对采集的多种光波谱段实时图像序列进行特征提取和复杂事件确定，实现对场景中复杂事件的高效检测。
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公开(公告)号：CN110213164B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910423580.8
申请日：2019-05-21
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 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L12/733 , G06Q50/00 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开一种基于拓扑信息融合的识别网络关键传播者的方法及装置，该方法包括：根据各个网络节点的直接连边数量计算网络中各个节点的度，即各个节点对应的邻居节点的个数；依据所述节点的度计算各个节点的H指数；计算所述网络中每对节点间的最短距离，进而得到各个节点的排名对应分值。本发明采用网络节点的常用指标得到一种可以全面反映社交网络节点角色的排名分值，可以更加准确的定位节点在社交网络中的定位角色，准确的挖掘出社交网络中的关键传播者，降低错判率；并且本发明采用Dijkstra算法，跟其他距离算法相比时间复杂度低，适用于复杂的社交网络时，时间成本更低，提高了识别效率。
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公开(公告)号：CN109146777B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810621592.7
申请日：2018-06-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供了利用预训练网络的感知相似性进行混合图像超分辨方法，包括：将已知图像进行分解得到低分辨率图像，基于低分辨率图像建立对比词典，基于对比词典得到与已知图像对应的高分辨率图像块；获取已知图像，基于卷积神经网络对已知图像进行差值运算，得到高分辨率图像；构建基于感知相似度的损失函数，基于损失函数的运算结果选取如步骤一所示的内部重构方法或是如步骤二所示的外部重构方法对待处理图像进行超分辨率重构处理。通过对预先训练的VGG网络的特征代表来计算感知相似度，重构每个补丁并最小化超分辨错误，最终达到重构基于最优质性能的HR图像的结果，避免了内部和外部SR算法的缺点，大大提升了有效性、实用性和稳定性。
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公开(公告)号：CN110209713A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910565855.1
申请日：2019-06-26
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种异常网架结构识别方法及装置，涉及电力传输技术领域。方法包括：获取待识别网架数据，待识别网架数据包括多个网架结构的运维数据；将多个网架结构的运维数据输入网架识别模型，得到识别结果，识别结果包括如下中的至少一种信息：各个网架结构之间的关联关系、每个网架结构中各个电力设备之间的层级关系、以及每个网架结构中各个电力设备所记录的运维数据；根据识别结果中的至少一种信息，确定多个待识别网架中的异常网架结构。通过根据由网架识别模型输出的识别结果确定待识别网架中是否存在异常网架结构，无需通过人工手动对各个网架结构的网架数据进行梳理，减少了确定异常网架结构所花费的时间，提高了确定异常网架结构的效率。
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公开(公告)号：CN109492358A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811118944.3
申请日：2018-09-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 西安交通大学 , 南京理工大学
Inventor： 高灵超 , 葛华利 , 董爱强 , 吴嘉生 , 刘立威 , 许传波 , 王小平 , 余仰淇 , 陈坤 , 靖稳峰 , 李继红 , 陈建 , 秦俊宁 , 卜京 , 王志强 , 江樱 , 孔文杰 , 卢文达 , 周洋 , 戴波 , 王红凯 , 王剑 , 白万建 , 李东 , 王勇 , 刘范范 , 汤琳琳 , 郭刚 , 张福华 , 郭健
CPC classification number: G06F21/31 , H04L63/08 , H04L63/101
Abstract: 本发明涉及一种开放接口统一认证方法，方法如下：接口调用方在发起接口调用请求前，接口调用方从认证服务器读取随机数用于数字签名；接口调用方将携带签名信息向接口提供方请求调用；接口提供方在接收到调用请求后，将接收到的签名信息和接口提供方的IP地址一并发送至认证服务器；认证服务器校验接口调用方的签名信息和接口提供方的IP地址之间是否有访问权限；若认证服务器认证有访问权限则将认证服务器接收到的信息发送至签名服务器；签名服务器在接收到信息后，验证接口调用方的签名信息的有效性并将验证结果反馈给认证服务器；认证服务器将反馈的验证结果反馈给接口提供方。本发明提高了安全性且操作方便，提高了认证效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117640534A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311592149.9
申请日：2023-11-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L47/56 , H04L47/6275 , H04L47/62 , H04L49/90 , H04W28/02
Abstract: 本发明提供了一种时间敏感网络最大时延优化方法、系统、设备及介质，所述方法为根据时间敏感网络中各个优先级队列门控周期时间，计算高低优先级业务流窗口重叠时间和统计低优先级业务转发时间，并依此确定优先级队列门控周期时间更新值后，将各个优先级队列门控周期时间更新值配置于交换机，并根据获取的门控周期调整后的业务流转发曲线、业务流累积曲线以及预先构建的端到端时延模型，得到调控后最大时延，并将调控后最大时延加入预设最大时延队列后，判断调控后最大时延是否满足预设优化目标，并在判定不满足时，重新确定各个优先级队列门控周期时间更新值，直至得到最大时延最小值。本发明能有效调整和降低时间敏感网络的最大通信时延。
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公开(公告)号：CN114936748A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210415451.6
申请日：2022-04-18
Applicant: 华北电力大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种维持电网稳定的方法，尤其是一种面向毫秒级切负荷的5G适配性分析方法。该方法基于预先构建的5G通信需求指标体系构建模糊判断矩阵；采用模糊理论层次分析法，基于模糊判断矩阵计算得到切负荷5G通信需求指标的主观权重；获取多指标判决矩阵，基于多指标判决矩阵构建主成分矩阵；采用主成分分析法，基于主成分矩阵计算得到切负荷5G通信需求指标的客观权重；基于主观权重和客观权重计算得到毫秒级切负荷适配结果，能够定量地描述5G与毫秒级分层切负荷系统各电压层级的适配性，为分层毫秒级切负荷的站端发展规划提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN114241294A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111320478.9
申请日：2021-11-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 西北工业大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种设备异常检测的方法、系统、设备及存储介质，方法包括：在预设时长内，使用三光采集设备对目标设备进行数据采集，获得三光融合图像序列数据，将其输入到异常特征提取模型进行特征提取，获得多变量时序序列数据，对多变量时序序列数据中的部分数据或全部数据，进行子序列划分，获得多变量子序列段数据，将其输入到预设异常检测模型中进行误差判定，获得目标设备的异常状态判断结果。通过对经过异常特征提取的多变量时序序列数据进行子序列化分，在保证数据准确的基础上，获得了反应设备异常的多变量子序列段数据，使本发明相较于现有技术，在检测准确性和检测效率上均有提高。可见，本发明提高了对电力设备异常检测的效率。
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公开(公告)号：CN113987953A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111319532.8
申请日：2021-11-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 西北工业大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种故障检测模型轻量化的方法、系统、设备及存储介质，方法包括：利用预设训练集和预设测试集对第一电力设备故障检测模型进行训练，获得第二电力设备故障检测模型，利用轻量化网络结构对第二电力设备故障检测模型的基础网络结构进行替换，获得第三电力设备故障检测模型，将第三电力设备故障检测模型输入到预设压缩微调算法中，进行压缩微调，获得第四电力设备故障检测模型，将第四电力设备故障检测模型输入到预设优化引擎中，以使预设优化引擎对第四电力设备故障检测模型进行优化，获得轻量化的电力设备故障检测模型。本发明实现了在保证输出结果准确的前提下，降低神经网络模型的结构复杂程度。
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公开(公告)号：CN112131873A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011063051.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 西安交通大学 , 美林数据技术股份有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供了一种文本的词性标注方法及装置，该方法包括：当接收到文本处理指令时，确定所述文本处理指令所对应的任务类型；在所述任务类型为词性标注任务的情况下，获取所述文本处理指令所指定的待标注文本集合，所述待标注文本集合包含至少一个待标注文本；确定待标注文本集合中的待处理文本所属的语料领域，并确定所述语料领域对应的预先设置的词性标注模型；对所述待标注文本集合中的每个所述待标注文本进行预处理；将每个经过预处理的待标注文本依次输入至所述词性标注模型中，得到每个所述待处理文本对应的词性标注结果。应用本发明提供的方法，能够应用待标注文本所属的语料领域对应的词性标注模型进行词性标注，提高了词性标注的准确率。
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