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公开(公告)号：CN115714717B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202211400644.0
申请日：2022-11-09
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/0677 , H04L41/0654 , H04L69/22 , H04L9/40
Abstract: 本申请公开一种基于流量特征的物联网终端通信链路故障定位方法，包括步骤：S1、在服务器上抓取设备上传的流量数据包，获得流量数据包信息；S2、将获得的流量数据包信息进行分类，构建流量数据时序数据集；S3、构建终端设备的流量时序特征库；S4、计算终端设备传输的流量数据时间序列和时序特征之间的最短距离；S5、根据最短距离和距离阈值大小判断当前种类设备的数据传输过程是否正常；S6、若当前设备的传输过程出现异常，则在设备到应用之间的传输链路上选取抓取节点抓取并解析设备报文；S7、通过解析报文内容得到通信链路故障点。本申请可实现广泛适用且可靠的物联网终端到客户应用之间通信链路故障的自动、快速、准确定位。
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公开(公告)号：CN115577769B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202211236320.8
申请日：2022-10-10
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种基于双向神经网络自回归模型的量测数据拟合方法，包括步骤：按时间序列提取缺失数据对应时刻之前的若干同类型连续历史数据预处理成第一输入特征向量输入到训练好的前向神经网络自回归模型中得到所述缺失数据的前向预测值；按时间序列提取缺失数据对应时刻之后的若干同类型连续后来数据、缺失数据对应时刻之前的若干同类型历史数据预处理成第二输入特征向量输入到训练好的后向神经网络自回归模型中得到缺失数据的后向预测值；对所述前向预测值和后向预测值分别加权后得到所述缺失数据的组合预测值。本申请基于历史数据和后来数据对缺失数据进行组合预测，进一步提高了对量测数据拟合的准确度和适用性，对存储空间和算力要求低。
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公开(公告)号：CN116108832A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211603969.9
申请日：2022-12-13
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F40/216 , G06F40/284 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自然语言处理的电力新闻信息统计方法，包括获取电力新闻的历史数据；采用word2vec词向量模型转换为词向量；构建电力新闻信息提取初始模型并训练得到电力新闻信息提取模型；构建电力新闻信息分类初始模型并训练得到电力新闻信息分类模型；采用得到的电力新闻信息提取模型和电力新闻信息分类模型进行实际的电力新闻信息统计。本发明还公开了一种实现所述基于自然语言处理的电力新闻信息统计方法的系统。本发明通过收集电力新闻数据，训练信息提取模型和文本分类模型，然后进行数据汇总统计，实现了电力新闻信息的自动汇总统计的全流程；因此本发明的可靠性高、精确性好且效率较高。
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公开(公告)号：CN113553396A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110755180.4
申请日：2021-07-05
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图向量化方法，包括获取数据集；对数据集建模得到异构信息网络图；将元路径转换为元图并枚举得到元图及元图子图实例的集合；对元图进行一阶编码并利用与每个节点关联的元图集学习各个节点的偏好；在二阶编码中通过连接两个节点的图集对两个节点之间的交互进行建模；整合一阶元图编码和二阶元图编码，对预测得到的包含子图的总体概率进行优化。本发明还公开了实现所述图向量化方法的装置，以及包括所述图向量化方法的电力网图向量化方法。本发明保留了节点之间的潜在复合关系，而且可靠性更高，实用性更好。
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公开(公告)号：CN113255919A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110643305.4
申请日：2021-06-09
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/279
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱与语言模型的联合推理方法，包括获取QA文档并构建知识图谱；对QA文档编码表示并在知识图谱中检索得到知识图谱子图；构建用于表示QA文档中上下文的节点并将该节点连接到知识图谱子图中得到联合图；计算每对QA的相关性评分；进行联合图上的消息传递；对QA文档的编码表示、QA上下文的节点表示和联合图进行操作并输入到最终的模型，完成知识图谱与语言模型的联合推理。本发明方法在工作图上的联合推理算法可以同时更新KG实体和QA上下文节点的向量表示，弥合了两种信息源之间的鸿沟，从而能够更好的识别有效信息和更好的进行联合推理，而且可靠性高，实用性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116527525B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202310494119.8
申请日：2023-05-05
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的设备数据采集方法，包括获取数据采集设备的工作数据信息；将数据采集设备初始化分类；对数据采集设备进行分簇；确定每个簇需要进行压缩的数据项；将数据压缩后再上传；对分簇结果进行更新；重复以上步骤完成基于边缘计算的设备数据采集。本发明还公开了一种实现所述基于边缘计算的设备数据采集方法的系统。本发明通过计算可压缩的数据项，无需人工指定分簇和压缩项；同时本发明能够有效利用数据采集设备的计算能力，减少了上传数据的量，同时通过减少了上传数据的量提高了数据采集的可靠性；因此本发明的可靠性高、精确性好且效率较高。
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公开(公告)号：CN115766913B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202211400604.6
申请日：2022-11-09
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网终端的自动注册方法及系统、设备、存储介质，所述电力物联网终端的自动注册方法通过采用多种协议报文格式分别对报文进行特征提取以输出多个特征子向量，每个特征子向量中仅包含少量的特征数据，通过基于不同协议报文格式提取出的多个特征子向量进行协议识别，可快速识别出终端采用的协议类型，识别效率高。并且，根据协议识别结果从报文中解析出终端的设备标识，并根据设备标识查询终端的注册状态，进而完成终端在物联网平台上的自动注册，避免了繁琐的人工注册过程，提高了注册准确率和效率。
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公开(公告)号：CN113726809B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202111043756.0
申请日：2021-09-07
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于流量数据的物联网设备识别方法，包括获取物联网设备所产生的流量数据；进行流量数据的数据清理并标识设备类型数据；将数据构成特征向量；采用特征向量和对应的设备类型数据训练孪生网络得到物联网设备识别模型；将待识别的物联网设备的流量数据与已经标识设备类型数据的流量数据输入物联网设备识别模型，并通过特征距离对待识别的物联网设备进行设备类型识别。本发明方法无需对现有物联网网络与设备进行改造，而且能够在少量样本情况下得到较高的识别精度，可靠性高，实用性好，有效性好，适用于现有物联网设备识别场景。
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公开(公告)号：CN116089564A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211604427.3
申请日：2022-12-13
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力技术标准信息提取方法，包括获取历史电力技术标准；采用word2vec词向量模型转换为词向量；构建电力技术标准信息提取初始模型并采用词向量训练得到电力技术标准信息提取模型；将实际的电力技术标准输入到电力技术标准信息提取模型得到提取的电力技术标准信息。本发明还公开了一种实现所述基于深度学习的电力技术标准信息提取方法的提取系统。本发明公开的这种基于深度学习的电力技术标准信息提取方法及提取系统，通过收集电力技术标准数据，训练信息提取模型然后进行数据汇总统计，实现了电力技术标准关键信息的自动提取汇总统计的全流程；因此本发明的可靠性高、精确性好且效率较高。
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公开(公告)号：CN115577756A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211199018.X
申请日：2022-09-29
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06F40/284 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种大规模电力数据异常检测方法，包括获取待检测的电力数据并处理得到标准数据集；计算各数据之间的相似度；得到各数据的相似度数据标签；获取电力数据异常检测的历史检测规则并处理得到对应的核查表和核查字段；根据各个数据的相似度数据标签和核查表及核查字段生成待检测电力数据的检测规则；采用待检测电力数据的检测规则进行实际的异常检测。本发明还公开了一种实现所述大规模电力数据异常检测方法的检测系统。本发明实现机器发现与专家经验的融合，使得机器生成的检测规则得到专家经验的反馈和优化，还引入词向量分词算法和自然语言处理模型生成检测规则，提升发现效率；本发明的可靠性更高，准确性更好，而且效率更高。
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