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公开(公告)号：CN116582305A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310442558.4
申请日：2023-04-23
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 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L47/2441 , H04L47/2483 , H04L41/16 , H04L41/147
Abstract: 本申请提供一种电力业务交互行为的持续信任评估方法及相关设备，通过使用流量特征序列刻画出业务流量特征，为各类新型业务终端业务安全基线的建立提供原始的数据基础，使得业务安全基线可以满足终端形态多、厂商类型多、体系结构多、应用协议类型多的新型业务的处理；然后，根据业务安全基线将业务终端进行分簇，并计算终端分簇内每个终端的信任值，根据信任值对每个业务终端进行持续信任评估，通过进行分簇可以更加高效地检测出可能存在的恶意节点，解决网络变动和合谋攻击带来通信安全问题，而通过信任值可以实现对业务终端的持续评估，实现对通信的长时间的实时监控，避免单次认证产生的安全漏洞。
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公开(公告)号：CN117040781A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310762394.3
申请日：2023-06-26
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 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本公开提供一种安全网络的构建方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取网络流量；对所述网络流量进行特征提取，得到所述网络流量的特征序列；基于预设的时间间隔对所述特征序列进行采样处理，并得到特征矩阵；基于所述特征矩阵构建安全网络。本公开中，首先获取了电力业务网络的流量，然后对所得到的流量进行了特征提取并得到了特征序列，之后对特征序列进行了采样处理生成了特征矩阵，最后通过特征矩阵构建了安全网络。
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公开(公告)号：CN119739828A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411794029.1
申请日：2024-12-09
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: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F40/35 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于检索增强生成方案的大语言模型问答方法，包括将源文档分割为若干个文本块；从文本块中抽取元素实例；将元素实例转换为可读的元素摘要；基于图论方案将元素摘要构建为图社区；对图社区生成社区级别的摘要；根据社区级别的摘要生成社区答案并缩减得到全局答案，完成基于检索增强生成方案的大语言模型问答。本发明还公开了一种实现所述基于检索增强生成方案的大语言模型问答方法的系统。本发明提供的这种基于检索增强生成方案的大语言模型问答方法及系统，结合了实体知识图和社区摘要生成技术，基于检索增强生成方案，不仅实现了大语言模型的问答，而且可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN118820269A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410794489.8
申请日：2024-06-19
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: G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F16/2455 , G06F16/248 , G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/332 , G06F16/36 , G06N3/045 , G06N5/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电网故障处置预案检索方法，包括获取已有的电网故障处置预案的数据信息并进行结构化抽取和导入图数据库；确定对应的查询语句和引导语句，用于构成提示语句；生成图数据库的实体链接信息；生成若干组图数据库的Cypher语句；根据Cypher语句的返回结果，采用投票机制得到最终的结果，完成电网故障处置预案的检索。本发明还公开了一种实现所述电网故障处置预案检索方法的系统。本发明提供的这种电网故障处置预案检索方法及系统，通过电网故障处置预案的信息抽取和建模，以及对应的查询语句的生成、结果的筛选等操作，不仅完成了电网故障处置预案的检索，而且本发明的可靠性更高，精确性更好，效率也更高。
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公开(公告)号：CN115586399A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211236807.6
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: G01R31/08
Abstract: 本申请公开了一种基于Flink和回归模型的分时线损异常诊断方法，包括步骤：通过离线历史线损数据建立并训练回归模型；基于DataHub组件实现海量量测数据实时并发接入，通过Flink实时处理接收到的量测数据后计算出线路的分时线损，并结合所述回归模型完成海量分时线损数据的异常诊断，将所述分时线损数据标记区分为正常数据或异常数据；利用缓存数据库Redis对诊断后标记区分为正常数据或异常数据的分时线损数据进行实时高速存储，并将正常的分时线损数据反馈给所述回归模型，实时调整回归模型的参数。本申请一方面提高了通过分时线损进行用电行为异常诊断时效性，另一方面通过在线更新回归模型提高用电行为异常诊断准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119360082A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411361470.0
申请日：2024-09-27
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: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于电力系统的单目标实时跟踪方法，包括获取用于电力系统的单目标实时跟踪数据集；基于孪生网络和Transformer架构，构建单目标实时跟踪初级模型并训练得到单目标实时跟踪模型；将单目标实时跟踪模型用于电力系统，完成电力系统的单目标实时跟踪。本发明还公开了一种实现所述用于电力系统的单目标实时跟踪方法的系统。本发明通过孪生网络和Transformer架构，不仅实现了对电力系统中单目标的实时跟踪，而且可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN119357661A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411361472.X
申请日：2024-09-27
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: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F16/33 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于查询变换器的多模态大模型预训练方法，包括获取设定场景的图片并生成图片‑文本对数据集；将可学习查询作为位置信息并替换为四维坐标；对查询变换器结构进行修正；对可学习查询进行高维空间转换并输入查询变换器中对多模态大模型进行第一阶段训练；将查询变换器输出结合文本信息并输入到冻结大语言模型中完成对多模态大模型的第二阶段训练；完成第一和第二阶段训练后完成最终的基于查询变换器的多模态大模型的预训练。本发明还公开了一种实现所述基于查询变换器的多模态大模型预训练方法的系统，和包括了所述基于查询变换器的多模态大模型预训练方法的电力设备故障诊断方法。本发明可靠性更高，精确性更好，资源占用更少。
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公开(公告)号：CN118965143A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411228053.9
申请日：2024-09-03
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: G06F18/2413 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于引用热度策略的数据分类预测方法，包括以下步骤：获取历史数据，平衡样本数据，得到训练数据集；构建初始热点数据分类预测模型；使用训练数据集，对初始热点数据分类预测模型进行训练，得到热点数据分类预测模型；根据热点数据分类预测模型，进行实际的热点数据分类预测。本发明还公开了一种包括所述基于引用热度策略的数据分类预测方法的调度方法。本发明方法通过构建模型，提高数据处理效率，并且智能调整数据的储存位置，优化储存资源的使用，能快速响应业务时效性需求。
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公开(公告)号：CN119740028A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411794032.3
申请日：2024-12-09
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: G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力系统时序数据生成方法，包括获取电力系统的历史时序数据信息并预处理得到训练数据集；基于Transformer模型构建电力系统时序数据生成初级模型并训练得到电力系统时序数据生成模型；采用电力系统时序数据生成模型生成初级电力系统时序数据并进行过滤，输出符合统计特征和物理规律的电力系统时序数据，完成目标电力系统的时序数据的生成。本发明还公开了一种实现所述电力系统时序数据生成方法的系统。本发明通过对历史时序数据的获取、分析和处理，以及基于Transformer模型构建的数据生成模型的训练，和最终生成数据的修正，不仅实现实现了电力系统时序数据的生成，而且可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN118735299A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410820184.X
申请日：2024-06-24
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: 本发明公开了一种配电网负荷转供决策方法，包括获取目标配电网的数据信息；构建配电网大语言模型用于配电网负荷转供的辅助决策；构建目标配电网的运行场景数据信息；构建并训练得到配电网负荷转供模型；实时获取目标配电网的数据信息，采用配电网大语言模型和配电网负荷转供模型，完成目标配电网的负荷转供决策。本发明还公开了一种实现所述配电网负荷转供决策方法的系统。本发明采用大语言模型和深度强化学习结合的方案来进行配电网负荷转供的决策，因此本发明不仅能够实现配电网负荷转供的决策，而且可靠性更高、精确性更好。
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