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公开(公告)号：CN118524450A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202311767905.7
申请日：2023-12-20
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 陶俊 , 盛晔 , 王刘旺 , 杨彬彬 , 周辉 , 于军 , 罗华峰 , 毛舒乐 , 白景坡 , 邱镇 , 靳敏 , 尚书 , 郭庆 , 宋杰 , 张天奇 , 余江斌 , 林胜 , 吴小华
IPC: H04W28/088 , H04W28/084
Abstract: 本发明提供一种边缘算力动态调度系统及方法，属于边缘算力技术领域。所述边缘算力动态调度系统包括云计算中心、边缘节点、算力动态调度模块和调度分发模块。该边缘算力动态调度系统及方法通过设置云计算中心进行统一数据处理和长期的数据存储，然后利用算力动态调度模块根据边缘节点的系统状态和处理任务需求调整和分配计算资源，其次利用调度分发模块接收算力动态调度模块发出的处理任务，并将处理任务分配给边缘节点，边缘节点靠近数据源和终端用户以提供低延迟的数据传输、处理、计算和存储服务，从而提高数据传输的效率，以实现更快速、更可靠和更安全的数据传输和处理。
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公开(公告)号：CN111858530B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010637310.X
申请日：2020-07-03
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/18 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于海量日志的实时关联分析方法及系统，通过改进的Storm实时计算系统，对实时增加的海量日志数据进行实时的关联规则挖掘，针对电力信息系统中产生的海量日志数据，通过Storm实时计算系统和关联规则挖掘相关技术结合实现面对实时新增的日志数据进行即时的关联规则挖掘，对信息系统多个指标日志数据进行关联分析，针对系统故障可进行迅速定位，方便查到系统故障根因，提升信息系统运维效率。
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公开(公告)号：CN111782817B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010480291.4
申请日：2020-05-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种面向信息系统的知识图谱构建方法、装置及电子设备，包括：采集信息系统的多源异构数据；数据整合与知识抽取，对结构化数据、半结构化数据和非结构化数据获取三元组数据；设定主图与辅图；遍历每个辅图gi中的每个实体e，从主图G中获取与实体e同名的实体e1′，采用预设同名实体融合方法将实体e与主图G上的实体e1′融合；遍历每个辅图gi中的每个实体e，从主图G中找出与之不同名的实体e2′，采用预设不同名实体融合方法将实体e与主图G上的实体e2′融合；构建知识图谱；本发明在实体消歧中采用自适应双阈值设置提高决策精度，在共指消解中采用相似度多步计算方法减少运算复杂度，加快共指消解速度。
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公开(公告)号：CN111858029A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010550161.3
申请日：2020-06-16
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于离散粒子群的Storm集群负载均衡方法及系统，包括：获取工作节点个数s和待分配的任务个数t；初始化粒子群；获取初代每个粒子的Pbest和粒子群的Gbest；更新每个任务分配方法；更新迭代更新后的每个粒子的Pbest和粒子群的Gbest；直到迭代次数达到预设的最大迭代次数，获得全局历史最佳任务分配方法Gbest；根据全局历史最佳任务分配方法Gbest运行Storm集群；本发明采用粒子群算法来进行Storm集群调度的策略能够提升Storm集群的性能利用率，不会出现某一个工作节点的CPU满载而另一个工作节点空载的情况。
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公开(公告)号：CN113850285A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110872816.3
申请日：2021-07-30
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于边缘计算的输电线路缺陷识别方法及系统，该方法包括：向云计算平台发送请求，获取监测任务以及监测任务对应的图像分析模型；对监测任务进行识别，得到每个监测任务的图像采集策略以及采集图像的分析处理策略；根据图像采集策略和采集图像的分析处理策略进行输电线路缺陷识别，将识别出来的输电线路缺陷进行分类；基于同一类别的输电线路缺陷生成输电线路缺陷日志数据上传至云计算平台，本发明解决在视频流接入并发量大的情况下，后台分析负荷重，效率低，隐患监测质量低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112347916A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011224459.1
申请日：2020-11-05
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了基于视频图像分析的电力现场作业安全监控方法及装置，包括：基于静态图像进行绝对违章状态分析，获取电力现场作业监控视频的静态图像并进行预处理；通过聚类算法获取图像中的作业人员目标区域；获取目标区域内的人体骨架关键点位置，并获取人体分区域图像；结合分区域图像、作业人员目标区域图像以及静态图像整体图像通过卷积神经网络模型判断作业人员行为种类获取违章行为分析结果；本发明通过基于多种图像区域的特征融合，实现了对人体和环境交互特征的融合，同时融合了人体骨架关键点位置特征，提高了行为种类识别判断的准确性，通过关键区域的高效特征表示进行行为种类分析，减少冗余图像信息带来的计算量。
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公开(公告)号：CN111652406A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010281572.7
申请日：2020-04-10
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 合肥工业大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种云-边协同下电网设备运行状态预测方法及系统，具体涉及数据分析处理技术领域，该方法可以包括：监测至少一个电网设备连续的运行状态参数，并提取连续的运行状态参数中的运行特征数据；将提取到的运行特征数据输入预设的状态预测模型，以通过状态预测模型获取电网设备的状态预测结果；将状态预测结果传输至指定客户端，由客户端进行可视化展示。基于本发明提供的方案可以实现对电网设备的及时运行状态记录及在线预测，提高电网设备实时运行状态预测的精度。
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公开(公告)号：CN111600297A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010281560.4
申请日：2020-04-10
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 合肥工业大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置，具体涉及数据分析处理技术领域，该方法可以包括：对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测，采集电网设备实时监测数据；对采集到的电网设备实时监测数据进行分析，得到电网设备实时运行状况的分析结果；将分析结果传送给客户端，客户端对所述分析结果进行可视化展示。基于本发明提供的方案可以实现电网设备状态的实时参数有效获取与上传，以及边缘端远程实时精准控制和快速灵活部署。
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公开(公告)号：CN111600297B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010281560.4
申请日：2020-04-10
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 合肥工业大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种云‑边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置，具体涉及数据分析处理技术领域，该方法可以包括：对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测，采集电网设备实时监测数据；对采集到的电网设备实时监测数据进行分析，得到电网设备实时运行状况的分析结果；将分析结果传送给客户端，客户端对所述分析结果进行可视化展示。基于本发明提供的方案可以实现电网设备状态的实时参数有效获取与上传，以及边缘端远程实时精准控制和快速灵活部署。
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公开(公告)号：CN112508243B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011338529.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了电力信息系统多故障预测网络模型的训练方法及装置，包括：获取时间序列的告警数据集，对所述告警数据集进行数据增强，得到增强的训练样本集；基于训练样本集获取用于模型训练的输入样本和与输入样本对应的目标输出样本；基于所述输入样本、目标输出样本和预设的网络模型损失函数对预设的神经网络模型进行迭代训练，获取多故障预测网络模型。本发明通过对原始数据集进行数据增强处理，实现数据特征均衡，基于数据增强后的训练样本集进行模型训练拟合得到的多故障预测网络模型具备更高的预测精度和更稳定的预测效果。(56)对比文件李艳霞.不平衡数据分类方法综述《.控制与决策》.2019,第34卷(第4期),第673-688页.Shengguo Hu，etc.MSMOTE: ImprovingClassification Performance when TrainingData is imbalanced《.2009 SecondInternational Workshop on ComputerScience and Engineering》.2009,
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