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公开(公告)号：CN112866996A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011622263.8
申请日：2020-12-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/0431 , H04L29/06
Abstract: 本申请公开了一种电卡及电力数据传输系统，其中电卡包括：电卡本体；设置于电卡本体上的指纹传感器；设置于电卡本体上的标记生成器；设置于电卡本体上、与指纹传感器的输出端、标记生成器的输出端连接的密钥处理模块；设置于电卡本体上、与密钥处理模块的输出端、电网业务系统的输入端连接的信号传输模块。本申请中的电卡可对电网业务系统进行加密处理，这样在通过电卡获取数据信息的过程中，数据不会被窃取，保证了数据信息的安全，提供了一种安全性更高的电卡，以保护电网业务系统的信息安全。
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公开(公告)号：CN107562782B
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201710606890.4
申请日：2017-07-24
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F16/2455 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种基于CIM模型的多级缓存方法、装置及系统，其方法包括：建立由软引用池和弱引用池形成的二级阶梯式缓存池，用以缓存引用池所引用的CIM对象，其中CIM对象包括记录CIM对象当前访问时间的时标；建立动态的CIM对象过期检查线程；根据最大配置内存的使用率，CIM对象过期检查线程周期性整理二级阶梯式缓存池，释放所检查到的过期的CIM对象。本发明通过对二级阶梯式CIM对象类缓存池设置较低级的守护线程，最大化利用可用内存增加CIM对象缓存量，并且确保了缓存的开启不影响系统正常运行。
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公开(公告)号：CN108449318A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810129788.4
申请日：2018-02-08
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心 , 威海欣智信息科技有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开一种基于CIM模型区域路径的区域权限控制方法、装置及系统，其中，基于CIM模型区域路径的区域权限控制方法包括在CIM模型中预设能确定区域信息的区域类型及其记录区域信息的区域属性；基于CIM模型构建系统中区域类型与非区域类型的区域路径列表，并根据相互的关联关系生成适配的区域路径排序；按照区域路径排序获取区域对象的区域信息；根据对象的区域信息进行过滤，去除客户端无权访问的对象及其关联关系。该装置用于实现上述方法。本发明根据多条对象遍历路径推演对象区域所属，根据访问客户端的IP地址获取可访问的区域白名单，过滤不可访问的数据，透明地实现带有区域数据访问安全控制的CIS接口数据访问。
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公开(公告)号：CN109299089B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201810982952.6
申请日：2018-08-27
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/953
Abstract: 本发明涉及画像数据计算及存储技术，为标签数据计算及存储方法和系统，其方法包括：获取并存储业务数据；对过程数据两级缓存：对业务数据按照时间周期汇总计算，获得并缓存一级过程数据，对一级过程数据按照时间窗口汇总计算，获得并缓存二级过程数据；对结果数据两级缓存：对二级过程数据根据机器学习算法计算，获得并缓存三级结果数据，对三级结果数据按照画像标签计算规则计算，获得并缓存四级画像标签数据；将四级画像标签数据转化为画像标签实时数据、画像标签历史数据及标签分析数据，对画像标签实时数据、画像标签历史数据进行存储并对标签分析数据进行缓存，并对数据查询请求进行判断处理。应用本发明，可提高标签数据查询效率。
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公开(公告)号：CN107908470B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201710606760.0
申请日：2017-07-24
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心 , 威海欣智信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于CIM模型的查询访问方法、装置及系统，属于数据传输技术领域。其方法包括：基于CIM模型生成CIM对象类，其中该CIM对象类包括唯一标识CIM对象的ID和记录CIM对象当前访问时间的时标；以所述CIM对象的ID为引用池条目的斌值，建立由软引用池和弱引用池形成的二级阶梯式CIM对象缓存池；接收目标对象的查询访问请求，获取目标对象ID；查询目标对象ID是否与CIM对象缓存池所引用的CIM对象的ID相匹配；若上述查询成功，则访问所查询到的CIM对象；若上述查询失败，转向服务器进行查询访问。本发明解决了短期频繁访问CIM对象造成与服务器的过度交互以及垃圾搜集不能释放被引用的CIM对象的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110162576A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910321874.X
申请日：2019-04-22
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本申请提供了一种基于系统指标数据的数据预测方法、系统及电子设备，属于数据分析领域。该基于系统指标数据的数据预测方法通过对系统数据进行分析后,对相关数据进行处理，生成相应的处理结果，最后把处理的数据提供给用户，作为参考。这种方法有效提高系统数据展示的完整性，避免数据录入错误等数据问题，有助于业务人员分析数据，发现数据中存在的疑点，减少数据错误而引发的业务风险。该方法具逻辑清晰，数据检查筛选效率高等优点，很好解决系统过分依赖业务人员对数据进行审查的工作，减少工作量、遗漏风险大的问题，有助于工作的顺利进行。
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公开(公告)号：CN109272049A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811158494.0
申请日：2018-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本发明提供一种用电负荷模式提取方法及系统、计算机设备及介质，该方法，包括：以预设采样时间间隔获取用户用电量数据序列，得到N维数组；其中，所述N为正整数；利用所述N维数组之间的距离与邻域半径的预设数学关系，得到所述邻域半径；利用所述邻域半径，计算所述N维数组的邻域数组数目，以利用邻域数组数目与所述MinPts的预设数学关系，得到所述MinPts；利用所述邻域半径、所述MinPts，以基于密度的空间聚类算法对各用户对应的N维数组进行分类；对同类N维数组的相同维度求取平均值，得到对应的平均负荷数组。本发明应用改进的聚类算法，无需事先提供特定的聚类数，能够根据数据本身的分布的密集程度来自行聚类，适应范围广，应用灵活。
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公开(公告)号：CN108345638A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810014863.2
申请日：2018-01-08
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心 , 威海欣智信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种电力系统资源关联的量测值的发布方法、装置及系统，其中，电力系统资源关联的量测值的发布方法包括：从公共信息模型中提取电力系统资源的各子类型；根据所提取的电力系统资源的各个子类型及与各个子类型相关联的量测配置集合化量测值列表；发布服务器接收并解析客户端提交的电力系统资源的查询请求；若该请求中具有集合化量测的属性，则发布服务器打包相应的集合化量测值发布至客户端。本发明有效地解决了现有GDA接口在获取电力系统资源对象关联的量测值时存在的步骤繁琐、传输效率较低的不足。
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公开(公告)号：CN107562782A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710606890.4
申请日：2017-07-24
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心 , 威海欣智信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于CIM模型的多级缓存方法、装置及系统，其方法包括：建立由软引用池和弱引用池形成的二级阶梯式缓存池，用以缓存引用池所引用的CIM对象，其中CIM对象包括记录CIM对象当前访问时间的时标；建立动态的CIM对象过期检查线程；根据最大配置内存的使用率，CIM对象过期检查线程周期性整理二级阶梯式缓存池，释放所检查到的过期的CIM对象。本发明通过对二级阶梯式CIM对象类缓存池设置较低级的守护线程，最大化利用可用内存增加CIM对象缓存量，并且确保了缓存的开启不影响系统正常运行。
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公开(公告)号：CN105897517A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610454965.7
申请日：2016-06-20
Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心
CPC classification number: H04W24/06 , H04L43/08 , H04L63/1408 , H04W24/08
Abstract: 本发明公开一种基于SVM的网络流量异常检测方法，其包括：读取历史网络流量数据；提取历史网络流量数据的网络流量特征；将网络流量特征进行数据标准化；对网络流量特征进行约简，得到精简优化的特征子集；利用SVM对最优特征子集进行训练，得到SVM分类器；对处理后的在线的测试网络流量数据加入SVM分类器中，用SVM分类器计算，得到最终的分类结果，判定处理后的在线的测试网络流量数据是否为异常网络流量数据。与现有技术相比，本发明用PCA?TS方法对网络流量特征数据进行特征约简降维，并选择最优的特征子集。避免了“维数灾难”带来分类检测时间长、效率低、占用更大的储存空间的问题；而且为后续处理降低处理时间，提高了分类器的分类精度。
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