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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118075310A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410307711.7
申请日：2024-03-18
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H04L67/12 , H04L69/18 , H04L49/113 , H04L41/0663 , H04L41/0681
Abstract: 本发明涉及数据通信技术领域，具体提供一种电力数据收集方法、系统、终端及存储介质，包括：通过协议适配器与多种采用不同通信协议的数据采集设备建立通信连接，并通过通信链路从相应的数据采集设备获取电力数据；对获取的电力数据进行完整性校验和预处理，并将预处理后的电力数据保存至分布式存储系统；对通信链路的通信质量进行监测，并在监测到异常时生成相应的告警提示信息；设置主备模式的交换机架构，若主交换机故障则将通信业务切换至备交换机。本发明通过协议适配器、通断检测及中断重传服务、主备切换服务、数据采集完整机制和时效保障机制，实现了数据的实时采集和推送，扩展性高、系统兼容性广、运行稳定性强。
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公开(公告)号：CN117827847A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410238783.0
申请日：2024-03-04
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 孙岗 , 梁云丹 , 严莉 , 黄怡 , 赵鹏 , 曲延盛 , 朱朝阳 , 常英贤 , 王高洲 , 呼海林 , 朱亚运 , 杨坤 , 牛德玲 , 刘新 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 管荑 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 张金国 , 王雨晨 , 刘保臣 , 胡斌浩
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/28 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于大数据技术领域，为了解决问法训练样本数据少的问题，提出了结合大语言模型的训练样本构建方法、系统、设备及介质，通过利用所获取的库表结构化知识数据构建Prompt模板，所述Prompt模板中库表结构和库表中知识数据相对应；根据所构建的Prompt模板，基于第一大语言模型得到包含问法和查询意图的推理结果；对所得到的推理结果构建扩充问法清单，并对所述扩充问法清单基于第二大语言模型获取问句中关键信息的预标注结果；将所述扩充问法清单以及对应的预标注结果作为问法训练数据用于训练问答模型，帮助在模板生成SQL方案中解决问法训练数据不足，以及扩充问法标注耗时导致方案可实施性降低的难题。
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公开(公告)号：CN117851920B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410256677.5
申请日：2024-03-07
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 孙岗 , 赵鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 常英贤 , 呼海林 , 王高洲 , 杨坤 , 牛德玲 , 邵志敏 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 管荑 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 周洁 , 孟祥鹿
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F18/25 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力数据异常检测技术领域，具体为电力物联数据异常检测方法及系统，利用堆叠离散小波变换对原始电力数据进行分解，并将分解后的数据输入到时空网络模型中，能够同时挖掘时序特征和序列间的复杂关联。在训练过程中，将数据切片作为输入训练异常检测模型，最后在待检测的数据经过预处理后输入异常检测模型，并与真实数据计算异常评分，判断评分是否超过阈值，超过则为异常。通过运用离散小波变换、时空网络以及变分自编码方法，能够更好地表征时间序列数据，从而提高异常识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117833243B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410250867.6
申请日：2024-03-06
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 梁云丹 , 孙岗 , 黄怡 , 赵鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 常英贤 , 王高洲 , 呼海林 , 杨坤 , 牛德玲 , 刘新 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 管荑 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 张金国 , 王雨晨 , 刘保臣 , 胡斌浩
IPC: H02J3/00 , G06Q30/0202 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力预测技术领域，为了解决现有的混有非时序特征因素难以处理的问题，以及深度学习可解释性差，电力预测不准确的问题，提出了一种电力短期需求预测方法、系统、设备及介质，利用可解释模型得到的第二负荷预测结果，和预训练模型得到的第一负荷预测结果，基于第一负荷预测结果和第二负荷预测结果的相似度对预训练好的预测模型进行再次训练，得到训练好的预测模型，提高预测模型的预测的准确性；在预测模型中，通过对空间特征和时序特征的分别提取后再融合的方式，解决混有非时序特征因素难以处理的问题，提高电力需求预测的准确性。
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公开(公告)号：CN112702341A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011537806.6
申请日：2020-12-23
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护的用户用电数据共享方法及系统。所述方法包括：可信机构生成加密公钥和私钥；电力数据采集模块对能耗数据进行采集、加密；数据聚合模块对加密的数据进行聚合；控制中心存储经过聚合后的能耗数据；平台用户注册并获得可信机构生成的对称密钥；平台用户发送服务请求，当控制中心接收到服务请求时，验证平台用户合法性；若平台用户合法，则根据服务请求对请求范围内的数据在密文上进行聚合后通过私钥解密聚合值，并根据请求的服务类型进行相应计算，然后采用平台用户的对称密钥加密发送响应信息；平台用户使用对称密钥解密响应信息，获得所请求的数据。本发明实现数据共享而不会泄露隐私，具有快速计算和响应的特点。
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