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公开(公告)号：CN116415204A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310298736.0
申请日：2023-03-24
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 基于动态知识图谱的数据融合方法及系统，包括步骤1，将知识数据进行级别分类；步骤2，根据级别分类后的数据构建图谱模型并对图谱模型的节点设置图形及颜色；步骤3，将知识数据与图谱模型进行融合并基于知识数据的变化调整图谱模型。本发明通过基于知识数据的节点和重要性进行图形和颜色构建，能够使知识图谱与知识数据的进行高度融合，进而有助于区分不同重要性和节点的知识数据，以解决现有的知识图谱构建方式单一、不同知识数据的区分度较低的问题。
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公开(公告)号：CN117394360B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202311125727.8
申请日：2023-09-01
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明涉及电力系统调度及优化领域，特别涉及了一种分布式电源支撑的区域电网弹性优化调度方法及系统，所述方法包括：建立分布式电源模型；建立评估区域电网弹性的弹性指标；建立区域电网潮流模型；通过二阶段随机规划方法，以分布式电源模型和区域电网潮流模型为约束条件，以弹性指标为优化目标构建调度模型，以解决电网故障的不确定性；基于调度模型，分别输入区域电网正常运行时、故障运行时的状态后进行求解。本发明提升了电网弹性。
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公开(公告)号：CN109639466B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201811434380.4
申请日：2018-11-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司 , 南京有嘉科技有限公司
IPC分类号： H04L41/0631 , H04L41/0659 , H04L43/0817 , H04L9/40 , H02J13/00
摘要： 一种基于“源网荷”的电力工控系统网络安全检测方法，“源网荷”中，包括位于生产控制大区的主站层，位于营销控制大区的地市层、变电站层以及用户终端层，主站层对地市层、变电站层以及用户终端层进行层级控制，除用户终端层外的各层中均设有检测设备，实时检测相应层中入网设备的运行情况，包括接入变电站的路由、交换机、纵向加密设备及负荷控制终端，将检测到的设备异常情况回传给主站层控制中心进行处理，以保证主站层控制中心远程对用户进行正常的断/供电操作。
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公开(公告)号：CN117040619A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310898471.8
申请日：2023-07-21
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏思极科技服务有限公司
IPC分类号： H04B10/079
摘要： 本发明公开了一种光波传递系统。该系统包括：主站、从站、节点以及节点管理单元，其中：主站与从站进行双向光波通信；双向光波通信所在的波分复用的通信链路中包含多个节点；节点管理单元，用于根据节点的异常节点数量和节点总数量确定节点状态参数，并根据节点状态参数确定节点的基础性能系数。本发明实施例的技术方案，通过在主站与从站的波分复用的通信链路中设置节点，并设置节点管理单元对节点状态进行管理和监测，当因光波传递介质自身原因造成的基础性能系数异常时，即表示该通信链路出现通信问题，该系统可以第一时间确定出现问题的节点位置，以便运维人员对其进行运维，进一步保证了光波传递系统中光波传递的准确度。
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公开(公告)号：CN109639466A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811434380.4
申请日：2018-11-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司 , 南京有嘉科技有限公司
CPC分类号： H04L41/0631 , H02J13/0062 , H04L41/0659 , H04L43/0817 , H04L63/02 , H04L63/1416 , H04L63/1425
摘要： 一种基于“源网荷”的电力工控系统网络安全检测方法，“源网荷”中，包括位于生产控制大区的主站层，位于营销控制大区的地市层、变电站层以及用户终端层，主站层对地市层、变电站层以及用户终端层进行层级控制，除用户终端层外的各层中均设有检测设备，实时检测相应层中入网设备的运行情况，包括接入变电站的路由、交换机、纵向加密设备及负荷控制终端，将检测到的设备异常情况回传给主站层控制中心进行处理，以保证主站层控制中心远程对用户进行正常的断/供电操作。
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公开(公告)号：CN117394360A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311125727.8
申请日：2023-09-01
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明涉及电力系统调度及优化领域，特别涉及了一种分布式电源支撑的区域电网弹性优化调度方法及系统，所述方法包括：建立分布式电源模型；建立评估区域电网弹性的弹性指标；建立区域电网潮流模型；通过二阶段随机规划方法，以分布式电源模型和区域电网潮流模型为约束条件，以弹性指标为优化目标构建调度模型，以解决电网故障的不确定性；基于调度模型，分别输入区域电网正常运行时、故障运行时的状态后进行求解。本发明提升了电网弹性。
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公开(公告)号：CN115794894B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211418695.6
申请日：2022-11-14
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： G06F16/2457 , G06F16/242
摘要： 一种基于用户兴趣偏好的故障案例推送方法，涉及已知电力调度自动化系统中存储有故障信息和故障案例的数据库，包括以下步骤：步骤1：针对用户的推送请求，对所述数据库中的所有的故障案例进行评分，并按照评分的大小来确定初始推送集合A1；步骤2：得到用户的兴趣偏好根据用户的兴趣偏好初始推送集合A1进行过滤得到中间推送集合A2；步骤3：获得用户的所有历史故障案例形成历史故障案例集合A3；步骤4：对比中间推送集合A2和用户历史故障案例集合A3，并生成最终推送集合A4，实现推送；本推送方法通过获取了用户的兴趣偏好使得中间推送集合A2中的故障案例更加符合请求推送用户的偏好，使得整个推送过程更加合理。
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公开(公告)号：CN118264464A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410385351.2
申请日：2024-04-01
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06N3/0442 , G06F18/214
摘要： 本发明一种变电站监控系统网络的终端识别方法，属于电力物联网设备识别技术领域。包括以下步骤，根据长短期记忆神经网络LSTM建立第一终端识别模型，根据LSTM和自注意力算法建立第二终端识别模型，根据LSTM和多头自注意力算法建立第三终端识别模型，然后对三个终端识别模型进行模型训练；采集需要进行终端识别的终端设备的网络流量报文数据并预处理，将预处理后的数据分别代入三个终端识别模型中得到设备概率矩阵ht，将设备概率矩阵通过软投票的集合策略来得到加权设备概率矩阵Q，选择加权设备概率矩阵中概率最大的设备名称作为终端识别的结果。本发明通过三个终端识别模型的输出结果来进行终端识别，大大改进了现有技术所导致的识别准率不高的问题。
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公开(公告)号：CN117856204A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311581049.6
申请日：2023-11-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214
摘要： 本发明提出配电网超短期负荷功率区间的预测方法、系统及存储介质；方法包括以下步骤，先建立超短期负荷功率区间预测模型，然后通过滑动窗口法建立预测模型的输入序列，通过输入序列迭代训练预测模型，训练完成后的预测模型可以进行超短期负荷功率区间预测；系统包括数据获取模块、时序特征提取模块、输入序列构造模块、训练模块和预测模块；本发明采用了滑动窗口法来构建输入序列对预测模型进行训练，可以更深次的挖掘时序数据内部的关系，使得训练好的超短期负荷功率区间预测模型可以更加准确的预测出某一超短期负荷的负荷功率区间；同时本发明使得配电网超短期负荷功率区间的预测方法可以更加流畅的应用于不同的场景。
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公开(公告)号：CN115794894A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211418695.6
申请日：2022-11-14
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： G06F16/2457 , G06F16/242
摘要： 一种基于用户兴趣偏好的故障案例推送方法，涉及已知电力调度自动化系统中存储有故障信息和故障案例的数据库，包括以下步骤：步骤1：针对用户的推送请求，对所述数据库中的所有的故障案例进行评分，并按照评分的大小来确定初始推送集合A1；步骤2：得到用户的兴趣偏好根据用户的兴趣偏好初始推送集合A1进行过滤得到中间推送集合A2；步骤3：获得用户的所有历史故障案例形成历史故障案例集合A3；步骤4：对比中间推送集合A2和用户历史故障案例集合A3，并生成最终推送集合A4，实现推送；本推送方法通过获取了用户的兴趣偏好使得中间推送集合A2中的故障案例更加符合请求推送用户的偏好，使得整个推送过程更加合理。
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