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公开(公告)号：CN112822224A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110421055.X
申请日：2021-04-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Abstract: 本发明公开了一种用于财务数据查询的安全传输方法，由数据库存储财务数据，节点集群分散存储地址信息，并执行不同的任务，利用了节点数量优势，处理效率较高，用户终端与数据库不存在直接连接，用户终端也无法预知所需财务信息对应的地址信息存储在哪一节点，并且一项财务数据的地址分割为两部分存储，恶意用户需恰好同时破解两个正确节点才可盗取目标数据，读取单元每次读取完毕后清除地址信息，保障安全性。
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公开(公告)号：CN113742759B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111297477.7
申请日：2021-11-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
Abstract: 本发明公开了一种财务核算系统数据加密方法及装置，利用密钥本身的加密属性，进行了连环、串联式的加解密，对于每一份传输的数据来说，多次的加解密提高了安全性，同时对于发送方和接收方来说，多次加解密使用的密钥不需要每次联络和商定，也不需要区分多个密钥池，避免了繁琐的密钥沟通过程。另外加入了排序作为解密信息，该信息由于包含两种条件，因此截取难度大幅增加，从更多的维度增加了加密的可靠性和破解难度。
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公开(公告)号：CN113746866A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111290584.7
申请日：2021-11-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: H04L29/06 , H04L12/803
Abstract: 本发明提供一种基于中台的多维网间信息传输方法、装置及存储介质，包括：中台对外部请求端的数据请求进行处理得到所述数据请求的数据范围维度和数据范围量值；若空闲状态下的维度网闸的数量大于1时，基于数据范围量值确定进行数据传输的目标网闸的数量以及目标网闸；若目标网闸的数量大于1时，基于数据范围量值和处理单元的处理属性对内部存储端内数据源的目标数据进行划分得到划分结果；中台断开外部请求端与目标网闸之间的外网通讯链路，基于划分结果对内部存储端的数据源进行划分得到多个子数据后分别发送至不同目标网闸对应的处理单元；中台断开内部存储端与目标网闸之间的内网通讯链路，目标网闸分别将外传数据发送至外部请求端。
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公开(公告)号：CN113408830B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110951930.5
申请日：2021-08-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于ZigBee的精准化多维物资联动利用方法及装置，包括：基于ZigBee获取所有联动空间的物资联动表，物资联动表中的联动物资包括多个种类的可联动物资和不可联动物资；根据每个联动空间中可联动物资的数量、不可联动物资的数量以及相应的联动空间标签计算该联动空间的需求指数，所述需求指数包括多个不同联动维度的需求子指数；选定任意一个联动维度，在联动维度下基于需求指数对多个联动空间进行联动需求排序得到联动排序结果；基于多个联动维度的联动排序结果将多个种类的可联动物资在多个联动空间中联动利用。本发明能够根据各个联动空间处的联动物资表进行多维统计，进行了联动物资的精准化、合理化、优化的分配，提高联动物资利用率。
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公开(公告)号：CN113256036A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110791617.X
申请日：2021-07-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
Abstract: 本发明公开了基于Prophet‑LSTNet组合模型的供电成本分析预测方法，解决了现有技术的不足，包括以下步骤：步骤1，获取一段时间内历史每日供电成本数据，并将供电成本数据输入Prophet模型；步骤2，通过Prophet模型对供电成本数据分解成非线性趋势成分数据、季节性成分数据以及假日成分数据；步骤3，进行特征工程建设，得到供电成本数据的多维特征；步骤4，将供电成本数据的多维特征作为参数输入LSTNet模型，将非线性趋势成分数据输入LSTNet模型，对LSTNet模型进行训练，寻找供电成本数据的多维特征与非线性趋势成分数据之间的依赖关系，训练并交替更新LSTNet模型及非线性趋势成分数据权重参数；步骤5，对供电成本进行预测，得到预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112884385A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110463833.1
申请日：2021-04-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Abstract: 本发明属于大数据处理领域，具体涉及一种基于配比模型的电力系统标准成本作业数据处理方法，包括：S1：从电力系统中获取经过核算的历史作业数据；S2：根据历史作业数据中的新增主设备数量、新增副设备数量以及材料损耗量建立配比模型；S3：提取新增作业凭证中的作业信息；S4：判断作业信息中的新增主设备数量、新增副设备数量以及材料损耗量中之间的配比是否符合对应的配比模型，若符合，则判断该新增作业凭证核算通过，若不符合，则判断该新增作业凭证核算不通过。本发明对新增作业凭证核算中考虑了新增主设备数量、新增副设备数量以及材料损耗量中之间的配比关系，因此能够更准确的对新增作业凭证进行核算。
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公开(公告)号：CN112734623A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110355767.6
申请日：2021-04-01
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Abstract: 本发明公开了标准成本核算中的财务凭证防伪加密及读取识别方法，解决了现有技术中不能判断财务凭证真伪的不足，具体包括：步骤1，在财务凭证的空白区域添加防伪图像，防伪图像包含基本图像信息和图像深度信息；步骤2，获取财务凭证图像数据，根据预设特征确定财务凭证的防伪图像区域，根据防伪图像的基本图像信息和图像深度信息生成立体防伪图像；步骤3，对立体防伪图像以中心点为基点进行空间转动，空间转动的方向和角度为预设值；步骤4，立体防伪图像空间转动完成后，将立体防伪图像还原成二维图像；步骤5，将二维图像与预设的标准图像做比较，判断防伪图像的真伪。
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公开(公告)号：CN112365086A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011352198.1
申请日：2020-11-26
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Abstract: 本发明涉及电力标准成本预测技术，旨在提供一种基于LSTM优化器的电力标准成本预测方法。该方法包括：搜集历史电力成本数据及电力公司每日售电收入的日现金流数据，进行标准化预处理，准备用于训练的数据集；构建LSTM预测网络及LSTM优化器，训练并交替更新LSTM预测网络及LSTM优化器的权重参数；利用训练好的LSTM预测网络进行电力标准成本预测，得到预测结果。本发明采用波动率相近的售电收入日现金流数据集与电力成本数据一同参与LSTM预测网络及LSTM优化器的训练，能够解决数据数量不足导致的过拟合、算法不稳定、精度低、收敛慢的问题。可以自动实现电力标准成本的预测，克服现有技术中不同优化器准确率差异较大的缺陷。
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公开(公告)号：CN113256036B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110791617.X
申请日：2021-07-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
Abstract: 本发明公开了基于Prophet‑LSTNet组合模型的供电成本分析预测方法，解决了现有技术的不足，包括以下步骤：步骤1，获取一段时间内历史每日供电成本数据，并将供电成本数据输入Prophet模型；步骤2，通过Prophet模型对供电成本数据分解成非线性趋势成分数据、季节性成分数据以及假日成分数据；步骤3，进行特征工程建设，得到供电成本数据的多维特征；步骤4，将供电成本数据的多维特征作为参数输入LSTNet模型，将非线性趋势成分数据输入LSTNet模型，对LSTNet模型进行训练，寻找供电成本数据的多维特征与非线性趋势成分数据之间的依赖关系，训练并交替更新LSTNet模型及非线性趋势成分数据权重参数；步骤5，对供电成本进行预测，得到预测结果。
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公开(公告)号：CN113256020B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110661228.5
申请日：2021-06-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑多尺度时间序列的供电系统成本预测方法，包括如下步骤：S1、搜集供电系统历史成本数据降噪处理后，可视化得到训练集Tr和测试集Tx；S2、对历史成本数据按日为单位进行特征工程建设得到成本的数据结构；S3、采用Prophet模型对训练集Tr的多尺度时间序列进行平稳化处理；S4、采用LSTNet网络模型对分解后的时间序列各项进行建模并引入基于特征的注意力机制；S5、用测试集Tx对Prophet‑LSTNet组合预测模型进行可靠性验证；若可靠性不足，执行S4，若可靠性合格，执行S6；S6、得到的Prophet‑LSTM组合预测模型对供电系统成本进行预测，输出预测结果；Prophet‑LSTNet组合预测模型针对多尺度时间序列的多维成本数据预测，预测结果更加稳定可靠。
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