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公开(公告)号：CN111611146A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010558766.7
申请日：2020-06-18
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种微服务故障预测方法和装置，用于解决现有技术无法基于日志对微服务进行故障预测的问题。本发明包括：获取微服务的历史日志数据；从历史日志数据中提取特征数据；特征数据包括多个特征项；计算特征项的信息增益值；将信息增益值大于预设门限值的特征项作为目标特征项；采用目标特征项训练故障预测模型；获取当前日志数据，并将当前日志数据输入故障预测模型，生成故障预测结果。本发明通过从历史日志数据中提取特征数据；再从特征数据中提取信息增益值大于预设门限值的目标特征项作为样本数据，构建故障预测模型，从而通过故障预测模型实现对微服务将来一段时间的故障情况的预测，进而针对预测结果及时采取措施降低故障损失。
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公开(公告)号：CN111596924A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010559578.6
申请日：2020-06-18
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种微服务划分方法和装置，用于解决现有的微服务划分方法划分后微服务之间强耦合，代码复用率低，代码冗余度高的技术问题。本发明包括：提取预设计量应用的多个代码文件；获取所述多个代码文件中各个代码文件之间的耦合关系；以所述耦合关系为边构建所述多个代码文件的无向加权图；对所述无向加权图进行聚类，得到连通矩阵；根据所述连通矩阵，将所述计量应用划分为多个微服务。本发明首先提取预设计量应用的多个代码文件；根据多个代码文件相互之间的耦合关系来构建无向加权图，而后对其进行聚类来得到最优的微服务集合，有效提高了计量应用的微服务利用率，减少代码冗余，实现对计量应用低耦合，高内聚的微服务划分。
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公开(公告)号：CN111582606A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010466539.1
申请日：2020-05-28
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本申请中公开了一种自动识别组网注册方法、装置设备及存储介质，包括：在主站系统中筛选出户变关系异常台区，形成相邻台区组；对预设的相邻台区组进行户变关系的持续识别，当识别到识别结果发生变化时，发起自主组网优化活动；完成台区识别后，停止台区识别业务，锁定组网档案信息，并将组网档案信息上报主站；对户变关系进行持续监测，当发现错误的户变关系时，上报异常。本申请解决了现有的一旦出现由于档案错误问题而导致的采集异常事件，往往需要人工来现场排查，营销档案修正业务工单的人工操作，整个业务执行下来需要数天时间，对人力以及时间的耗费很大的技术问题。
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公开(公告)号：CN109447473A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811278415.X
申请日：2018-10-30
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种电力负荷监测方法，先获取已知类型的用电设备在预设测量点单独工作时的第一目标数据，并将各类型用电设备与第一目标数据的对应关系存储至数据库；再获取当前用户中处于运行状态的所有用电设备在预设测量点的第二目标数据；最后依据数据库中的对应关系和第一目标数据与第二目标数据在预设测量点的差值确定出当前用户中处于运行状态的所有用电设备的类型以对用电设备进行监测。该方法，即使当前用户中有多种电力负荷同时开启时，也可对其进行有效识别。且无需获取电力负荷的暂态特征，可在相对较短的时间内实现对电力负荷的准确监测，进而提高电力负荷检准确性。另外，本发明还公开了一种电力负荷监测装置、设备及可读存储介质。
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公开(公告)号：CN111723942B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010602983.1
申请日：2020-06-29
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本申请公开了一种企业用电负荷预测方法、电网业务子系统及预测系统，本申请通过从联邦学习协作模型中获取到的第三模型参数，以便第三模型参数对第一联合预测模型进行更新，然后基于更新后的第一联合预测模型得到预测结果，其中第三模型参数为联邦学习协作模型从电网业务子系统中的第一联合预测模型和目标企业的企业业务子系统中的第二联合预测模型接收到的模型参数进行联合训练后得到的模型参数。基于联邦学习的交互方式，本申请在无需直接获取企业的内部数据，避免了企业数据泄露的前提下，融入了企业方面的用电负荷因素，解决了现有的企业用电负荷预测方式存在预测准确度低(56)对比文件Mahmoud A. HAMMAD et al..Methods andModels for Electric Load Forecasting: AComprehensive Review.Logistics &Sustainable Transport.2020,第11卷(第1期),51-76.赵钊林.基于商业智能的电网负荷预测模型的构建研究.福建工程学院学报.2011,(01),全文.谢睿;王少荣.基于多智能体与实时数据的合同能源管理决策支持系统.电力系统自动化.2013,(12),全文.
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公开(公告)号：CN111525999B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010285313.1
申请日：2020-04-13
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本申请公开了一种曲线查看方法和装置，通过目标曲线所占用的内存空间和预置内存空间计算目标曲线的压缩级数；基于曲线压缩算法和压缩级数，按照预置压缩率对目标曲线进行若干级压缩，得到若干条压缩曲线；计算目标曲线在预置显示范围内的曲线点数；当曲线点数所占用的内存空间大于预置内存空间时，对压缩曲线进行处理得到显示曲线，计算目标曲线的预置显示范围对应的显示曲线的显示范围，并对显示曲线在显示范围对应的曲线进行显示；当曲线点数所占用的内存空间小于或等于预置内存空间时，显示目标曲线在预置显示范围对应的曲线，解决了现有的曲线查看工具在波形数据量较大时，存在打开速度慢，用户体验差，影响曲线分析效率的技术问题。
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公开(公告)号：CN111400680B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202010237267.8
申请日：2020-03-30
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本申请公开了一种基于传感器的手机解锁密码预测方法和相关装置，在用户进入设置PIN页面进行PIN码设置时，引导用户输入多组PIN码多次，在用户输入PIN过程中获取手机的五个传感器的读数变化曲线，通过传感器的读数变化曲线来提取曲线特征值和计算传感器之间的相关度，从而得到用户的PIN码特征值，利用得到的PIN码对神经网络进行训练，从而得到预测模型，在用户忘记PIN码时，提示用户输入预置PIN码，根据用户输入的预置PIN码通过预测模型进行预测，从而得到PIN码预测结果，为用户进行手机解锁，解决了现有的解决用户因忘记PIN码而导致用户无法使用智能手机的方式，无法满足用户对快速解决因忘记PIN码导致无法使用智能手机的需求和操作不便的技术问题。
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公开(公告)号：CN111351992B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010104288.2
申请日：2020-02-20
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本申请公开了一种基于电磁侧信道分析的芯片安全评估方法和相关装置，调用RSA算法，使得目标天线执行模幂运算，然后通过距目标芯片预置距离内的天线获取目标芯片执行模幂运算时辐射的采集信号，不需要用电磁探头贴近目标芯片表面来进行近距离探测电磁泄漏，然后对采集到的采集信号进行频谱分析确定辐射频率，对辐射频率的预置频段范围信号进行波形分析，将分析得到的模方模乘序列进行解密，根据解密结果与安全评估结果的对应关系得到目标芯片的安全评估结果，安全评估方式贴合实际攻击场景，解决了现有的芯片安全性评估方法采用近距离探测芯片运算的电磁泄漏，不符合实际攻击场景的技术问题。
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公开(公告)号：CN114660354A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210318861.9
申请日：2022-03-29
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： G01R19/25
摘要： 本发明涉及一种基于交替采样的电压纹波检测装置、方法及设备，该装置包括微处理器、直流电压检测模块、纹波检测模块、负载电阻切换模块和负载，微处理器包括信号修正模块。该装置通过负载电阻切换模块采集负载输出在峰值电流或平均电流情况下的采样电压，对采样电压采用直流电压检测模块和纹波检测模块进行处理，得到对应的直流电压和纹波电压，微处理器获取直流电压和纹波电压后进行峰峰值的筛选以及交替采样后的信号校正，得到校正峰值纹波电压展示了负载供电电压的纹波检测状态，能够有效避免了过大的电压纹波信号对电能表造成影响，保证了电能表在运行过程中的安全可信状态，具有方法科学合理、适用性强、效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN111953488A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010886332.X
申请日：2020-08-28
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本申请公开了一种HMAC-SM3算法的密钥获取方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：获取HMAC-SM3算法运行时的功率曲线；将功率曲线输入至预置神经网络模型，得到功率曲线对应的运行参数，其中，预置神经网络模型为功率曲线和运行参数的关联关系模型；根据运行参数计算HMAC-SM3算法的哈希值，并根据哈希值恢复HMAC-SM3算法的密钥，解决了现有针对HMAC-SM3算法的密钥获取准确率较低的技术问题。
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