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公开(公告)号：CN119359259A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411571607.5
申请日：2024-11-06
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种用于物资管理平台的实物资产状态评估方法与系统，属于资产管理技术领域，具体包括：获取物资管理平台的实物资产的存储数据的数据量，并结合不同的实物资产的历史调用数据确定物资管理平台的数据利用效率满足要求时，获取物资管理平台中的数据偏差资产的数量以及不同的数据偏差资产的数据偏差状态值，并结合物资管理平台中的数据利用效率确定物资管理平台需要进行优化处理时，通过物资管理平台中的不同的实物资产的信息项的平台数据与真实数据的偏差情况、历史调用数据进行实物资产的优化目标以及优化方式的确定，从而提升了物资管理平台的数据利用效率。
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公开(公告)号：CN111325233B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201911039498.1
申请日：2019-10-29
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国家电网有限公司
Inventor： 李桐 , 宋纯贺 , 沈力 , 于诗矛 , 于同伟 , 王忠锋 , 赵永彬 , 曾鹏 , 刘一涛 , 孔剑虹 , 刘刚 , 朱钰 , 王刚 , 刘扬 , 刚毅凝 , 佟昊松 , 王海鹏 , 张旭 , 刘越
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及多源信息融合下的变压器故障检测方法，特别涉及一种变压器故障检测方法及装置。该检测方法基于多源信息融合下的栈式自编码器模型，包括：采集电力变压器数据；将电力变压器数据输入至预先训练好的多源信息融合下的栈式自编码器模型进行故障概率计算，得到故障概率计算结果；其中，所述栈式自编码器模型的训练数据为多源电力变压器数据；对多源信息融合下的栈式自编码器模型的故障概率计算结果进行整合，得到电力变压器的具体故障状态，完成故障检测。本发明利用去噪自编码器模型增强模型对噪音的鲁棒性；将多个去噪自编码器模型堆叠形成栈式自编码器网络，加深模型深度，提高准确度。
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公开(公告)号：CN115934418A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211508184.3
申请日：2022-11-29
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司 , 国家电投集团河南电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于Attention‑GRU算法的档案管理方法，属于档案管理技术领域，具体包括：获取档案的密级，并当档案的密级不属于绝密或者机密时，获取档案的历史借阅人数，并当历史借阅人数大于第一阈值时，获取档案的近一年的借阅人数，当档案的近一年的借阅人数不大于第二阈值时，基于档案的密级、页数、存档时间、历史借阅人数构建输入集，并采用基于注意力机制对所述输入集进行重构构建重构后的输入集，基于重构后的输入集，采用基于GRU算法的预测模型，得到档案的核心度，并基于档案的核心度确定档案的备份方式，从而在保证核心重要档案获得备份的基础上，进一步提升了判断的效率和全面性。
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公开(公告)号：CN112636961B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202011478834.5
申请日：2020-12-15
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/0894 , H04L47/70 , H04W72/04
Abstract: 本发明公开了一种网络切片下基于可靠性和分流策略的虚拟网资源分配算法，包括如下步骤：建立包括底层网络和虚拟网络的虚拟网资源分配模型；根据底层节点的CPU资源和底层链路的带宽资源计算底层节点的可靠性，获取底层节点可靠性排序集合；根据虚拟节点所需的CPU资源和虚拟链路所需的带宽资源计算虚拟节点和虚拟链路的可靠性，获取虚拟节点可靠性排序集合和虚拟链路可靠性排序集合；根据虚拟节点可靠性排序集合和底层节点可靠性排序集合为虚拟节点分配资源；查找虚拟链路所映射的备选路径，根据备选路径中底层链路的可靠性概率值计算可靠性系数，采用分流策略为虚拟链路分配资源。本发明提升了虚拟网分配的底层网络资源的可靠性。
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公开(公告)号：CN115134827A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210557338.1
申请日：2022-05-19
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种任务卸载方法、物联网设备及服务设备，该方法包括：物联网设备基于本地模型获取待卸载任务执行完毕时对应的总时延和总能耗；根据总时延和总能耗确定本地模型对应的权重参数；向服务设备发送权重参数；服务设备接收物联网设备发送的权重参数，并根据权重参数确定物联网设备对应的目标模型；向物联网设备发送目标模型；物联网设备接收服务设备发送的目标模型；根据目标模型对本地模型进行更新，并基于更新后的本地模型执行新的待卸载任务。该方法用以解决现有技术中执行待卸载任务的过程中，用户信息易泄露的缺陷，实现在物联网设备无需与服务设备进行用户信息交互的情况下，即在保证用户隐私不被泄露的情况下，有效执行待卸载任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114490655A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210093190.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 国网山东省电力公司泰安供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/27 , G06F16/951 , G06F21/31
Abstract: 本发明涉及数据分析系统领域，尤其涉及一种大数据存储分析系统，包括采集模块，所述采集模块连接有数据预处理模块，所述数据预处理模块包括数据持久化模块，所述数据预处理模块连接有导入模块，所述导入模块连接有存储模块，所述存储模块连接有数据可视化模块，所述数据可视化模块连接有人机交互模块，本发明可以对网页上爬取的数据进行解析与过滤处理，处理掉无用或者错误数据，并将数据在云端进行存储，提升数据质量，降低系统运行负担，实现了网页上大数据的整合归类，为后续储存带来合理基础、为后期调取带来便捷，还提供了多种数据可视化的方式，满足不同用户的调取需求。
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公开(公告)号：CN113285832A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110565689.2
申请日：2021-05-24
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 基于NSGA‑II的电力多模态网络资源优化分配方法，所述方法包括如下三个步骤：步骤S1：电力多模态网络模型的构建，包括的评估指标有：资源开销、链路可靠性、资源占用分布；步骤S2：基于NSGA‑II的资源优化算法；包含的步骤如下：步骤S2.1：种群初始化；步骤S2.2：拥挤度函数的计算；步骤S2.3：种群选择；步骤S2.4：种群交叉及变异；步骤S3:将步骤S2中基于NSGA‑II的资源优化算法应用到步骤S1中构建的电力多模态网络模型中，进行网络资源优化分配。本发明的资源优化分配方法有效的解决了现有技术中存在的电力多模态网络资源优化结果较为单一，难以满足业务需求，网络资源利用率、收敛速度、可靠性有待提高，网络堵塞严重的问题。
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公开(公告)号：CN108045532B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201711260047.1
申请日：2017-12-04
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网智能科技股份有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种水下电动机械臂作业吊舱及使用方法，作业吊舱包括舱体，舱体前端设有设备密封舱，设备密封舱内部安装有控制器及水下环境数据采集设备；舱体底部中后端设有向机体右下侧开启的舱门，作业吊舱内部安装有电动机械臂，电动机械臂共有三个运动自由度，分别是沿同一轴线的依次布设的肩关节、肘关节和腕关节，腕关节外还设置有一个可执行开合动作的夹持型手爪，在非作业状态时，电动机械臂整体收进作业吊舱内部，此时舱门呈关闭状态，在作业状态时，此时舱门向下竖直开启，电动机械臂伸出吊舱开始作业。本发明可直接安装于自主无人水下机器人或其他中小型水下机器人机体上使用。
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公开(公告)号：CN110727669A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910959898.8
申请日：2019-10-10
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国家电网有限公司
Inventor： 李桐 , 宋纯贺 , 沈力 , 于诗矛 , 于同伟 , 王忠锋 , 赵永彬 , 曾鹏 , 刘一涛 , 刘刚 , 朱钰 , 王刚 , 刘扬 , 刚毅凝 , 佟昊松 , 王海鹏 , 张旭 , 刘越
IPC: G06F16/215 , G06F16/26
Abstract: 本发明属于无线传感器网与神经网络技术领域，具体涉及一种电力系统传感器数据清理装置及清理方法，主要用于解决如何区分由事件发生造成的异常数据和由环境等其它因素造成的异常数据。本发明包括：异常数据检测模块、异常数据分类模块和噪声数据修复模块。本发明构建了一种传感器数据清理模型，用于清理传感器数据，它将传感器数据进行分类，分成正常数据、噪声数据和故障数据，并完成了噪声数据的修复，去除了噪声数据的干扰，用其进行故障诊断分类可以大大增强准确率。该方法具有实时性，能够快速清理实时传送过来的数据；并具有通用性，可以适用于大部分的工业传感器网络。
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公开(公告)号：CN109377459A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811166453.6
申请日：2018-09-30
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东鲁能智能技术有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种生成式对抗网络的超分辨率去模糊方法，包括：S1、运用DRCN网络结构，组成超分辨率深度卷积网络，建立对抗网络模型；S2、结合SRGAN网络代价函数，提升对抗网络性能；S3、选择清晰图片，进行高斯噪声、运动模糊添加，实现训练。本发明针对运动模糊的特征进行分析，对样本人工噪声进行设计，加入散焦模糊核、多方向运动模糊核，实现模糊图像两倍放大的超分辨率去运动模糊处理，并对无人机拍摄的模糊图像进行实验分析，可以极大降低专业知识经验对去模糊算法设计的影响。
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