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公开(公告)号：CN118505204A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410753882.2
申请日：2024-06-12
申请人： 国网甘肃省电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F16/174 , G06F18/10
摘要： 本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种用于海量日志分析预警的大数据处理系统，包括日志采集模块、数据预处理模块、大数据处理器模块、构建模块、管理模块、处理执行模块、反馈模块和客户端，数据预处理模块与日志采集模块连接，大数据处理器模块与数据预处理模块连接，构建模块与大数据处理器模块连接，处理执行模块和反馈模块均与大数据处理器模块连接，且客户端与反馈模块连接，以此方式解决了现有技术中在电网通信设备运行时出现故障后，检修人员才会根据日志信息分析故障原因进行故障排除，导致处理效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117788187A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311681658.9
申请日：2023-12-08
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司
IPC分类号： G06Q40/12
摘要： 本发明公开了基于企业管理的风险识别系统，涉及企业风险评估技术领域，包括时间设置端来设置不同的采集周期，数据采集端对不同采集周期内的企业管理数据进行采集，风险评估端对企业管理数据进行风险评估计算，集成分析端对所有采集周期时间内的风险值进行线性计算，得到风险周期，然后采集时间设定端将风险周期设置成采集周期，数据采集端按照风险周期对企业管理数据进行采集，并由风险评估端对风险周期内的企业管理数据进行风险评估计算，得到风险值，最后结果输出端将风险值进行输出，供管理人员进行查看，提高了对数据采集时间的精确控制。
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公开(公告)号：CN116109438A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211543752.3
申请日：2022-12-03
申请人： 国网甘肃省电力公司平凉供电公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06F21/64 , G06F21/60 , G06F16/955
摘要： 本发明公开了一种电力物联网数据安全防护方法，属于电力终端设备技术领域。本发明利用全业务电力物联网(SG‑eIOT)顶层打造安全防护保障体系，由边缘物联代理自身安全体系和应用层体系两方面共同组成。本发明中的边缘物联代理自身安全体系按照SG‑eIOT架构设计，从基础硬件、操作系统及基础软件防护要求、物联代理自身安全进行防护。本发明中的应用层体系对应用安全和数据安全提出要求，并和边缘物联代理自身安全体系相结合，形成完整的防护体系。本发明通通过信数据安全、存储数据安全、终端接入安全、数据机密性安全、数据传输保密、数据使用保密、数据删除保密进行完整地物联网数据安全防护。
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公开(公告)号：CN112069153A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010944431.9
申请日：2020-09-10
申请人： 国网甘肃省电力公司信息通信公司
摘要： 本发明公开了一种基于DAMA体系的电网企业数据的管理方法，其管理方法包括以下步骤：S1，数据创建者创建数据管理文库；S2，由数据管理专员将数据输入数据管理文库内，对数据进行治理管理并进行整合；S4，每隔两个小时由数据分析专员通过DAMA知识体系对分数据管理文库内的数据做成折线图，并对折线图进行分析并保存。本发明，将DAMA知识体系与电网企业融合在一起，可以对每个分数据管理文库进行实时监控，实现对单个设备运行时的实时监控，通过整合后的数据把各个分数据管理文库系统连接起来，打破了传统的电网企业生产管理系统和调度管理系统之间的界限，大大减少了重复工作带来的资源浪费和维护成本提高。
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公开(公告)号：CN118916254A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411113817.X
申请日：2024-08-14
申请人： 国网甘肃省电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06F11/34 , G06F11/32 , G06F11/14 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F16/25
摘要： 本发明涉及日志分析与大数据技术领域，具体涉及一种用于海量日志分析预警的大数据处理系统；包括数据采集模块、第一数据缓冲模块、传输模块、预处理模块、第二数据缓冲模块、数据分类模块、打包模块、解包模块、分析模块、客户端、显示模块和预警模块，数据采集模块从数据源实时收集日志数据，预处理模块对采集到的原始日志数据进行预处理，第二数据缓冲模块对预处理后的日志数据进行临时存储，分析模块对存储的日志数据进行深度分析，预警模块根据分析日志数据，达到预警规则触发告警，并通知管理人员，通过上述方式，通过上述方式，实现了对海量日志数据的高效处理及深度分析，能够满足企业日益增长的需求。
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公开(公告)号：CN117172530A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310976383.5
申请日：2023-08-04
申请人： 国网甘肃省电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于数据挖掘算法的企业运营风险评估系统及方法，包括评估系统本体，评估系统本体包括企业运营风险评估模型、数据挖掘平台和展示平台，本发明本项目首次将电力大数据应用于企业运营风险评估领域，提出了一种基于电力数据的企业运营风险评估模型，为国家及电力公司提供了一种新型、低成本、高效率的了解当前地区、行业内企业运营风险情况途径；通过构建小微企业景气运行指数模型，利用电力数据反映小微企业的生产经营状况，为政府和社会提供了一种客观、科学、实时的监测手段；是通过德尔菲调查法和层次分析法(AHP)确定指标体系和权重，充分考虑了专家的意见和经验，提高了模型的合理性和可信度。
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公开(公告)号：CN115544133A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211140913.4
申请日：2022-09-20
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司
IPC分类号： G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/215 , G06F16/907 , G06F9/54
摘要： 一种基于混合能源数据的大数据分析方法，包括以下步骤：S1、数据采集处理硬件布设服务；S2、数据采集服务；S3、数据汇聚服务；S4、数据治理服务；S5、数据反馈服务；本发明通过建立能源大数据中心将用户数据交换端的数据进行及时的全面的收集，实现对全省异地、异构数据源管理、数据采集服务的配置与管理等工作；能源大数据中心，同时保证数据稳定接入和数据质量的完整、真实、准确；然后通过对所汇聚的数据资源按行业和主题域进行归类，设计具有能源行业特点的数据资源目录，满足政府、企业和社会大众业的数据应用分析需求，且及时的进行信息回馈，便于用户数据交换端的客户进行自查，提升数据管理水平。
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公开(公告)号：CN112758324A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110097677.1
申请日：2021-01-25
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 兰州陇能电力科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种无人机人工智能巡检的数据信息传输及智能诊断系统，包括主控模块、供电模块、监测模块、数据传输模块、智能诊断模块和诊断警报模块，所述主控模块控制其他模块运行，供电模块为系统供电，监测模块进行监测和数据采集，数据传输模块进行数据的传输和接收，智能诊断模块接收采集的数据对机身故障和巡检故异常进行分析诊断，本发明通过设置图像采集单元、机身数据监测单元和传感器数据采集单元，进行拍摄巡检，对机身数据进行实时监测，并利用传感器对机身周围环境进行监测，在巡检过程中对机身和环境中存在的故障和异常进行监测，使巡检的范围更加广泛，对机身和巡检环境的异常监测更加方便，数据更加精准。
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公开(公告)号：CN112099844A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010972648.0
申请日：2020-09-16
申请人： 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于国网业务系统的多内核兼容的智能浏览系统，其特征在于：包括软件安装升级模块、智能分析模块、反馈系统模块、后台智能管理模块、集成RPA模块、安全监测模块以及用户分析模块；本发明的智能浏览器针对于国网业务系统各时期留下的国网业务系统相对独立的特点，通过智能分析模块自动适配内核核心算法彻底解决浏览器兼容问题，辅助自动调整计算因子提升算法的适配效率和准确度，针对专用于国网业务系统的使用特点和国网用户日常工作嵌入了RPA流程自动化机器人，本发明智能浏览系统解决基层员工用户安装多个浏览器，频繁切换浏览器以及将基层员工从日常繁重复杂的重复工作解脱出来。
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公开(公告)号：CN118504678A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410536712.9
申请日：2024-04-30
申请人： 国网甘肃省电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/23 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于文本增强与双通道三元组抽取的电力知识图谱构建方法，包括以下内容：1.数据预处理；2.文本表示增强的预训练模型；3.基于双通道的三元组抽取模型。本发明方法预训练模型采用BERT模型，并将BERT输入中的词嵌入拼接上外部知识。随后，实体关系抽取模型主要在实体解码阶段抽取实体集，然后在关系集预测网络阶段融合较优者的解码结果，抽取数据中的关系三元组。通过联合解码，实体类型能为关系抽取提供重要信息从而得到实体和关系的准确预测，避免了错误传播并解决冗余和泛化性差等问题。本方法相比于当前最新的主流方法具备较高的精确率与F1值，整体性能优秀。
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