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公开(公告)号：CN105049323B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201510307426.6
申请日：2015-06-05
申请人： 中国电力科学研究院 , 中国科学院软件研究所 , 国家电网公司 , 江苏省电力公司
摘要： 本发明公开了一种以IPv6技术为基础的智能电网统一信息通信系统及方法，以IPv6协议为基础，使用SIP、RTP、T.38等标准协议，与IP话机、语音网关等语音设备通信，采用SMTP、POP3等邮件协议和电子邮件服务器互通，利用短信网关连接到运营商的移动网络中，为用户提供各类消息(包括语音留言、传真邮件、电子邮件)的统一接收、管理、存储、提取及消息提醒等业务，从而简化用户使用，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN105021917B
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201510303261.5
申请日：2015-06-05
申请人： 中国电力科学研究院 , 中国科学院软件研究所 , 国家电网公司 , 江苏省电力公司
摘要： 本发明涉及一种基于IPV6移动终端和RFID标签的电力设备状态检测方法，每个电力设备上设置IP标识电子标签，IP标识电子标签内部固化一个IPV6地址和该设备的基本信息，使用移动终端通过检测系统设置设备查询状态后发送信号、能量进入电力设备IP标识电子标签，IP标识电子标签返回固化在其内部的IPV6地址，通过移动终端显示该设备的基本信息，然后移动终端通过IPV6网络，访问部署于电力系统内部网络系统的服务器，由服务器根据该IP标识电子标签内部固化的IPV6地址，查询出该设备最近一次检测的状态信息，并将该状态信息返回给上述移动终端，由该移动终端通过IPV6网络将检测结果传送给服务器端，服务器根据设备IP标识电子标签所固化的IPV6地址将检测结果存储到服务器数据库中。
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公开(公告)号：CN104954457A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510306469.2
申请日：2015-06-05
申请人： 中国电力科学研究院 , 中国科学院软件研究所 , 国家电网公司 , 江苏省电力公司
IPC分类号： H04L29/08
CPC分类号： H04L67/12
摘要： 本发明涉及一种基于IPv6技术的物联网智能电网巡检系统，将物联网技术与IPv6结合，是对一般的利用RFID的物联网系统的一种补充，这样在巡检过程中，与设备可以实现点到点的通信，可以控制设备并根据设备当前的状态主动的更新数；系统包括含有设备对象节点及配有的多个传感器节点组成的物品层、含有下一代互联网组成的网络层以及含有通信设备、移动终端、管理平台的用户层；本发明充分的利用了传感器体积小，价格低，易于布置，易于维护的特点，利用了互联网速度快，覆盖地点广泛的优点，使电力设备的巡检过程更加的智能化，自动化，发现问题更加及时并节约了人力资源。
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公开(公告)号：CN104850816B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201510307427.0
申请日：2015-06-05
申请人： 中国电力科学研究院 , 中国科学院软件研究所 , 国家电网公司 , 江苏省电力公司
摘要： 本发明涉及一种基于IPv6的变电站巡检中视频监控及射频识别二维码的系统及方法，系统由视频监控模块与射频识别二维码模块构成；视频监控模块自顶向下，由监控调度中心与各级监控中心和监控设备组成；射频识别二维码模块由二维码模块、射频前端以及处理中心组成。该系统为电力通信行业提供了设备监控、人员操作监控和运行维护监控等视频监控任务，在电力行业中，对电力设备，尤其是变电站，做到定期到位的巡视检查，这是电力系统安全、稳定运行的重要保障，变电站巡检可及时发现其缺陷和故障，视频监控模块采取IPv6通信协议进行网络通信，在数据的安全性与传输性能方面都得到了提高。本发明系统简单、完整，扩展性能好；工作可靠、具有很好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN104954457B
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201510306469.2
申请日：2015-06-05
申请人： 中国电力科学研究院 , 中国科学院软件研究所 , 国家电网公司 , 江苏省电力公司
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 本发明涉及一种基于IPv6技术的物联网智能电网巡检系统，将物联网技术与IPv6结合，是对一般的利用RFID的物联网系统的一种补充，这样在巡检过程中，与设备可以实现点到点的通信，可以控制设备并根据设备当前的状态主动的更新数；系统包括含有设备对象节点及配有的多个传感器节点组成的物品层、含有下一代互联网组成的网络层以及含有通信设备、移动终端、管理平台的用户层；本发明充分的利用了传感器体积小，价格低，易于布置，易于维护的特点，利用了互联网速度快，覆盖地点广泛的优点，使电力设备的巡检过程更加的智能化，自动化，发现问题更加及时并节约了人力资源。
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公开(公告)号：CN105049323A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510307426.6
申请日：2015-06-05
申请人： 中国电力科学研究院 , 中国科学院软件研究所 , 国家电网公司 , 江苏省电力公司
CPC分类号： H04L51/36 , H04L63/0892 , H04L63/10 , H04L69/167
摘要： 本发明公开了一种以IPv6技术为基础的智能电网统一信息通信系统及方法，以IPv6协议为基础，使用SIP、RTP、T.38等标准协议，与IP话机、语音网关等语音设备通信，采用SMTP、POP3等邮件协议和电子邮件服务器互通，利用短信网关连接到运营商的移动网络中，为用户提供各类消息(包括语音留言、传真邮件、电子邮件)的统一接收、管理、存储、提取及消息提醒等业务，从而简化用户使用，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN105021917A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510303261.5
申请日：2015-06-05
申请人： 中国电力科学研究院 , 中国科学院软件研究所 , 国家电网公司 , 江苏省电力公司
摘要： 本发明涉及一种基于IPV6移动终端和RFID标签的电力设备状态检测方法，每个电力设备上设置IP标识电子标签，IP标识电子标签内部固化一个IPV6地址和该设备的基本信息，使用移动终端通过检测系统设置设备查询状态后发送信号、能量进入电力设备IP标识电子标签，IP标识电子标签返回固化在其内部的IPV6地址，通过移动终端显示该设备的基本信息，然后移动终端通过IPV6网络，访问部署于电力系统内部网络系统的服务器，由服务器根据该IP标识电子标签内部固化的IPV6地址，查询出该设备最近一次检测的状态信息，并将该状态信息返回给上述移动终端，由该移动终端通过IPV6网络将检测结果传送给服务器端，服务器根据设备IP标识电子标签所固化的IPV6地址将检测结果存储到服务器数据库中。
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公开(公告)号：CN104850816A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510307427.0
申请日：2015-06-05
申请人： 中国电力科学研究院 , 中国科学院软件研究所 , 国家电网公司 , 江苏省电力公司
摘要： 本发明涉及一种基于IPv6的变电站巡检中视频监控及射频识别二维码的系统及方法，系统由视频监控模块与射频识别二维码模块构成；视频监控模块自顶向下，由监控调度中心与各级监控中心和监控设备组成；射频识别二维码模块由二维码模块、射频前端以及处理中心组成。该系统为电力通信行业提供了设备监控、人员操作监控和运行维护监控等视频监控任务，在电力行业中，对电力设备，尤其是变电站，做到定期到位的巡视检查，这是电力系统安全、稳定运行的重要保障，变电站巡检可及时发现其缺陷和故障，视频监控模块采取IPv6通信协议进行网络通信，在数据的安全性与传输性能方面都得到了提高。本发明系统简单、完整，扩展性能好；工作可靠、具有很好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN104268599B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410514768.0
申请日：2014-09-29
申请人： 中国科学院软件研究所
摘要： 本发明提供一种基于车辆轨迹时空特征分析的黑车智能发现方法。本发明首先提取城市小型车车辆列表，并剔除合法运营出租车，其次对于特定排查期，提取车辆列表中所有车辆在排查期的卡口过车记录数据，进而从过车记录数据中初步筛选得出嫌疑黑车列表；然后选择数据挖掘分析样本，提取车辆时空特征数据，接着采用支持向量机算法训练黑车分类器模型，最后将嫌疑黑车列表中的所有嫌疑黑车特征数据作为测试集输入训练的分类器模型进行分类判定。本发明改变了传统黑车人工排查方法，分析更加智能高效，对车辆行为特征进行多维度提取，通过对训练样本数据进行样本交叉训练消除过拟合问题。
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公开(公告)号：CN104268599A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410514768.0
申请日：2014-09-29
申请人： 中国科学院软件研究所
CPC分类号： G06K9/6269 , G06K9/6256
摘要： 本发明提供一种基于车辆轨迹时空特征分析的黑车智能发现方法。本发明首先提取城市小型车车辆列表，并剔除合法运营出租车，其次对于特定排查期，提取车辆列表中所有车辆在排查期的卡口过车记录数据，进而从过车记录数据中初步筛选得出嫌疑黑车列表；然后选择数据挖掘分析样本，提取车辆时空特征数据，接着采用支持向量机算法训练黑车分类器模型，最后将嫌疑黑车列表中的所有嫌疑黑车特征数据作为测试集输入训练的分类器模型进行分类判定。本发明改变了传统黑车人工排查方法，分析更加智能高效，对车辆行为特征进行多维度提取，通过对训练样本数据进行样本交叉训练消除过拟合问题。
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