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公开(公告)号：CN115481240A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110606566.9
申请日：2021-05-31
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网四川省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种数据资产质量检测方法和检测装置，该方法包括：获取待检测数据资产清单；对待检测数据资产清单进行关键词提取，构建关键词语料库；基于预设自定义词库对关键词语料库中的关键词进行特征类型的标注，并利用模型自动标注，构建检测特征关键词库；按照标注的特征类型，对检测特征关键词库与待检测数据资产清单进行映射，生成各数据资产特征清单；基于各特征类型对应的预设检测规则清单，分别对各数据资产特征清单进行数据资产质量检测，生成质量检测结果。根据标注的特征作为检测规则选取的索引，当数据质量检验时，能够快速的匹配出合适的检测规则，从而减少大量的重复工作，提高了数据质检的工作效率。
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公开(公告)号：CN113536066A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110803457.6
申请日：2021-07-16
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网四川省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/903 , G06K9/62 , G06N3/12
摘要： 本发明公开了一种数据异常检测算法确定方法、装置及计算机设备，该方法包括：获取待检测数据；根据预设特征提取工具对所述待检测数据进行特征提取，得到所述待检测数据的指纹信息；根据所述待检测数据的指纹信息与预设算法选择模型中的指纹信息进行特征匹配，根据与待检测数据的指纹信息最相似的指纹信息对应的异常检测算法确定待检测数据的异常检测算法。本发明通过对待检数据进行特征提取，与提前设置好的预设算法选择模型中的多个数据的指纹信息进行特征匹配，根据匹配度最高的指纹信息对应的异常检测算法确定该待检测数据的异常检测算法，可以实现根据数据特征变化，实时选择最适应该待检测数据的异常检测算法，场景适应能力强，通用性较好。
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公开(公告)号：CN112800476B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110323287.1
申请日：2021-03-25
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种数据脱敏方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，其中方法包括：根据待脱敏的原始编码数据生成目标数量级的全局保密整数，所述目标数量级的大小根据待脱敏数据的数据长度确定；根据所述全局保密整数得到阿贝尔群；在所述阿贝尔群中选取脱敏任务标识；根据所述脱敏任务标识和所述全局保密整数对原始编码数据进行编码，得到脱敏后的编码数据，整个脱敏过程未对编码类数据作任何变形，且整个脱敏过程仅通过计算一次大数据计算，即可实现可靠脱敏，提高了脱敏效率；同时在数据脱敏过程中将选取的脱敏任务标识加入了脱敏计算，使得在脱敏后数据提供方可以根据脱敏过程中使用的脱敏任务标识，在发生疑似数据泄露时进行溯源。
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公开(公告)号：CN111428137B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202010219408.3
申请日：2020-03-25
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , B60L53/60 , B60L53/66
摘要： 本发明提供一种电动汽车充电设施的推荐方法及推荐装置，所述方法包括：响应于客户端发送的充电设施推荐请求，获取电动汽车的当前状态信息；基于所述当前状态信息获取候选充电设施列表；计算所述候选充电设施列表中的每个候选充电设施的用户接受概率；基于所述用户接受概率对所述候选充电设施列表中的所有候选充电设施进行排序，并将排序后的候选充电设施列表发送至所述客户端。本发明推荐的候选充电设施更加符合用户预期，可以提高候选充电设施的命中率。
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公开(公告)号：CN111897800A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010778276.8
申请日：2020-08-05
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/21 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G07F15/00 , B60L53/66
摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的电动汽车充电设施推荐方法及系统，该方法包括：获取桩特征数据集以及车特征数据集，桩特征数据集为从桩运营数据平台数据中提取的与充电桩运营相关的桩特征构成的集合，车特征数据集为从车企数据平台数据中提取的与车充电相关的车特征构成的集合；采用联邦推荐算法对桩特征数据集和车特征数据集进行联邦训练，得到联邦推荐模型；获取待推荐充电桩列表中所有充电桩对应的当前桩特征数据集和当前车特征数据集；将当前桩特征数据集及当前车特征数据集输入联邦推荐模型，得到推荐结果。通过实施本发明，实现了桩运营数据平台数据和车企数据平台数据的融合使用，扩充了模型特征，实现了对充电设施的个性化推荐。
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公开(公告)号：CN110276672A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910435483.0
申请日：2019-05-23
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司 , 国网上海市电力公司
摘要： 本发明公开了一种对账方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中对账方法包括：获取第一账目记录表、第二账目记录表和第三账目记录表并进行预处理，将第一账目记录表与第二账目记录表中第一预设字段的字段取值进行匹配，并将匹配成功的字段取值对应的数据样本移出；在剩余的第一账目记录表中筛选出多条数据样本，将多条数据样本的金额相加，得到重组后的金额；将重组后的金额与在第三账目记录表中筛选出的数据样本对应的金额进行匹配。本发明的技术方案，在一次对账过程中可以完成第一账目记录表与第二账目记录表和第三账目记录表两个账目记录表的对账操作，操作简单且匹配成功率高。
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公开(公告)号：CN111897800B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202010778276.8
申请日：2020-08-05
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/21 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G07F15/00 , B60L53/66
摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的电动汽车充电设施推荐方法及系统，该方法包括：获取桩特征数据集以及车特征数据集，桩特征数据集为从桩运营数据平台数据中提取的与充电桩运营相关的桩特征构成的集合，车特征数据集为从车企数据平台数据中提取的与车充电相关的车特征构成的集合；采用联邦推荐算法对桩特征数据集和车特征数据集进行联邦训练，得到联邦推荐模型；获取待推荐充电桩列表中所有充电桩对应的当前桩特征数据集和当前车特征数据集；将当前桩特征数据集及当前车特征数据集输入联邦推荐模型，得到推荐结果。通过实施本发明，实现了桩运营数据平台数据和车企数据平台数据的融合使用，扩充了模型特征，实现了对充电设施的个性化推荐。
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公开(公告)号：CN109800595A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811602792.4
申请日：2018-12-26
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种电力数据共享方法及系统，该方法包括：获取电力数据的访问请求；对访问请求对应的原始电力数据中的数据共享要求进行审批验证；当审批验证通过后，提取原始电力数据；根据数据共享要求确定遮蔽策略，并根据遮蔽策略对原始电力数据进行遮蔽，生成共享电力数据。通过实施本发明，通过执行审批验证和设定与原始电力数据对应的遮蔽策略，生成共享电力数据，既满足了电力数据保密性、安全性及隐私性的要求，又实现了对电力数据的资源共享，进而提高了电力数据的利用率。
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公开(公告)号：CN112800476A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110323287.1
申请日：2021-03-25
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种数据脱敏方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，其中方法包括：根据待脱敏的原始编码数据生成目标数量级的全局保密整数，所述目标数量级的大小根据待脱敏数据的数据长度确定；根据所述全局保密整数得到阿贝尔群；在所述阿贝尔群中选取脱敏任务标识；根据所述脱敏任务标识和所述全局保密整数对原始编码数据进行编码，得到脱敏后的编码数据，整个脱敏过程未对编码类数据作任何变形，且整个脱敏过程仅通过计算一次大数据计算，即可实现可靠脱敏，提高了脱敏效率；同时在数据脱敏过程中将选取的脱敏任务标识加入了脱敏计算，使得在脱敏后数据提供方可以根据脱敏过程中使用的脱敏任务标识，在发生疑似数据泄露时进行溯源。
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公开(公告)号：CN112036943A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010880410.5
申请日：2020-08-27
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网四川电动汽车服务有限公司 , 国网北京市电力公司
摘要： 本发明公开了一种充电设施选址方法及系统，方法包括：根据专家意见确定充电设施选址的预设一级因素及预设二级因素；根据先验知识确定预设一级因素与预设二级因素之间的因果关系；根据预设一级因素与预设二级因素之间的因果关系，构建贝叶斯网络模型，计算贝叶斯网络模型中各节点的联合概率分布，作为节点位置建站合理性的概率；采用灵敏度分析和传播分析验证所构建的贝叶斯网络模型，生成影响充电设施选址的一级因素，判断预设一级因素与影响充电设施选址的一级因素是否一致；如果一致，选择贝叶斯网络模型中各节点最大的联合概率为首选建站位置，基于叶斯网络模型综合实际选址过程中不确定性因素，对充电设施选址具有实用性和指导性。
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