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公开(公告)号：CN114037164A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111341375.0
申请日：2021-11-12
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种配电网的多维数据质量的预测方法及装置，其中，方法包括：确定待预测配电网数据质量的配电网数据集；确定各类型下数据数量的多维数据预测指标，计算各维数据预测指标的综合权重值；根据各维数据预测指标及其对应的综合权重值，计算各维数据预测指标的总分值；根据各维数据预测指标的总分值，确定各维数据预测指标的数据质量等级。通过综合预测配电网数据集的规范性指标、准确性指标、完整性指标、一致性指标、有效性指标、唯一性指标、实时性指标、可达性指标，从而保证了配电网数据质量预测的全面性、合理性以及有效性，并且预测方式也较为简单，能够有助于电网作业人员更加真实地了解智能配电网的数据质量情况。
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公开(公告)号：CN113452751B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110551948.6
申请日：2021-05-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司
IPC分类号： H04L67/10 , H04L9/40 , H04L67/12 , H04L67/1008 , H04L67/61
摘要： 本发明公开了一种基于云边协同的电力物联网任务安全迁移系统及方法，在边缘端部署转接服务器，设备服务器和备用服务器；转接服务器收集电力物联网设备相关的信息并将信息转发给云端以及设备服务器，云端根据收集到的信息进行设备服务器任务量的预测，当预测值达到设备服务器的任务量警戒值时，云端将对边缘端备用服务器进行安全认证，确认当前的备用服务器安全可信后，对边缘端转接服务器以及可信的备用服务器下达调度命令，转接服务器将任务转发至备用服务器，备用服务器开启订阅功能，接收任务。本发明可以在面对海量物联网智能终端时，有效防止当前的设备服务器的崩溃，实现任务无缝迁移，维护服务的稳定性。
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公开(公告)号：CN113452751A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110551948.6
申请日：2021-05-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 安徽继远软件有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于云边协同的电力物联网任务安全迁移系统及方法，在边缘端部署转接服务器，设备服务器和备用服务器；转接服务器收集电力物联网设备相关的信息并将信息转发给云端以及设备服务器，云端根据收集到的信息进行设备服务器任务量的预测，当预测值达到设备服务器的任务量警戒值时，云端将对边缘端备用服务器进行安全认证，确认当前的备用服务器安全可信后，对边缘端转接服务器以及可信的备用服务器下达调度命令，转接服务器将任务转发至备用服务器，备用服务器开启订阅功能，接收任务。本发明可以在面对海量物联网智能终端时，有效防止当前的设备服务器的崩溃，实现任务无缝迁移，维护服务的稳定性。
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公开(公告)号：CN118100168A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410341926.0
申请日：2024-03-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种分布式光伏功率预测模型的训练方法、分布式光伏功率预测方法、装置、电子设备及存储介质。训练方法包括：基于历史气象数据集中的历史气象数据确定气象参数变化值、组件温度系数和组件功率系数；将历史气象数据集中的历史气象数据、气象参数变化值、组件温度系数和组件功率系数对应的数据类型分别作为待分析数据类型，计算待分析数据类型的数据与光伏功率的数据相关性及一阶差分的相关性；基于各待分析数据类型对应的数据相关性和一阶差分的相关性进行筛选，确定目标数据类型；基于各目标数据类型对应的数据对分布式光伏功率预测模型进行训练，得到目标光伏功率预测模型，解决数据类型不合适导致模型精度低的问题。
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公开(公告)号：CN114898426B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210413353.9
申请日：2022-04-20
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N20/00
摘要： 本申请是关于一种同义标签聚合方法、装置、设备及存储介质，具体涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：根据目标图像上的各个目标标签，获取各个目标标签分别对应的各个标签向量；以目标图像为样本，以各个标签向量为标注，训练第一图像处理模型，并将训练后的第一图像处理模型中的全连接层参数，划分为各个目标标签分别对应的视觉特征向量；基于目标标签分别对应的视觉特征向量以及目标标签分别对应的标签向量，对所述各个目标标签进行聚合处理，获得聚合后的各个同义标签集合。上述方案同时考虑到了目标标签的分布式表示以及目标标签在图像中含义，从而提高了同义的目标标签的聚合准确性。
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公开(公告)号：CN118427265A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410351642.X
申请日：2024-03-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及智能配电网技术领域，公开了一种基于量测中心的配电网全景动态拓扑构建方法，该方法包括：基于量测中心获取配电网的开关状态信息以及设备连接关系；利用设备连接关系构建细颗粒度的配电网全量基础拓扑；根据预设遍历起点以及开关状态信息遍历配电网全量基础拓扑，构建配电网全景动态拓扑。本发明实现了将电网拓扑与量测数据进行关联的目的，达到了提高配电网的响应速度和处理性能的效果，解决了相关技术中存在的配电网全景动态拓扑服务存在响应速度较慢的问题。
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公开(公告)号：CN116055400A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211614989.6
申请日：2022-12-15
申请人： 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L47/10 , H04L47/125 , H04L47/24 , H04L9/40
摘要： 本发明提供了一种基于优先级的电力数据中台数据统一服务不间断保障方法，包括：通过图节点优先级划分识别数据中台关键服务节点和关键业务；对关键节点开展持续状态感知，通过缓存占用程度与拥塞状态判断是否遭受攻击；当发现异常情况时，根据优先级情况实现服务资源分配调整，以保证关键服务的不间断。通过本发明方法，在缓存、带宽等资源有限的网络中，节点可以通过预测相邻节点中饱和节点和非饱和节点的数量，感知自身及其所在网络的拥塞状态，根据数据扩散速率和数据生命周期来动态控制和调整数据的转发，以达到控制相关资源开销的目的。
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公开(公告)号：CN108880882B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810617634.X
申请日：2018-06-15
申请人： 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L12/24
摘要： 本发明公开一种基于健康检查改进机制的GSLB处理方法，其中将VIP业务状态分为正常、部分正常、故障、禁用；服务池成员状态分为正常、故障、禁用，服务池状态体现为上报因子基数，GSLB端接受数据中心上报数据后对数据中心SLB进行确认，收到的业务VIP对应状态为和GSLB本地信息状态比较，并执行响应业务切换操作，从而解决多数据中心的业务切换慢问题。
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公开(公告)号：CN114757091A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210272146.6
申请日：2022-03-18
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/16 , G06K9/62 , G06N3/12 , G06N20/00 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/12
摘要： 本申请是关于一种电力时序数据集构建方法、装置、设备及存储介质，具体涉及电数字数据处理技术领域。所述方法包括：获取各个电力时序数据；针对每个电力时序数据，对电力时序数据中的目标变量进行数据处理，生成至少两种特征类型的増量数据特征；对各个电力时序数据对应的至少两种类型的増量数据特征进行特征选择处理，获得目标特征类型；将各个电力时序数据，以及各个电力时序数据分别对应的目标特征类型的增量数据特征，构建为电力时序数据集，以便对机器学习模型进行训练。通过上述方案在保证了机器学习模型训练准确性的同时，提高了电力时序数据集的构建效率，从而提高了机器学习模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN114741200A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210447909.6
申请日：2022-04-27
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明实施例涉及面向数据中台的计算资源分配方法、装置及电子设备，包括：接收用户的计算任务请求，并基于计算任务请求，确定计算任务类型和相应的计算资源需求量；获取计算资源池的运行基本状态信息，运行基本状态信息包括计算资源池的工作负载情况；基于运行基本状态信息、计算任务类型、计算资源需求量及预构建的计算资源分配效用模型，确定多个计算资源分配方案；基于工作负载情况和预构建的工作负载预测模型，确定计算资源池的工作负载值，并将其转换为代价向量；基于计算资源分配效用模型和代价向量，从多个计算资源分配方案中，确定最佳计算资源分配方案，并将最佳计算资源分配方案分配给计算任务请求。解决了计算资源利用率较低的问题。
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