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公开(公告)号：CN117170903A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311136171.2
申请日：2023-09-05
Abstract: 本发明公开一种基于RPC开源框架Kitex的海量数据可信共享及查询方法，属于碳追踪领域；一种基于RPC开源框架Kitex的海量数据可信共享及查询方法包括：基于主体和碳市场以及电市场的关系进行调查，发现系统需要实现的功能，建立系统的逻辑关系结构，构建数据库关系；基于逻辑关系结构和数据库关系，来构建数据可信共享及查询系统；在数据可信共享及查询系统中，设置对应不同需求用户的不同权限；对数据共享查询系统进行测试和审核，并对不同权限等级的用户分别部署管理系统和数据库；部署完成后，不同权限等级的用户联合对数据进行维护。
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公开(公告)号：CN117411933B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311334292.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种服务数据推送方法，接收服务端推送的服务数据；接收客户端的服务请求；建立以接收到服务请求的时间为起始的服务时间窗口，在服务时间窗口存续期间，向客户端转发对所述服务请求的响应信息，响应信息包括服务数据；在服务时间窗口结束时，若接收到服务端推送的服务数据，将服务时间窗口延长至本次转发结束。设置服务时间窗口，并根据推送进程实时更新，在服务数据推送的时间段内，对服务推送进行管理，并主动转发服务数据至客户端，网关在收到服务端推送数据至客户端后，自动延长本次会话的生存期，保证完成本次服务推送，避免了客户端不断请求服务造成的网络负荷，提升系统推送效率。
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公开(公告)号：CN117411933A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311334292.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种服务数据推送方法，接收服务端推送的服务数据；接收客户端的服务请求；建立以接收到服务请求的时间为起始的服务时间窗口，在服务时间窗口存续期间，向客户端转发对所述服务请求的响应信息，响应信息包括服务数据；在服务时间窗口结束时，若接收到服务端推送的服务数据，将服务时间窗口延长至本次转发结束。设置服务时间窗口，并根据推送进程实时更新，在服务数据推送的时间段内，对服务推送进行管理，并主动转发服务数据至客户端，网关在收到服务端推送数据至客户端后，自动延长本次会话的生存期，保证完成本次服务推送，避免了客户端不断请求服务造成的网络负荷，提升系统推送效率。
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公开(公告)号：CN117172922A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311136166.1
申请日：2023-09-05
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的点对点电力可信交易方法、系统及设备，属于电力区块链技术领域；一种基于区块链的点对点电力可信交易方法包括：基于购/售电用户的成本函数和约束条件构建可信交易验证模型；根据购/售电用户的参与点对点交易的交互过程将购电用户的数据参数分为私有数据和公有数据；根据购/售电用户的私有数据和公有数据，在区块链智能合约上部署验证模型，然后根据模型搭建算术电路并生成证明秘钥和验证秘钥；购/售电用户在链下根据可信交易验证模型输入参数后计算并调用证明秘钥生成证据，将证据和公有数据上传到合约；智能合约根据购/售电用户的证据和公有数据，使用验证秘钥进行链上验证购电用户是否合理报价。
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公开(公告)号：CN113689103A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110949110.2
申请日：2021-08-18
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种自适应负载均衡用采分流智能调度管理方法、装置及系统，所述方法包括获取一致性hash环，所述一致性hash环位于用户和服务器之间，包括若干个虚拟节点，虚拟节点与用户及服务器之间分别设有映射；基于自适应负载均衡原则，对一致性hash环进行分段，将所有虚拟节点分配建模为买方‑卖方博弈模型；通过贪心算法求解所述买方‑卖方博弈模型，确定最终的服务器分配方式。本发明能够得到相对较优的服务器分配方案，为电网公司的电力采集方案提供一定的参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114781486A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210286512.3
申请日：2022-03-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司 , 南瑞集团有限公司 , 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司
Inventor： 姚栋方 , 阎帅 , 吴瀛 , 肖达理 , 罗磊 , 杨俊 , 武珏 , 胡宇林 , 谭炳源 , 陈崇明 , 周宇 , 郑宽昀 , 武文广 , 黄福兴 , 丁宏 , 周广山 , 李坤 , 朱康 , 曾玉
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑means和支持向量回归的电力用户分类方法、装置及系统，所述方法包括获取历史负荷数据；选用K‑means方法对所述历史负荷数据进行聚类，其中，聚类类别数通过轮廓系数法确定，聚类中心通过层次聚类法确定；利用聚类结果训练获得支持向量回归模型；将获得的实时负荷数据输入至所述支持向量回归模型，获得电力用户分类。本发明能够有效提高K‑means的聚类效果，减少聚类所用的时间和复杂度。
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公开(公告)号：CN116400168A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310336650.2
申请日：2023-03-31
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了电网故障诊断领域的一种基于深度特征聚类的电网故障诊断方法及系统，包括：将所述实时监测数据经过SMOTE过采样后输入至预先搭建的CNN故障诊断模型获得故障诊断结果；所述CNN故障诊断模型的搭建过程包括：利用训练后的特征提取器提取有标签样本特征和无标签样本特征；对有标签样本特征和无标签样本特征进行半监督聚类形成簇；根据簇确定无标签样本特征的标签，建立有标签样本特征训练集；利用有标签样本特征训练集对CNN故障诊断模型进行训练，重复迭代获得故障诊断准确率大于设定阈值的CNN故障诊断模型；本发明克服现有技术中存在故障诊断正确率和误报率不能兼顾的技术问题。
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公开(公告)号：CN112381664A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202010999267.1
申请日：2020-09-22
Applicant: 国网新疆电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网短期负荷预测方法、预测装置及存储介质，旨在解决现有电网负荷预测精准度不足的技术问题。其包括：根据电网负荷时间序列计算离散随机变量的互信息熵，并利用互信息熵滤除松散相关的离散随机变量，获得负荷时间输入信号；根据负荷时间输入信号构建人工神经网络；基于差分进化算法利用人工神经网络进行电网负荷的迭代预测，获得电网负荷的最优预测结果。本发明能够避免人工经验选取数据的不足，获取最优的输入变量集合，同时利用差分进化算法获得最优的预测结果，提高负荷预测的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN113689103B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110949110.2
申请日：2021-08-18
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种自适应负载均衡用采分流智能调度管理方法、装置及系统，所述方法包括获取一致性hash环，所述一致性hash环位于用户和服务器之间，包括若干个虚拟节点，虚拟节点与用户及服务器之间分别设有映射；基于自适应负载均衡原则，对一致性hash环进行分段，将所有虚拟节点分配建模为买方‑卖方博弈模型；通过贪心算法求解所述买方‑卖方博弈模型，确定最终的服务器分配方式。本发明能够得到相对
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公开(公告)号：CN118041596A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410065535.0
申请日：2024-01-17
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/06 , H04L41/16 , H04L67/12 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于kafka跨正反向隔离装置传输数据的方法及系统，涉及电网通信和数据安全技术领域，包括将Kafka集群配置完成，根据电力系统安全区划分规定，划分安全区；开发基于机器学习的自适应加密算法，能够根据数据类型和网络状况动态调整加密强度；根据自适应加密算法，对同步的消息进行加密，并根据Kafka集群的配置，实现消息同步。本发明通过使用基于机器学习的自适应加密算法，能够根据数据类型和网络状况动态调整加密强度。对于敏感或关键数据，系统可以实施更强的加密措施，而对于不那么敏感的数据，则可以应用较轻的加密从而在保护数据的同时优化处理效率，同时机器学习模型的使用使得加密过程能够智能地适应不断变化的网络条件和数据类型。
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