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公开(公告)号：CN103607425B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201310513285.4
申请日：2013-10-25
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网湖北省电力公司信息通信公司 , 国网四川省电力公司
Abstract: 本发明提供一种基于UC技术的智能用电服务方法，步骤1，当小区智能用电服务终端收到查询命令时，执行步骤2，操作命令时，执行步骤S3；步骤2，小区智能用电服务终端访问用电营销数据库，后台服务器返回查询数据，小区智能用电服务终端向用户显示查询数据；步骤3，小区智能用电服务终端完成用户的操作命令，向用户展示操作结果后向后台数据库发送更新数据信息；步骤4，后台服务器接收更新数据信息，从电营销数据库向用户发送电网推广信息或者家庭用电信息；步骤5，智能移动终端接收后台服务器发送的信息。本发明提供的一种方法，用户可实现历史用电数据主动显示、电量余额不足主动提醒、购电业务办理以及故障及时申报等等全新的体验。
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公开(公告)号：CN103605331A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310512944.2
申请日：2013-10-25
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网湖北省电力公司信息通信公司 , 国网四川省电力公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于UC技术的智能用电服务系统，包括后台服务器、安全接入平台、小区智能用电服务终端和智能移动终端，小区智能用电服务终端固定设置于小区内，通过2G、3G网络或者以太网络接入安全接入平台与后台服务器通信，接收用户操作过程中发出的查询或者操作命令；智能移动终端安装客户端后，通过2G、3G网络或者以太网与后台服务器通信，后台服务器通过安全接入平台向智能移动终端发送电网推广消息或者家庭用电信息，用户通过该智能移动终端接收该电网推广消息或者家庭用电信息。本发明提供的一种智能用电服务系统，用户通过移动终端可实现历史用电数据主动显示、电量余额不足主动提醒、购电业务办理以及故障及时申报等等全新的体验。
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公开(公告)号：CN103605331B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310512944.2
申请日：2013-10-25
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网湖北省电力公司信息通信公司 , 国网四川省电力公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于UC技术的智能用电服务系统，包括后台服务器、安全接入平台、小区智能用电服务终端和智能移动终端，小区智能用电服务终端固定设置于小区内，通过2G、3G网络或者以太网络接入安全接入平台与后台服务器通信，接收用户操作过程中发出的查询或者操作命令；智能移动终端安装客户端后，通过2G、3G网络或者以太网与后台服务器通信，后台服务器通过安全接入平台向智能移动终端发送电网推广消息或者家庭用电信息，用户通过该智能移动终端接收该电网推广消息或者家庭用电信息。本发明提供的一种智能用电服务系统，用户通过移动终端可实现历史用电数据主动显示、电量余额不足主动提醒、购电业务办理以及故障及时申报等等全新的体验。
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公开(公告)号：CN103607425A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310513285.4
申请日：2013-10-25
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网湖北省电力公司信息通信公司 , 国网四川省电力公司
Abstract: 本发明提供一种基于UC技术的智能用电服务方法，步骤1，当小区智能用电服务终端收到查询命令时，执行步骤2，操作命令时，执行步骤S3；步骤2，小区智能用电服务终端访问用电营销数据库，后台服务器返回查询数据，小区智能用电服务终端向用户显示查询数据；步骤3，小区智能用电服务终端完成用户的操作命令，向用户展示操作结果后向后台数据库发送更新数据信息；步骤4，后台服务器接收更新数据信息，从电营销数据库向用户发送电网推广信息或者家庭用电信息；步骤5，智能移动终端接收后台服务器发送的信息。本发明提供的一种方法，用户可实现历史用电数据主动显示、电量余额不足主动提醒、购电业务办理以及故障及时申报等等全新的体验。
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公开(公告)号：CN104836846A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510153436.9
申请日：2015-04-02
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网湖北省电力公司信息通信公司
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/12
Abstract: 一种基于SDN技术的能源互联通信网络架构系统，包括：分布式发电电源、储能装置、智能能源控制器、电力通信网、数据中心和SDN控制器；所述分布式发电电源和储能装置相互连接；所述智能能源控制器分别与分布式发电电源、储能装置和电力通信网连接，通过有线或无线方式接收采集信息，并将接收的采集信息上传至数据中心；所述数据中心下接电力通信网，上接SDN控制器。构建的能源互联通信网络架构系统，实现了能源的合理调度和有效利用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104836846B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201510153436.9
申请日：2015-04-02
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网湖北省电力公司信息通信公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种基于SDN技术的能源互联通信网络架构系统，包括：分布式发电电源、储能装置、智能能源控制器、电力通信网、数据中心和SDN控制器；所述分布式发电电源和储能装置相互连接；所述智能能源控制器分别与分布式发电电源、储能装置和电力通信网连接，通过有线或无线方式接收采集信息，并将接收的采集信息上传至数据中心；所述数据中心下接电力通信网，上接SDN控制器。构建的能源互联通信网络架构系统，实现了能源的合理调度和有效利用。
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公开(公告)号：CN205540154U
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201620035245.2
申请日：2016-01-14
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司信息通信公司
IPC: G05B19/048
Abstract: 本实用新型涉及一种变电站监控系统，所述系统包括：移动终端、后台管理模块、智能分析模块、编解码模块、存储模块、图像采集模块和本地报警模块；所述图像采集模块、编解码模块和智能分析模块依次连接，所述图像采集模块与所述存储模块连接，所述本地报警模块与所述智能分析模块连接，所述智能分析模块通过无线网络与所述移动终端连接，所述智能分析模块通过电力专网与所述后台管理模块连接；本实用新型提供的一种变电站监控系统将视频监控从传统的“被动监控”转变成智能化的“主动监控”，实现24小时全天候监控。
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公开(公告)号：CN110380886A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201810333569.8
申请日：2018-04-13
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司信息通信公司 , 北京创铭科技有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请涉及电力通信领域，尤其涉及一种基于不可用度的电力通信网络风险评估方法，包括：对电力通信网络进行分组；确认每组电力通信网络中存在的危险因素；对危险因素进行分类、统计；获取每组电力通信网络在统计时间内的故障次数，每次故障的修复时间，统计时间，计算该组电力通信网络的不可用度；统计各组电力通信网络的不可用度；根据各组电力通信网络的不可用度对电力通信网络进行风险评估。本发明所提供的基于不可用度的电力通信网络风险评估方法可以通过对电力通信网络的不可用度的分析，进而实现对电力通信网络的风险评估，从而实现了多维度、多层面的数据分析，并且降低人力、物力的投入。
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公开(公告)号：CN106408007A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610808042.7
申请日：2016-09-07
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司信息通信公司 , 北京创铭科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06K9/62 , H04L12/851
CPC classification number: G06K9/6268 , G06K9/6218 , H04L47/2441
Abstract: 本申请提供一种电力通信网流量分类方法，包括如下步骤：步骤S1、对IP分组进行预处理获得流包，流包中包含网络流；步骤S2、对流包里的网络流进行特征提取和离散化，获得互相关性较小的流属性集合；步骤S3、根据流属性集合对获得的流包进行分类、聚合。本申请提出的方法改进了流聚合朴素贝叶斯分类方法，在该分类方法基础上改进聚合相关流前的单流分类算法-朴素贝叶斯算法，提出采用隐朴素贝叶斯方法取代之，考虑了流属性间的相关性，使得在较小训练数据集的条件下获得更大的分类性能增益。
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公开(公告)号：CN104993966B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201510414563.X
申请日：2015-07-15
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司信息通信公司 , 北京创铭科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本申请提供一种电力综合业务网流量预测方法，所述方法包括：步骤1，从电力综合业务网流量数据库中，提取出横向流量数据序列和纵向流量数据序列；步骤2，建立二维预测模型；步骤3，读取时刻的新数据，其中t当前采样时刻；步骤4，利用二维预测模型对时刻的流量数据进行预测并输出预测结果，其中T为采样周期；步骤5，等待直到下一采样时刻返回步骤3。
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