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公开(公告)号：CN104363160B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201410363228.7
申请日：2014-07-28
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国家电网公司信息通信分公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种携带文档附件的邮件处理方法。该方法之一可以应用于服务器，包括：接收第一设备发送的邮件；响应于所述邮件携带有文档作为附件的邮件，判断所述文档当前是否具有在所述邮件中发送的权限；如果是，将携带有所述文档作为附件的所述邮件发送至第二设备；如果否，拒绝将所述文档作为所述邮件的附件发送至第二设备。通过本发明实施例的技术方案，使得涉密文件不会被越权发送，避免了涉密文档发送给不适当的用户或者在不适当的情况下发出，从而避免企业或组织的机密信息被泄露，保证了机密信息的安全。此外，本发明实施例还公开了一种携带文档附件的邮件处理装置和系统。
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公开(公告)号：CN104363160A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410363228.7
申请日：2014-07-28
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国家电网公司信息通信分公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种携带文档附件的邮件处理方法。该方法之一可以应用于服务器，包括：接收第一设备发送的邮件；响应于所述邮件携带有文档作为附件的邮件，判断所述文档当前是否具有在所述邮件中发送的权限；如果是，将携带有所述文档作为附件的所述邮件发送至第二设备；如果否，拒绝将所述文档作为所述邮件的附件发送至第二设备。通过本发明实施例的技术方案，使得涉密文件不会被越权发送，避免了涉密文档发送给不适当的用户或者在不适当的情况下发出，从而避免企业或组织的机密信息被泄露，保证了机密信息的安全。此外，本发明实施例还公开了一种携带文档附件的邮件处理装置和系统。
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公开(公告)号：CN114064746A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010755376.9
申请日：2020-07-30
Applicant: 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
IPC: G06F16/2458 , G06N7/02 , G06Q50/06
Abstract: 本发明针对电力大数据背景下电网设备监测数据具有体量大、种类多、产生速度快、精度高等特点，而传统的设备运行状态评估方法在电力大数据背景下出现了处理效率低下的问题，提出一种信息设备运行状态评估方法。首先，分析传统连续属性离散化方法无法满足高效处理需求的特点，实现了基于似然比假设检验的并行化属性离散化，完成了海量设备状态数据预处理。然后，通过对海量设备状态数据的多维特征量分析，建立设备状态评估指标体系，并基于层次分析法以各类指标粗细粒度和丛属关系进行权重分配。最后，采用MapReduce计算框架并行化改进的BP神经网络计算指标劣化度，构建了基于模糊综合评判法的设备状态评估模型。
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公开(公告)号：CN113484572A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110607858.4
申请日：2021-06-01
Applicant: 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
Inventor： 林涛 , 吕洪波 , 孔祥靖 , 郝成亮 , 艾利 , 姚志忠 , 陈明 , 李同 , 丁雪 , 刘超 , 于旭东 , 姜华 , 窦增 , 张凯 , 郑磊 , 王众 , 王志宇 , 曹源
IPC: G01R11/24
Abstract: 本发明属于电网监控的窃电监测技术领域，尤其涉及一种基于用电大数据的反窃电监测方法及系统。本发明系统包括：用电数据采集模块、反窃电策略管理模块、综合监测模块、反窃电异常预警模块、事件管理模块以及定损整改服务模块。本发明能够科学有效准确的鉴别出嫌疑窃电用户，提高窃电检测的准确性、全面性、及时性及可靠性，降低了检测成本。通过对电力业务应用数据、电能量信息采集数据的双重分析，归纳各类数据，建立科学、精确的数据分析模型，由系统对计量装置和各级线损实时在线监测筛选、定位出嫌疑窃电用户，进行智能分析诊断，报警异常问题数据。为反窃电、降低线损、增加供电提供更高效智能的技术手段，对窃电行为进行有效的防范和打击。
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公开(公告)号：CN111275074A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010015226.4
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
Abstract: 本发明是一种基于栈式自编码网络模型的电力CPS信息攻击辨识方法，其特点是，包括的内容有：根据CPS数据非函数依赖以及非线性相关等性质，引入最大信息系数对数据特征进行选择，确定最优攻击特征集合；构建基于栈式自编码网络的信息攻击辨识模型，设置无监督预训练编码器与有监督微调分类器进行网络参数训练更新；实现了基于自适应布谷鸟算法的模型初始参数优化。解决了电力CPS信息攻击辨识过程中数据特征复杂、辨识精度相对较低等问题，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105376182A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510848108.0
申请日：2015-11-30
Applicant: 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
IPC: H04L12/933 , H04L29/06 , H04L29/08
CPC classification number: H04L65/40 , H04L49/1523 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种电网资源管理与分配方法及系统，定义网络控制器宏观控制整个电网系统，获取下层包括集中器雾计算单元及智能电表用户的统计用电数据并与用户存在数据的对应关系，控制器结合云平台实现对用户用电资源管理；同时控制器控制供电设备的供电开关以及供电链路的方向，控制器远程通过流表下发实施对供电设备的管理实现供电资源的管理；对具体用户用电度数的控制，当用户用电度数超过250度，结合阶梯电价实施，对用户进行断电警告；对城市用电需求量大的夏季，控制器结合云平台计算小区用户用电，分片对各小区进行供电断开，维持整个城市用电均衡和用电总量控制。本发明实现了智能电网宏观把握和控制，节省了电网数据传输延时时间。
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公开(公告)号：CN111242204A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010015277.7
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种运维管控平台故障特征提取方法，其特点是，包括：主成分分析特征提取和二次特征选择等内容。基于主成分分析特征提取能将高维空间样本变换为低维空间样本，在特征维度降低的同时降低特征属性的冗余度，并保留了主要的分类信息，大大降低了分类器的计算复杂度，缩短了训练时间；又因为在此特征提取过程中嵌入二次特征选择功能，基于关联规则特征选择，结合启发式序列后向搜索策略对评估结果进行排序，进而确定特征子集的关键特征，使特征属性具有最大关联—最小冗余，即可以最大程度提高属性特征与类属性关联度，且降低属性与属性之间的冗余，显著提高管控故障分类精度。该方法科学合理，适用性强，可广泛适用于各种故障分类管控平台。
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公开(公告)号：CN103874122A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410101956.0
申请日：2014-03-19
Applicant: 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
Inventor： 吕洪波
IPC: H04W24/08
Abstract: 本发明是专变终端网络信号采集系统及其采集方法，其结构包括专变采集终端、蜂窝无线基站、监测分析主站、电力用户用电信息采集主站、GIS系统；采集方法包括：1）专变采集终端实现对通信信号的监测，获取信号品质数据；2）专变采集终端监测其与主站组网的GPRS或CDMA公网通信信号场强；3）在电力用户用电信息采集主站与采集终端通信协议的基础上，扩展一种新的通信规约；4）主站接收终端的信息，对其进行分析、处理。优点：及时掌握设备运行状况，自动判断因为网络信号强度因素引发的采集异常，减少人工排查的工作量和故障处理时间。对于确保智能电网各应用系统安全稳定运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111275074B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010015226.4
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
Abstract: 本发明是一种基于栈式自编码网络模型的电力CPS信息攻击辨识方法，其特点是，包括的内容有：根据CPS数据非函数依赖以及非线性相关等性质，引入最大信息系数对数据特征进行选择，确定最优攻击特征集合；构建基于栈式自编码网络的信息攻击辨识模型，设置无监督预训练编码器与有监督微调分类器进行网络参数训练更新；实现了基于自适应布谷鸟算法的模型初始参数优化。解决了电力CPS信息攻击辨识过程中数据特征复杂、辨识精度相对较低等问题，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN114090742A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202010755377.3
申请日：2020-07-30
Applicant: 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 本发明针对信息运维故障日志的不断增长且文本分类系统中原始特征向量空间的维数巨大，造成文本表示的数据稀疏和分类器过分拟合影响文本分类的效率和精确度的问题，主要从不平衡数据的特殊性开始研究，从信息运维故障日志的特征选择和重采样入手，研究针对不平衡数据的特征选择和重采样方法，提出了一种信息运维故障日志的特征选择方法。首先提出了一种针对不平衡数据集的基于相对贡献率的特征选择算法。该算法基于一个特征频度相对于其它特征频度的差值的总和衡量其相对贡献率的大小，进行特征选择。其次提出了一种基于相关程度与区分程度的特征选择算法。该算法利用特征选择的四个基本信息要素，把特征对于类别的相关程度表示出来，同时也把特征对于类别的区分程度表示出来。最后提出了基于不平衡信息运维故障日志的重采样方法，对欠采样方法进行改进。
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