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公开(公告)号：CN116709306A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310726401.4
申请日：2023-06-19
申请人： 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司信息通信公司 , 四川科锐得电力通信技术有限公司
IPC分类号： H04W12/033 , H04W12/0431 , H04W12/06 , H04W12/069 , H04L41/0893 , G16Y10/35
摘要： 本发明公开了一种基于5G网络切片的电力虚拟专网业务安全调控方法及系统，属于电网安全防护技术领域，包括以下步骤：基于电网内部各配电网保护装置及自动化终端设备的不同业务需求，为各配电网保护装置及自动化终端设备部署网络切片，以搭建能够适应所有配电网保护装置及自动化终端设备的UPF+MEC虚拟专网多级架构；配电网保护装置及自动化终端设备通过边缘UPF接入组播服务器和电网配网主站，并且通过专用网络切片接入专用核心网；为虚拟专网架构设计安全防护架构。本发明提供的方法可实现5G技术与各类型电网应用的适配，扩大了5G网络承载电力业务的范围，同时保障了5G网络承载电力业务调控的终端与数据传输的安全。
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公开(公告)号：CN116708143A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310741362.5
申请日：2023-06-20
申请人： 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司信息通信公司 , 四川科锐得电力通信技术有限公司
IPC分类号： H04L41/0663 , H04L41/0895 , H04L41/0894
摘要： 本发明公开了一种5G电网切片中切片故障的业务保护方法，该方法包括：获取电力虚拟专网终端设备的业务流，将获取的业务流形成VNF业务链，不同的网络切片处理不同的VNF业务链；当网络切片存在故障时，根据其处理的VNF业务链类型采用相应的切片保护方案进行处理，切片保护方案是在MEC中的网络切片发生故障时，通过预先放置的备份切片接管主切片的业务链执行业务操作。本申请从网络切片或从服务的业务链的重要程度出发，根据电网业务链的重要程度分别设置相应的保护方案，以满足5G切片网络中对不同业务的波阿虎，更好地为电网系统服务，保证了在主切片故障状态下终端设备的业务不受影响，提升电网运行的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115758288A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211526976.3
申请日：2022-12-01
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/26 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N5/025
摘要： 本发明公开了一种电力系统冗余数据筛除方法、系统及介质，获取第一数据与第二数据，所述第一数据为SCADA系统中产生的潮流数据集，所述第二数据为数据项集支持度的选择阈值；对所述第一数据进行多源异构能源数据融合处理，获得第三数据；采用Apriori算法对所述第三数据与所述第二数据进行逐层扫描与迭代计算，获得潮流数据频繁项集；通过K‑Means算法对所述潮流频繁项集进行离散处理，获得离散结果；将所述离散结果作为Apriori算法中新的事务，构建强关联规则，并基于所述强关联规则筛除电力系统中的冗余数据；本发明的有益效果为能够准确筛选出相对应的冗余数据，减小了识别冗余数据的误差。
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公开(公告)号：CN112396038A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011489217.5
申请日：2020-12-16
申请人： 国网四川省电力公司信息通信公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的变电站异常智能识别方法及系统，包括：建立变电站异常数据库；对监控视频数据进行分析，获得变电站异常图像数据集；对变电站异常图像数据集中的每个图像进行标注，获得标注后的训练数据集；建立基于深度学习的变电站异常识别模型，基于训练数据集对模型进行训练，获得训练后的变电站异常识别模型；当变电站异常报警时，将异常报警时的监控图像输入变电站异常识别模型，模型输出结果完成变电站异常识别。本方法及系统能够高效准确的对变电站进行识别；本方法中的模型训练数据准确，能够保障模型识别准确，且训练数据质量高，计算量小。本方法中的清洁结构能够对镜片进行清洁，避免模型误识别。
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公开(公告)号：CN112396038B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202011489217.5
申请日：2020-12-16
申请人： 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/776 , B08B3/02 , B08B1/00 , B08B1/02
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的变电站异常智能识别方法及系统，包括：建立变电站异常数据库；对监控视频数据进行分析，获得变电站异常图像数据集；对变电站异常图像数据集中的每个图像进行标注，获得标注后的训练数据集；建立基于深度学习的变电站异常识别模型，基于训练数据集对模型进行训练，获得训练后的变电站异常识别模型；当变电站异常报警时，将异常报警时的监控图像输入变电站异常识别模型，模型输出结果完成变电站异常识别。本方法及系统能够高效准确的对变电站进行识别；本方法中的模型训练数据准确，能够保障模型识别准确，且训练数据质量高，计算量小。本方法中的清洁结构能够对镜片进行清洁，避免模型误识别。
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公开(公告)号：CN110490145B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201910776215.5
申请日：2019-08-22
申请人： 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 一种指针式仪表读数识别方法，包括如下步骤：设置样本库;对仪表盘识别；识别出仪表盘的中轴线和底部线段；识别转轴轴心，设置一条穿过轴心，并与仪表盘的底部线段平行的直线作为基准线；设置一组穿过圆心的直线作为检测线,根据识别夹角值计算出指针读数。本发明通过对指针式仪表通常图样的具体分析，预先对样本和输入图样进行分析，减少输入样本数量和样本比对所需要的大量计算，提高了识别速度，便于对仪表读数迅速作出识别判断。
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公开(公告)号：CN111969726A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010756436.9
申请日：2020-07-31
申请人： 国网四川省电力公司信息通信公司
摘要： 本发明公开了一种基于多向交互机制的电力通信智能运维装置，涉及电力通信运维领域，所述装置包括：电力通信智能运维系统、电力通信故障告警采集系统、资源管理系统、隐患库系统、若干运维终端、若干调度终端和若干管理终端；电力通信故障告警采集系统用于采集电力通信故障告警信息；资源管理系统用于对电力通信资源数据以及对应的业务进行管理；本装置中各个组成部分能够进行多种交互，多种交互片互相配合能够便于有效和准确的对故障信息进行处理，以及本装置能够根据故障信息对相应的分析算法进行更新，能够保障装置能够适应多变的故障数据，保障最终的分析结果准确。
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公开(公告)号：CN116743581A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310741479.3
申请日：2023-06-20
申请人： 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司信息通信公司 , 四川科锐得电力通信技术有限公司
IPC分类号： H04L41/0893 , H04L41/0895 , H04L41/0823 , H04B7/185
摘要： 本发明公开了一种空天地一体化的电网切片架构及其资源优化方法，属于电力技术领域，本申请的电网切片架构包括电力业务感知层、网络编排层、网络切片层和基础设施与虚拟化层；电力业务感知层接收业务请求信息并将其传输给所述网络编排层；网络编排层通过管理与协调指定准入控制和资源分配策略，根据业务请求信息，使能网络切片层中的切片设计；网络切片层将切片定义为不同网段的多维资源信息集合，并进行相应的横纵向切片，横向切片为不同空间的电网资源的切片，纵向切片为电网业务的切片；基础设施与虚拟化层由物理基础设施和虚拟资源池构成。本申请在空天地一体化网络上引入网络切片技术，提高网络覆盖的同时保证资源的合理分配。
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公开(公告)号：CN109104591B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201811091687.9
申请日：2018-09-19
申请人： 国网四川省电力公司信息通信公司
摘要： 本发明涉及电力技术领域，公开了一种用于电力设备的图像采集装置。本发明提供的用于电力设备的图像采集装置，其能够利用无人机和图像处理机构实现对电缆的自动巡检，并自动判断电缆是否存在异常，大大提高了电缆巡检的效率，提高了电缆巡检的时效性，降低了电缆巡检中人力成本的消耗。另外，通过无人机和图像处理机构的配合，能够大大提高相邻两个电缆终端塔之间的电缆是否存在异常的判断的准确性。
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公开(公告)号：CN109104591A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811091687.9
申请日：2018-09-19
申请人： 国网四川省电力公司信息通信公司
摘要： 本发明涉及电力技术领域，公开了一种用于电力设备的图像采集装置。本发明提供的用于电力设备的图像采集装置，其能够利用无人机和图像处理机构实现对电缆的自动巡检，并自动判断电缆是否存在异常，大大提高了电缆巡检的效率，提高了电缆巡检的时效性，降低了电缆巡检中人力成本的消耗。另外，通过无人机和图像处理机构的配合，能够大大提高相邻两个电缆终端塔之间的电缆是否存在异常的判断的准确性。
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