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公开(公告)号:CN115759353A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211326858.8
申请日:2022-10-26
申请人: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及一种高信息不确定性电力系统的数字潮流可靠控制方法,包括以下步骤:步骤1、建立新型电力系统的数字潮流约束指标;步骤2、基于步骤1建立的新型电力系统的数字潮流约束指标,构建互联新型电力系统的信息熵模型,用于对时延、误码率、丢包率的新型电力系统数字潮流的重要指标参数统一量化;步骤3、基于步骤2所建立的互联新型电力系统的信息熵模型,对高信息不确定性的新型电力系统的数字潮流进行可靠控制,将信息不确定性集结项引入系统变结构滑模控制中,采用积分结构的切换函数来实现新型电力系统的数字潮流可靠控制。本发明能够实现新型电力系统数字潮流的可靠性控制。
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公开(公告)号:CN115578773A
公开(公告)日:2023-01-06
申请号:CN202211324308.2
申请日:2022-10-27
申请人: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06V40/16 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及一种基于焦点损失Focal Loss的面部运动单元检测方法,针对面部运动单元数据集的AU样本分布不平衡以及难分类样本的问题,提出使用焦点损失Focal Loss来解决这一问题,并针对焦点损失的控制正负样本参数α和控制难易样本参数γ的多种取值进行实验,还设计了AU多标签共现关系损失函数来隐式学习AU之间的联系,隐含地增加样本较小的类别数据量,该算法在CK+数据集和BP4D数据集上均取得了良好的精度,证明在面部运动单元检测任务中,使用焦点损失和AU多标签共现关系损失函数对检测精度提升是有效的。
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公开(公告)号:CN115567404A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202210979131.3
申请日:2022-08-16
申请人: 国网天津市电力公司信息通信公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04L41/147 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04L67/12
摘要: 本发明涉及一种电力网络数字潮流流量预测方法,相较于传统RNN与LSTM等神经网络流量预测方法,本方法通过对流量序列VMD分解预处理,解决了流量序列多本征模态分量混叠干扰的问题,降低LSTM神经网络运行复杂度,缩短运行时间,减小预测误差;同时,通过SVM支持向量机回归方法进行回归分析,有效减小数据流量突发性涌流造成的预测偏差,进一步提高了模型的精度;将经过LSTM神经网络模型流量序列各分量预测值与残差分量回归分析值相拟合,得出VMD‑LSTM‑SVM模型电力数字潮流精确预测值。使电力通信网能够根据流量预测结果及时利用链路资源对可能出现的通信拥塞做出调度反应,缓解网络拥塞状况,保证电力业务数据的传输质量。
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公开(公告)号:CN116997121A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202311214020.4
申请日:2023-09-20
申请人: 帷幄智能科技(天津)有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及一种数据处理设备外壳结构,包括机体以及散热口,散热口设置在机体的两端,机体的侧面开设有安装孔,安装孔的内腔设置有电磁铁机构。散热口外边缘位置通过螺栓安装有第一固定柱,散热口内腔位于第一固定柱的后方通过螺栓安装有第二固定柱,散热口内壁的顶部和底部以及左侧壁上均开设有引导槽,上下两个引导槽之间活动卡接有散热片。散热片顶部和底部的右侧均设置有凸起,凸起的侧面贯穿式安装有伸缩杆。本发明通过可变动的散热片设计,在散热片动作打开散热口的时候,可以通过与固定柱之间的摩擦,将在停机时候或者是上次使用时候黏附在散热片上的灰尘刮下来,配合着设备的散热风扇将刮下来的灰尘吹走,避免灰尘黏附积累。
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公开(公告)号:CN116707560B
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310934145.8
申请日:2023-07-28
申请人: 国网天津市电力公司信息通信公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04B1/38 , H04W88/02 , H01R13/631 , H01R13/639
摘要: 本发明涉及一种通讯终端设备,包括机壳以及耦合适配套机构,所述耦合适配套机构设置在机壳背面的一侧,所述机壳内腔的一侧设置有与耦合适配套机构相连接的尾纤单元。本发明首先通过多个弧形片共同组成的插接柱设计和使用,在插入信号线插头的时候,尽可能的降低阻力,同时以增加插入口径的设计,使得插入插头更加便捷方便,即可以解决当下在插入信号线插头的时候,需要不断对准矫正才能够插入的问题,同时也可以解决在插入插头的时候对终端设备本身以及插头位置具有一定推力,容易造成终端设备发生运动损失以及插头位置容易在长时间拔插过程中造成松动以及凹陷的问题。
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公开(公告)号:CN116861482A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310794376.3
申请日:2023-06-30
申请人: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
摘要: 本发明涉及一种基于同态加密的数据血缘管理方法,通过采集血缘元数据;记录采集的血缘元数据信息;对采集的血缘元数据信息中数据进行加密处理;解析加密处理的血缘元数据;最终存储解析加密后的数据血缘实现了数据血缘管理。本发明在数据血缘的采集层实现采集数据链路中(数据资产目录)元数据接口,提取数据血缘关键信息,采集门户班组数据集元数据信息,提取数据血缘关键信息,采集国网云数据组件元仓接口,提取数据仓库、管理组件等数据血缘关键信息,将以上采集信息进行同态加密之后再加载至DWS采集信息汇总表再进行后续操作。
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公开(公告)号:CN116707560A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310934145.8
申请日:2023-07-28
申请人: 国网天津市电力公司信息通信公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04B1/38 , H04W88/02 , H01R13/631 , H01R13/639
摘要: 本发明涉及一种通讯终端设备,包括机壳以及耦合适配套机构,所述耦合适配套机构设置在机壳背面的一侧,所述机壳内腔的一侧设置有与耦合适配套机构相连接的尾纤单元。本发明首先通过多个弧形片共同组成的插接柱设计和使用,在插入信号线插头的时候,尽可能的降低阻力,同时以增加插入口径的设计,使得插入插头更加便捷方便,即可以解决当下在插入信号线插头的时候,需要不断对准矫正才能够插入的问题,同时也可以解决在插入插头的时候对终端设备本身以及插头位置具有一定推力,容易造成终端设备发生运动损失以及插头位置容易在长时间拔插过程中造成松动以及凹陷的问题。
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公开(公告)号:CN116613895A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310896244.1
申请日:2023-07-21
申请人: 国网天津市电力公司信息通信公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供一种智能电网电力数据异常检测方法和系统,其中该方法包括:S1获取传感器节点采集的电力数据,其中电力数据包括多维特征数据;S2根据获取的电力数据进行局部异常检测,得到局部异常检测结果;S3若局部异常检测结果为异常,则输出电力数据检测结果为局部异常;若局部异常检测结果为正常,则进一步对电力数据进行全局异常检测,得到全局异常检测结果;S4若全局异常检测结果为正常,则输出电力数据检测结果为正常;若全局异常检测结果为异常,则输出电力数据检测结果为全局异常。本发明通过局部异常检测和全局异常检测的方式,有助于提高基于大规模电力生产场景下的电力数据异常检测的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN116108182A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202310156764.9
申请日:2023-02-23
申请人: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
摘要: 本发明涉及一种基于FS‑IPSO的文本分类方法,包括以下步骤:步骤1、初始化种群;步骤2、执行混沌微粒子群优化算法;步骤3、判断是否以满足终止条件;步骤4、初始化最终特征集RS为空;步骤5、初始化粒子速度和位置;步骤6、根据惯性权重策略以及混沌扰动规则更新微粒的速度和位置;步骤7、用适应值计算方法计算微粒的适应值;更新个体最优位置;步骤9、判断算法是否已达到最大迭代次数;步骤10、输出文本分类准确率和文本分类最优特征子集集合。本发明能够有效减少噪声的影响,获得更好的文本分类效果。
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公开(公告)号:CN115269870A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210884956.7
申请日:2022-07-26
申请人: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/247 , G06F40/295 , G06K9/62 , G06N20/00
摘要: 本发明涉及一种基于知识图谱实现数据中台数据链路故障分类预警的方法,首先以数据链路中的故障分类为目标,通过Kmeans‑SVM模型训练得到故障分类模型,随后通过马尔可夫模型等方法构建故障类型的知识图谱,基于故障领域知识图谱以及Kmeans‑SVM方法得到故障分类的基础,再通过故障原因相似度分析故障之间的关联关系,进而预测数据链路中可能发生的关联故障。通过机器学习故障分类模块和知识图谱故障预警模块的相互协作,实现对数据链路的智能分析,解决专家系统以及机器学习中存在的一系列问题,有效地提升数据链路的维护效率,使得故障分类准确率大大提升。
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