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公开(公告)号：CN118520378A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410985098.4
申请日：2024-07-23
申请人： 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
发明人： 孙岗 , 田鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 王晓慧 , 刘同阳 , 张强 , 呼海林 , 牛德玲 , 杨坤 , 肖沈阳 , 朱尤祥 , 李明 , 李宁 , 张金国 , 胡斌浩 , 王雨晨 , 刘保臣 , 孟祥鹿
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N5/01
摘要： 本发明提供了一种基于集成学习的电力数据分类分级方法及系统，涉及电力数据处理技术领域，该方法包括：结合预处理模型进行源端电力数据的预处理，确定电力数据集；遍历电力数据集筛选关键特征，以特征稳定度与普适度为基准进行特征转换，确定有效数据特征；基于有效数据特征与电力数据集训练数据分类器，基于数据分级规则训练数据分级器，构成数据划分模型；结合数据划分模型执行横向分类与纵向分级处理，确定数据划分结果。通过本发明可以解决由于电力数据的多样性和复杂性，现有技术无法对其进行精准划分，导致数据分类分级精准性不足的技术问题，可以提高电力数据分类分级的精细度和准确性，达到提高数据管理效率和处理质量的技术效果。
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公开(公告)号：CN118568084B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411000631.3
申请日：2024-07-25
申请人： 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于语义的电力数据质量检测方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取原始电力数据库；调用NLP技术对原始电力数据库中各个电力故障事件进行关键词提取，输出多个事件关键要素；确定多个事件关键要素的语义顺序，生成多个语义元分支；建立电力数据分支结构；对电力数据分支结构进行监测，输出多个语义元分支中单个语义元分支的数据缺失率和多个语义元分支之间的数据等量性；进行数据质量检测，输出数据质量检测结果。本发明解决了现有技术中进行电力数据质量检测时由于对文本的理解程度不够，导致检测结果可靠性低的技术问题，达到了深入挖掘电力故障事件中各个事件关键要素的语义关系，提高检测准确性的技术效果。
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公开(公告)号：CN118568084A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411000631.3
申请日：2024-07-25
申请人： 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于语义的电力数据质量检测方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取原始电力数据库；调用NLP技术对原始电力数据库中各个电力故障事件进行关键词提取，输出多个事件关键要素；确定多个事件关键要素的语义顺序，生成多个语义元分支；建立电力数据分支结构；对电力数据分支结构进行监测，输出多个语义元分支中单个语义元分支的数据缺失率和多个语义元分支之间的数据等量性；进行数据质量检测，输出数据质量检测结果。本发明解决了现有技术中进行电力数据质量检测时由于对文本的理解程度不够，导致检测结果可靠性低的技术问题，达到了深入挖掘电力故障事件中各个事件关键要素的语义关系，提高检测准确性的技术效果。
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公开(公告)号：CN118503687A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410969384.1
申请日：2024-07-19
申请人： 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
发明人： 孙岗 , 赵鹏 , 田鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 常英贤 , 王晓慧 , 梁潇 , 陈彬 , 呼海林 , 肖沈阳 , 牛德玲 , 杨坤 , 朱尤祥 , 李明 , 李宁 , 张金国 , 胡斌浩 , 王雨晨 , 刘保臣 , 孟祥鹿
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06N5/025 , G06N3/042
摘要： 本发明公开了基于预训练语言模型的电力数据质量特征提取方法及系统，属于电力系统智能运维领域，其中方法包括：根据目标任务类型，采集历史执行记录；对历史执行记录进行执行流程拆分，获得多层级元数据；对各层级元数据进行关联性分析和相关性分析，获得关联性分析结果和相关性分析结果；生成预训练语言模型；采集电力监测数据，进行分类，获得基因节点匹配结果；当基因节点数量等于0，对电力监测数据进行冷启动标识。本发明现有技术中提取特征工作量大，导致电力数据质量提取准确率和效率低下的技术问题，达到了通过构建多层级元数据基因调控网络并用其生成预训练语言模型，以此准确高效地提取电力数据质量特征的技术效果。
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公开(公告)号：CN118520378B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410985098.4
申请日：2024-07-23
申请人： 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
发明人： 孙岗 , 田鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 王晓慧 , 刘同阳 , 张强 , 呼海林 , 牛德玲 , 杨坤 , 肖沈阳 , 朱尤祥 , 李明 , 李宁 , 张金国 , 胡斌浩 , 王雨晨 , 刘保臣 , 孟祥鹿
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N5/01
摘要： 本发明提供了一种基于集成学习的电力数据分类分级方法及系统，涉及电力数据处理技术领域，该方法包括：结合预处理模型进行源端电力数据的预处理，确定电力数据集；遍历电力数据集筛选关键特征，以特征稳定度与普适度为基准进行特征转换，确定有效数据特征；基于有效数据特征与电力数据集训练数据分类器，基于数据分级规则训练数据分级器，构成数据划分模型；结合数据划分模型执行横向分类与纵向分级处理，确定数据划分结果。通过本发明可以解决由于电力数据的多样性和复杂性，现有技术无法对其进行精准划分，导致数据分类分级精准性不足的技术问题，可以提高电力数据分类分级的精细度和准确性，达到提高数据管理效率和处理质量的技术效果。
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公开(公告)号：CN118503687B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410969384.1
申请日：2024-07-19
申请人： 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
发明人： 孙岗 , 赵鹏 , 田鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 常英贤 , 王晓慧 , 梁潇 , 陈彬 , 呼海林 , 肖沈阳 , 牛德玲 , 杨坤 , 朱尤祥 , 李明 , 李宁 , 张金国 , 胡斌浩 , 王雨晨 , 刘保臣 , 孟祥鹿
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06N5/025 , G06N3/042
摘要： 本发明公开了基于预训练语言模型的电力数据质量特征提取方法及系统，属于电力系统智能运维领域，其中方法包括：根据目标任务类型，采集历史执行记录；对历史执行记录进行执行流程拆分，获得多层级元数据；对各层级元数据进行关联性分析和相关性分析，获得关联性分析结果和相关性分析结果；生成预训练语言模型；采集电力监测数据，进行分类，获得基因节点匹配结果；当基因节点数量等于0，对电力监测数据进行冷启动标识。本发明现有技术中提取特征工作量大，导致电力数据质量提取准确率和效率低下的技术问题，达到了通过构建多层级元数据基因调控网络并用其生成预训练语言模型，以此准确高效地提取电力数据质量特征的技术效果。
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公开(公告)号：CN114661549B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210234742.5
申请日：2022-03-09
申请人： 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06F18/2135 , G06F18/2433 , G06N5/01 , G06F11/30
摘要： 本发明提供了基于随机森林的系统活跃度预测方法及系统，方法包括基于系统行为数据，分别提取系统层面、功能层面和用户层面的数据；将提取的数据，按照系统、功能和用户维度设计特征，并根据预设标准，对当前设计特征设置标签，将所述设计特征和标签形成基础特征向量；对所述基础特征向量中的数据进行异常值筛选和归一化处理，形成特征向量；将所述特征向量输入训练好的随机森林预测模型，预测系统活跃度。本发明得到系统活跃度预测结果，便于针对不同的使用状态进行资源再调配优化，以此减少“高配低效”业务系统数量，支援资源不足的业务系统，最终达到降本增效的目的。
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公开(公告)号：CN117692176A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311570630.8
申请日：2023-11-22
申请人： 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种用于VXLAN的网络隐身实现方法及系统，包括：在应用建立通信隧道过程中，实时获取隧道数据；对获取的隧道数据域名进行分割，获得域名的词序列和字符序列；以所述词序列和字符序列作为应用内置的预先训练的隧道数据检测模型的输入，获得隧道数据的实时识别结果；基于隧道数据的检测结果，执行隧道建立动作的启停，实现应用在VXLAN下的网络隐身。
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公开(公告)号：CN116866084A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311098883.X
申请日：2023-08-30
摘要： 本发明提出了基于强化学习的入侵响应决策方法及系统，涉及电力控制技术领域，获取电力控制系统的网络配置及设备的资产信息和安全信息，构建攻击图和贝叶斯攻击图；入侵发生时，基于构建的攻击图，利用深度强化学习算法，从动态策略集中选择最优的防护策略进行动态响应；入侵发生后，基于构建的贝叶斯攻击图，利用Q‑Learning粒子群优化算法，从静态策略集中选择最优的防护策略进行静态响应；本发明在攻击发生时采用深度强化学习DDQN算法进行策略选择，解决了强化学习DQN算法的高估问题，提高了决策质量；在攻击发生后采用Q‑Learning优化粒子群算法的参数进行策略选择，避免了局部最优解。
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