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公开(公告)号：CN116596021A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310529667.X
申请日：2023-05-11
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06N3/006
摘要： 本发明涉及一种机器学习技术领域，是一种基于改进的麻雀搜索算法的模型参数优化方法、装置，前者包括设置改进的麻雀搜索算法参数和模型超参数搜索范围；利用PWLCM混沌映射初始化麻雀种群；根据改进的麻雀搜索算法对个体位置进行迭代更新；以麻雀个体位置信息为超参数构建模型，确定个体适应度并排序，得到最优、最差适应度个体位置；多次迭代，以全局最优个体位置信息为超参数构建模型，完成模型参数优化。本发明基于改进的麻雀搜索算法输出的全局最优个体位置信息构建模型，完成模型参数优化，由于改进的麻雀搜索算法的全局寻优与局部搜索能力强，所以模型参数优化效果更好，使得模型的预测更加准确。
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公开(公告)号：CN116484246A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310415443.6
申请日：2023-04-18
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F16/182
摘要： 本发明涉及一种数据聚类技术领域，是一种基于Hadoop分布式计算的MS‑Kmeans聚类方法、装置，包括：搭建Hadoop集群；将总数据集平分为若干子数据集；执行Hadoop分布式文件命令，上传总数据集和子数据集至Hadoop分布式文件系统，利用Mean Shift算法分别对每个子数据集进行聚类，得到多个候选中心向量；选择K个相距最远的候选中心向量作为中心向量，利用K‑means聚类算法对总数据集中的所有数据进行聚类本发明能将MS‑Kmeans聚类算法运行在Hadoop分布式文件系统中，且集合Mean Shift算法和K‑means聚类算法的优点，在提高了聚类性能的同时有效减少了聚类运行时间。
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公开(公告)号：CN117041288A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310969085.3
申请日：2023-08-03
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及物联网技术领域，是一种基于HTML5的物联设备管理方法及系统，其包括以下步骤：构建基于用户策略的物联设备智能管理模型，通过驱动程序将设备数据接入系统进行统一管理，再由用户添加相应策略进行设备物联管理；根据用户需求，通过划分模块的方式搭建物联设备管理系统；根据联动条件判断是否发起联动执行动作，其中，联动条件包括定点任务、位置信息、气候信息和只读设备；进行基于用户策略的联动智能管理，包含联动条件和联动执行动作；根据基于用户策略的物联设备智能管理模型分析设计物联设备管理系统的任务调度模型。本发明设计并实现基于HTML5无关联设备的通信、数据交换，为设备管理提供统一的和开放的管理接口。
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公开(公告)号：CN117010745A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310825450.3
申请日：2023-07-06
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06N20/00 , G06F18/15 , G06F18/24
摘要： 本发明涉及设备数据分析技术领域，是一种基于运行指标体系的设备画像分析方法，其包括以下步骤：确定设备的运行指标体系；采集设备的运行数据；运用数据挖掘、机器学习技术分析数据；生成设备画像。本发明基于设备的运行指标体系，通过运用数据挖掘、机器学习、模式识别等技术，对设备的运行数据进行分析，并生成设备的运行画像，包括设备的运行状态、健康状况、故障类型、剩余寿命等信息；本发明具有更高的准确性、更高的效率、更快速的响应能力以及广泛的应用场景等优点，将对设备画像分析领域产生深远的影响和价值。
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公开(公告)号：CN116523489A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310372518.7
申请日：2023-04-10
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及扫码认证和人脸识别技术领域，是一种基于扫码认证和人脸识别的签到方法及系统，其包括以下步骤：根据签到要求的不同，通过导入或用户注册的方式形成参会人员数据库；签到者通过移动终端进行信息注册或关联，产生个人身份二维码，供身份认证时使用；进行签到时，签到者出示身份二维码，管理者采用移动终端进行扫码认证；系统进行二维码解码，自动匹配数据库中的签到者信息，若匹配成功则进入活体人脸识别阶段，否则提示认证失败；进行活体人脸识别，其中，活体人脸识别包括人脸识别和活体检测。本发明有效地解决了设备不足、携带不便的问题，且能够避免采用照片、视频等方式的误识别情况发生，确保签到的有效性。
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公开(公告)号：CN116362785A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310158115.2
申请日：2023-02-23
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06F18/22 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及一种电力用户用电分析技术领域，是一种大数据环境下的电力用户用电异常诊断方法及装置，包括：获取区域内某一时段各个电力用户的用电信息数据，并提取用电信息数据中的主要影响特征；将降维后的用电信息数据输入电力用户用电行为分析模型，输出各个电力用户的典型用电信息曲线；结合用电异常检测原则对各个电力用户的典型用电信息曲线进行分析判断，完成用电异常诊断。本发明用主成分分析方法和改进量子旋转门人工鱼群算法优化的K‑means算法对电力用户用电异常行为进行诊断，降低了数据维度，减少了算法复杂度和时间成本，提高了聚类处理效率，进一步的完成了用电异常的初步诊断，大大减小检测的范围和比例，节省物力人力。
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公开(公告)号：CN115017523A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210468747.4
申请日：2022-04-29
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F21/60 , G06F40/151 , H04L9/40
摘要： 本发明涉及一种数据安全传输技术领域，是一种分布式数据安全加密方法、传输方法及相关装置，前者包括建立数据转换规则，对待传输数据进行内部数据加密，得到一级加密数据，其中待传输数据包括文字数据和数字数据；建立后缀转换规则，对一级加密数据进行外部后缀加密，得到二级加密数据。本发明从内外两个层次对带传输数据进行加密，内部根据相关因素建立数据转换规则，对带传输数据进行转换，得到一级加密数据，外部根据后缀名的特点建立后缀转换规则，对一级加密数据进行外部后缀加密，得到二级加密数据，通过内外两个层次对带传输数据进行加密，使得加密手段更加丰富，加密效果更好，进而更好的保证了数据安全传输。
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公开(公告)号：CN116916064A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310825452.2
申请日：2023-07-06
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04N21/2343 , H04N21/4402 , H04N7/01
摘要： 本发明涉及视频数据处理技术领域，是一种基于画面抽帧的视频数据处理方法及系统，其允许用户在下发的过程中自定义抽帧频率，针对不同业务场景和用户需求，选择最适合的分析频次，最大化利用有限资源实现最高的性能，并且基于统一视频平台建立图像库，支持运维团队对抽帧内容进行二次处理或重复训练；包括：任务管理，下发诊断任务，自定义抽帧频率，接收诊断任务后进行调度分析；抽帧管理，对选中的设备进行低频率抽帧；通信管理，进行视频的获取及结果信息的传输。本发明应用画面抽帧技术，可以大幅节约视频分析服务资源占用量，可用于支撑电力公司基础运维单位落实人员行为规范要求。
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公开(公告)号：CN117707734A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311807486.5
申请日：2023-12-26
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种云计算技术领域，是一种基于云计算的资源管理方法、装置、存储设备及存储介质，包括响应于云服务资源大阈值，对云服务资源进行配置；在云服务资源上调度工作流任务，并利用算法融合对工作流任务进行优化；执行优化后的工作流。本发明基于云服务资源承载量进行服务配置，将粒子群算法和混合蛙跳算法进行融合，降低惯性权重线性递减所带来的易产生最优解的影响，并在混合蛙跳算法中增加了混沌随机因子和交叉因子，由此降低处理能耗并降低时间消耗，提高任务处理效率及云计算资源的合理调度，并将可执行任务集合加入云资源形成执行列表，将数据和可执行程序加入执行站点，再加入注册文件和元数据的任务，实现性能优化，降低处理能耗。
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公开(公告)号：CN117010279A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310972565.5
申请日：2023-08-03
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F119/04
摘要： 本发明涉及通信设备技术领域，是一种基于深度学习的通信设备剩余寿命预测方法及系统，其包括以下步骤：对数据进行预处理，对特征数据进行特性归一化，将其按照时间序列以及特征维度进行处理，处理为卷积层能够读取的数据；将训练集输入到CNN卷积层中进行处理，将卷积层处理好的数据输入LSTM层进行训练；将测试集输入已经训练好的CNN‑LSTM模型中进行预测，完成设备剩余寿命预测。本发明将深度学习技术融入到设备剩余使用寿命领域，提高了设备剩余使用寿命预测的准确率，可以更好的处理通信设备的告警、运行情况等数据。
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