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公开(公告)号：CN116455916A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310437778.8
申请日：2023-04-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H04L67/1095 , H04L67/10 , H04L67/12 , H04L69/04 , H04L43/18
Abstract: 本发明公开了一种基于云边协同的电力数据的处理方法和系统，该方法包括：通过云端处理层，采用标准物模型形成压缩字典，并将所述压缩字典同步至边端处理层；通过边端处理层，根据所述压缩字典对获取到的设备数据进行压缩处理得到压缩数据，将所述压缩数据发送到所述云端处理层；通过云端处理层，对所述压缩数据进行解压处理得到解压数据。通过云边协同的压缩和解压处理，在保障业务交互简单易用的前提下有效提升了数据传输效率，减少了带宽资源浪费，降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN119676174A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411838977.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司
IPC: H04L47/2441 , H04L47/10
Abstract: 本发明公开了一种白盒交换机网络测量方法、装置、设备和介质。所述方法包括：接收输入的目标流量；根据所述流量标识将所述目标流量映射至第一哈希列表中的第一位置桶，并生成所述目标流量的第一流量流值；在检测到大流选票计数器的计数器值大于预设大流阈值的情况下，根据所述目标流量的流量标识将所述目标流量分别映射至第二哈希列表和第三哈希列表中。本发明能够结合白盒交换机有效的对网络流量进行快速测量，并通过大流阈值提高大流的测量精度。
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公开(公告)号：CN119623571A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411695601.9
申请日：2024-11-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC: G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , H04L9/40 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种对抗数据检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取用户的业务数据；将业务数据输入至预训练的基于轻量化的卷积神经网络模型，输出第一预测结果；基于轻量化的卷积神经网络模型部署在边缘设备；将业务数据输入至预训练的基于集成多个神经网络模型的预测模型中，输出第二预测结果；其中，基于轻量化的卷积神经网络模型和预测模型的训练数据集为设定数量的图像和字符及生成对应的对抗数据样本；预测模型部署在云计算平台中；任意两个神经网络模型的检测算法不同；基于第一预测结果与第二预测结果的比较结果，确定业务数据的类型。本发明通过在云端部署多种复杂的神经网络模型，利用云端的算力，实现对于对抗数据的检测防御效果。
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公开(公告)号：CN115758249B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202211482460.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/098 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种非侵入负荷辨识方法及装置，采用stacking集成算法优化非侵入式负荷监测模型，基模型对负荷进行初步分解，通过元模型实现负荷精准分解。属于电力监测技术领域。它包括以下步骤:（1）数据采集，采集居民用电信息；（2）数据预处理，构建原始数据集并划分数据子集；（3）构建长短期记忆网络（LSTM）负荷分解模型，作为负荷辨识系统的第一个基学习器；（4）构建去噪自编码器网络（DAE），作为系统的第二个基学习器；（5）构建聚合模型，输出最终负荷辨识结果。本方法能将不同电器不同工作状态产生的电压信号快速准确的进行分类，以利于后续的处理。
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公开(公告)号：CN118860631A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410852955.3
申请日：2024-06-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明实施例提供了国产化物联操作系统的资源分配方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取物联操作系统中所有进程发起的硬件模组资源请求；根据所述所有进程发起的硬件模组资源请求确定第一设定数量的调度列表；基于所述调度列表对应的适应度值确定目标调度列表；按照所述目标调度列表为各所述硬件模组资源请求分配系统资源。本公开实施例，按照所述目标调度列表为各所述硬件模组资源请求分配系统资源的方式，可以提高国产化物联操作系统的资源分配效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118822113A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411311401.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京邮电大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种电力物联网的多源数据处理方法、装置、设备及介质，涉及电力物联网数据处理技术领域。该方法应用于电力物联网包括平台侧和边缘侧的策略层，该方法包括：通过数据分发节点接收至少一个待分发源节点的业务数据；通过数据分发节点基于各待分发源节点的业务数据确定各待分发源节点优先级，根据优先级确定目标待分发源节点集合，将各目标待分发源节点业务数据构成的目标业务数据集发送到平台侧；利用平台侧的预设神经网络提取目标业务数据集的语义特征集合，将语义特征映射为对应的码字并发送至对应的目标节点，其中任意两个语义特征的关联度满足预设条件时，被映射为同一个码字。有效的提升了数据的处理效率。
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公开(公告)号：CN115103240B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202210724299.X
申请日：2022-06-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种台区用户电表数据采集方法及系统，所述方法包括集中器、采集器、采集接口模块、电表，集中器与采集器之间采用低压电力线高速载波通信网络进行通信，采集器通过串行接口与采集接口模块进行连接，采集接口模块通过串行接口与多个电表进行连接。采集器并行对电表进行数据采集，采集器通过监听机制进行数据上报，集中器不需依次对采集器通过轮询方式采集数据，从而显著提升电表数据采集效率。本发明通过改进集中器与采集器、采集器与电表之间的通信机制，充分发挥低压电力线高速载波通信能力，显著提升台区电表数据采集效率。
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公开(公告)号：CN118157998B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410579007.7
申请日：2024-05-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2132 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了电力网络流量异常检测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取电力网络流量记录信息；根据预先设定的电力网络流量异常检测模型对电力网络流量记录信息进行异常检测，输出异常检测结果；异常检测结果包括正常电力网络流量类型、拒绝服务攻击电力网络流量类型、端口扫描电力网络流量类型、非法访问电力网络流量类型、渗透攻击电力网络流量类型、未知异常电力网络流量类型；电力网络流量异常检测模型依次包括设定的特征融合网络层以及设定的稀疏编码层；若异常检测结果对应的电力网络流量类型的检测概率小于设定概率阈值，则将异常检测结果调整为未知异常电力网络流量类型。本公开实施例，可以提高电力网络流量异常检测的准确率。
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公开(公告)号：CN118400432A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410515245.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种资源调度方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取服务功能链集合；对服务功能链集合中的每个服务功能链对应的HRCF链进行合并，得到目标服务功能链；基于目标约束条件、目标服务功能链以及服务功能链集合确定目标资源分配矩阵集合，其中，目标资源分配矩阵集合包括：至少两个目标资源分配矩阵，所述目标资源分配矩阵包括目标服务功能链上的各服务节点对应的分配资源；根据所述目标资源分配矩阵集合中占用流水线数量小于流水线数量阈值的目标资源分配矩阵确定目标资源调度结果；基于所述目标资源调度结果进行资源调度，通过本发明的技术方案，能够提高云网资源利用率以及用户服务质量，减少网络功能的冗余。
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公开(公告)号：CN118246520A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410223337.2
申请日：2024-02-28
Applicant: 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种面向电力负荷预测的联邦学习方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域。该方法包括：基于用电模式将多个电站客户端划分成多个协作训练域；基于时域卷积网络构建负荷预测模型并下发到各协作训练域的电站客户端；在每个电站客户端分别使用各自的训练样本对负荷预测模型进行训练得到个性化层参数和通用层参数；对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的个性化层参数进行边缘聚合以更新个性化层；先对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的通用层参数进行边缘聚合，再对各个协作训练域边缘聚合后的通用层参数进行域间全局聚合以更新通用层。本发明的方案能够减少时延，模型能够更快收敛，提高联邦学习在资源异构场景下的性能。
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