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公开(公告)号：CN115347674A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211000087.3
申请日：2022-08-19
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了配网虚拟生产指挥系统和方法，包括配网虚拟生产指挥员AI智能引擎模块，所述配网虚拟生产指挥员AI智能引擎用于通过已有的电网规程构建对应的配网规程知识图谱，所述配网规程知识图谱包括实体和实体件的关系，所述实体包括电力站点的类型和名称、设备的类型和名称、设备状态类型和操作类型；从所述知识图谱中提取实体特征，将实体特征作为输入，以调度文本作为目标输出对预设的机器学习模型进行训练；输入现场关于电网实时状态的语音信息，对所述语音信息进行识别从中提取实体信息，利用训练获得的机器学习模型获得实时的调度文本并生成对应的调度指令。本发明强化配电运行过程管控，提升人机协同效率。
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公开(公告)号：CN114111791B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202111386160.0
申请日：2021-11-22
申请人： 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 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种智能机器人室内自主导航方法、系统及存储介质，所述方法首先利用深度相机采集环境图像，提取其内外参矩阵，利用激光雷达扫描周围环境，轮式里程计利用光电编码器进行自身定位，采用卡尔曼滤波法对激光雷达和轮式里程计的数据进行初步校准，然后利用视觉基准库对深度相机内外参矩阵和初步校准结果进行校准整合；最后用贝叶斯估计对融合校准后的数据进行数据融合，识别环境中的障碍物信息，构建供机器人自主导航的地图；本发明融合了多种传感器的优势，采取多种方法进行校准融合，保证地图数据的精确性和鲁棒性，提升机器人室内自主导航的可靠度。
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公开(公告)号：CN114111791A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111386160.0
申请日：2021-11-22
申请人： 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 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种智能机器人室内自主导航方法、系统及存储介质，所述方法首先利用深度相机采集环境图像，提取其内外参矩阵，利用激光雷达扫描周围环境，轮式里程计利用光电编码器进行自身定位，采用卡尔曼滤波法对激光雷达和轮式里程计的数据进行初步校准，然后利用视觉基准库对深度相机内外参矩阵和初步校准结果进行校准整合；最后用贝叶斯估计对融合校准后的数据进行数据融合，识别环境中的障碍物信息，构建供机器人自主导航的地图；本发明融合了多种传感器的优势，采取多种方法进行校准融合，保证地图数据的精确性和鲁棒性，提升机器人室内自主导航的可靠度。
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公开(公告)号：CN113885494B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111133372.8
申请日：2021-09-27
申请人： 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 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/633 , G05D109/10
摘要： 本发明公开了一种电力系统机器人的路径规划方法，首先根据电力系统环境中的静态障碍物和易出现的动态障碍物的位置绘制全局路径网格图，通过迭代斜率渐进在网格图中规划可行路径，同时检测路径上是否存在动态障碍物以及动态障碍物是否阻挡机器人正常移动，若机器人不能正常通行则重新选择可行路径；本发明的方法通过比较可选路径与起点和终点之间连线的斜率，快速准确地为机器人规划路线，同时躲避障碍物，降低电力系统机器人路径规划计算的时间空间复杂度，降低机器人移动过程中的能源消耗，适用于电力工程应用中的移动机器人。
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公开(公告)号：CN113885494A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111133372.8
申请日：2021-09-27
申请人： 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 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种电力系统机器人的路径规划方法，首先根据电力系统环境中的静态障碍物和易出现的动态障碍物的位置绘制全局路径网格图，通过迭代斜率渐进在网格图中规划可行路径，同时检测路径上是否存在动态障碍物以及动态障碍物是否阻挡机器人正常移动，若机器人不能正常通行则重新选择可行路径；本发明的方法通过比较可选路径与起点和终点之间连线的斜率，快速准确地为机器人规划路线，同时躲避障碍物，降低电力系统机器人路径规划计算的时间空间复杂度，降低机器人移动过程中的能源消耗，适用于电力工程应用中的移动机器人。
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公开(公告)号：CN118567847A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410690138.2
申请日：2024-05-30
申请人： 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 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了算网融合资源调度确定方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：获取初始资源调度策略对应的各性能指标的当前时刻的数值和历史数据；根据各性能指标的当前时刻的数值、历史数据以及权重调整因子确定各性能指标对应的目标权重；根据各性能指标的当前时刻的数值和各性能指标对应的当前时刻的目标权重确定初始资源调度策略对应的目标分数值；若目标分数值处于预设分数阈值范围内，则确定初始资源调度策略为目标资源调度策略。通过本发明的技术方案能够动态调整各性能指标的权重，进而确定初始资源调度策略的目标分数值，根据目标分数值与预设分数阈值范围的比较结果确定目标资源调度策略，增强对资源调度策略评估的时效性和准确性。
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公开(公告)号：CN113485986B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110717117.1
申请日：2021-06-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/044
摘要： 本发明公开了一种电力数据修复方法，利用SOM神经网络对历史电力数据集中电力数据进行分类处理；利用Pearson相关系数理论，获得电力数据类型满足关联性阈值的影响因素；将缺失数据的影响因素输入训练好的LSTM神经网络，获得缺失数据的电力数据类型；根据缺失数据的电力数据类型采用不同的方法对数据进行修复。本发明考虑到电力数据的复杂非线性，利用神经网络的学习能力强，能够处理非线性问题的特性，实现电力数据的修复，可有效提升分类效率和准确率。
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公开(公告)号：CN118337467A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410510360.X
申请日：2024-04-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的网络入侵检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取入侵数据样本集；其中入侵数据样本集中各入侵数据携带有真实入侵类别特征；基于训练集对深度神经网络分类模型进行训练，获得第一分类模型；基于设定优化算法及入侵数据样本集对深度神经网络分类模型进行训练，获得第二分类模型；基于测试集分别对第一分类模型及第二分类模型进行测试，获得第一测试结果和第二测试结果；基于第一测试结果和第二测试结果从第一分类模型和第二分类模型中确定目标分类模型，以基于目标分类模型进行入侵检测。利用该方法：利用优化算法对神经网络进行优化，提高网络入侵分类结果的准确率，提升电网网络的入侵检测能力。
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公开(公告)号：CN117493112B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311479922.0
申请日：2023-11-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明提供了一种基于大数据自动化运维平台的运维方法及系统，包括：获取所有传感器相关数据，并基于获取数据选取当前时刻的有效传感器，基于所有有效传感器建立传感器网络；基于当前时刻的传感器网络，获取有效传感器对应实际区域内所有设备的完整运行状态数据，并进行赋分处理，获得当前时刻的赋分结果；基于当前时刻的赋分结果构建运维评价矩阵，并进行有效性判定得到有效性判定结果；基于有效性判断结果确定出传感器网络中所有传感器的运维排序结果；基于运维排序结果对传感器网络中所有传感器对应的实际区域内的设备进行运维。本发明解决了未考虑对各部分设备进行运维顺序排序的缺陷，实现了更有针对性地对运维平台内不同设备进行运维。
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公开(公告)号：CN117478379A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311425676.0
申请日：2023-10-30
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L67/10 , G06F21/56 , G06F18/214
摘要： 云边协同攻击识别方法，边缘端基于GNN算法训练攻击识别模型并将自身训练集数据传输给云端；云端基于训练集数据更新自身数据集并利用数据集训练攻击识别模型；云端对攻击识别模型进行筛选，将筛选后的模型分发给边缘端；在整个过程中，边缘端收集恶意攻击流量记录以更新自身训练集。本发明利用GNN和开源数据集训练攻击识别模型，训练分布在具有一定的资源训练能力和信息收集能力的边缘计算端，识别精度高的边缘端将训练集传输到云端以更新云端的训练集，云端将识别精确率高的模型下发给云端，最终通过云边之间的数据和模型传输实现云边协同的攻击识别；降低了云端的资源压力，同时增加了云端的安全识别能力以及云端与边缘之间的安全协调性。
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