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公开(公告)号：CN116827817B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202310389968.7
申请日：2023-04-12
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L43/08 , H04L43/0811 , H04L43/0852 , H04L43/0829 , H04L43/0823 , H04L43/50
Abstract: 本发明提供一种数据链路状态监测方法、装置、监测系统及存储介质。该方法包括：根据数据中台的数据链路的类型，通过埋点获得指示每条数据链路的运行状态的指标数据；在根据各条数据链路的指标数据和预设异常判断模型，确定某条数据链路异常时，根据该数据链路对应的指标数据和预设异常定位模型，获得该数据链路的异常类型初始定位结果；获取该数据链路所传输的数据在数据中台各层之间流转时对应的质量指标数据；根据质量指标数据，对异常类型初始定位结果进行复核，确定该数据链路的异常类型最终定位结果。本发明能够准确监测数据链路的异常状态，从而有利于提高数据中台的数据服务支撑能力，更有利于数据中台价值的发挥。
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公开(公告)号：CN116827817A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310389968.7
申请日：2023-04-12
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L43/08 , H04L43/0811 , H04L43/0852 , H04L43/0829 , H04L43/0823 , H04L43/50
Abstract: 本发明提供一种数据链路状态监测方法、装置、监测系统及存储介质。该方法包括：根据数据中台的数据链路的类型，通过埋点获得指示每条数据链路的运行状态的指标数据；在根据各条数据链路的指标数据和预设异常判断模型，确定某条数据链路异常时，根据该数据链路对应的指标数据和预设异常定位模型，获得该数据链路的异常类型初始定位结果；获取该数据链路所传输的数据在数据中台各层之间流转时对应的质量指标数据；根据质量指标数据，对异常类型初始定位结果进行复核，确定该数据链路的异常类型最终定位结果。本发明能够准确监测数据链路的异常状态，从而有利于提高数据中台的数据服务支撑能力，更有利于数据中台价值的发挥。
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公开(公告)号：CN115878778A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211709949.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/35 , G06N3/08 , G06F40/242 , G06N3/0442
Abstract: 本申请提供一种面向业务领域的自然语言理解方法。该方法包括：根据应用需求建立自然语言理解目标；自然语言理解目标包括：业务领域、意图以及槽位；槽位包括槽以及槽对应的槽值，槽包括业务领域通用的通用槽和面向特定业务领域的特殊槽，槽值为对话样本数据集中的关键词；基于对话样本数据集训练形成自然语言理解模型；其中，生成对话样本数据集的方法包括：根据槽值替换生成新的对话样本和采用文本生成技术生成新的对话样本；自然语言理解模型能够将输入的自然语言识别为业务领域标签、意图标签和槽位标签。本申请能够提高业务领域应用中对自然语言理解的准确度。
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公开(公告)号：CN119048276A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411101761.6
申请日：2024-08-12
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 河北工业大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供一种能源互联网优化调度方法及装置，属于能量调度领域。该方法包括：建立目标能源互联网的系统模型，并确定对目标能源互联网进行优化调度的目标函数和约束条件；基于系统模型和目标函数，根据深度确定性策略梯度算法构建能源互联网优化调度模型；根据随机噪声和贪心策略确定能源互联网优化调度模型训练过程中目标策略网络输出的目标调度动作，以基于目标调度动作得到训练好的目标能源互联网优化调度模型；利用目标能源互联网优化调度模型，在目标能源互联网的当前系统状态和约束条件下进行求解，获得当前系统状态下的优化调度方案。本发明能够避免网络无法正常收敛，并提高训练效率。
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公开(公告)号：CN118394788A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410563028.X
申请日：2024-05-08
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/22
Abstract: 本申请提供了能源系统数据分布式管理系统和数据查询方法，该系统包括：数据接收层、数据存储层、数据处理层和数据应用层；数据存储层中包括Hbase数据库和Redis数据库；数据接收层，用于接收能源系统的能源系统数据，并将能源系统数据传输至数据存储层；其中，能源系统数据包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据；数据存储层，用于将能源系统数据存储于Hbase数据库中；数据处理层，用于计算半结构化数据和结构化数据的热值，并基于热值确定热点数据；将热点数据以列转键值对的方式存储进Redis数据库；系统应用层，用于当用户的查询指令查询的数据为热点数据时，直接从Redis数据库中查询并显示该数据。本申请提高海量能源系统数据的存储与查询效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116010570A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211699927.X
申请日：2022-12-28
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/36 , G06F16/2458 , G06F40/289 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的电力数据的查询方法、装置及电子设备。该方法包括：获取用户提问的语音信息和用户提问时的应用场景；分析语音信息中电力数据的实体信息和属性信息，并进行用户意图识别，生成查询语句；将应用场景加入查询语句，生成目标查询语句；基于目标查询语句，查询预先设置的知识图谱数据库，得到电力数据的查询结果。本发明能够解决目前电力数据的查询结果准确率低，查询效率低的问题，提高电力数据的查询结果准确率低和查询效率，促进电力企业的科学化管理和信息化建设，有效提高电力企业的管理水平和业务水平。
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公开(公告)号：CN115909378A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211400836.1
申请日：2022-11-09
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: G06V30/41 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V30/162 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种单据文本检测模型的训练方法及单据文本检测方法。该训练方法包括：获取训练集图像，其中，训练集图像包括单据图像以及单据图像中文本区域对应的位置标签；对每张单据图像进行特征提取，得到第一特征图；再对第一特征图进行特征融合，得到第二特征图；基于第二特征图得到概率图和阈值图，并对概率图和阈值图进行可微分二值化处理，得到二值图以及单据图像的文本区域位置坐标；基于位置标签、文本区域位置坐标以及预设损失函数对各个参数进行迭代更新，当预设损失函数收敛时，获得训练完成的目标单据文本检测模型。本发明能够有效提升模型的训练精度，进而进一步提高单据文本的检测精度。
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公开(公告)号：CN111884205A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010682635.X
申请日：2020-07-15
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , G06F16/901 , G06F16/9038 , G06F16/906 , G06F16/907 , G06K9/62 , G06Q50/06 , G16Y10/35 , G16Y30/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图融合算法的泛在电力物联配电网拓扑结构辨识系统，包括数据源、模型搭建模块和图融合模块，数据源与模型搭建模块连接，图融合模块与模型搭建模块连接；所述数据源用于采集电网系统中各节点和各线路的电力信息数据，并对电力信息数据进行采集和处理后发送至模型搭建模块；所述模型搭建模块用于接收数据源发送的电力信息数据，建立电网拓扑模型。本发明利用‘点’和‘线’的形式将泛在电力物联配电网拓扑结构进行融合、展现，对用户及设备间的物联数据建立清晰明了的通信网络，在保证电网运行可靠性的同事满足海量数据的传输与存储。
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公开(公告)号：CN119578651A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411753980.2
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的短期负荷预测方法及装置。该方法包括：获取中央服务器发送的初始的短期负荷预测模型；采用本地的训练样本对所述短期负荷预测模型进行训练，并计算训练后的模型参数矩阵的梯度敏感度；基于模型参数矩阵中各个模型参数的梯度敏感度，将模型参数分为敏感参数和非敏感参数；对敏感参数采用同态加密算法进行加密处理，并将经过处理的模型参数矩阵发送至中央服务器；以使中央服务器对所有客户端发送的模型参数矩阵进行联邦平均操作；基于模型参数平均值矩阵更新短期负荷预测模型，再次训练，重复上述过程，直至达到训练完成条件。本申请能够在保证数据隐私的前提下，有效提高短期负荷预测的准确性和计算效率。
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公开(公告)号：CN119514805A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411753981.7
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于多源历史数据的负荷预测方法及装置，涉及电力电网技术领域。本发明先对多源历史数据进行噪声处理和时间尺度划分，得到多个时间尺度的初始序列，减小了噪声对预测结果的影响。进一步，本发明对多源历史数据中各时间尺度的特征序列，进行相关性分析和特征筛选，减少了各时间尺度特征序列之间的冗余，使预测结果更加稳定，提高了负荷预测结果的稳定性和预测准确性。
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