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公开(公告)号：CN112104660A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010986839.2
申请日：2020-09-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种数据传输方法、相关设备及可读存储介质。基于上述方案，发送方可以发送包括头字节字段、请求序号字段、操作码字段、对象标识字段、消息体长度字段、消息体字段和校验码字段的二进制格式数据报文，接收方可以对二进制格式数据报文进行解析。由于二进制格式数据报文相对于JSON，XML等格式，占用的传输资源较小，而边缘网关和云平台可以互为发送方和接收方，因此，边缘网关和云平台之间传输的数据为二进制格式数据报文时，能够提升边缘网关和云平台之间的数据传输的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN116361277A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310234256.8
申请日：2023-03-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/242
摘要： 本申请提供一种数据质量检测方法、装置、计算机设备及介质，获取数据中台的目标系统的第一数据，第一数据包括目标字段；对目标字段进行特征标记，得到目标字段对应的目标特征；根据目标特征和预设对应关系，得到目标特征对应的目标质量检测算法；通过PyODPS内置的聚合函数，利用目标质量检测算法对目标字段进行质量检测，得到包括异常数据的检测结果。对多个目标字段进行质量检测时，在数据中台中可以采用多字段并行检测方式，同时，在对多个目标字段中的每一个目标字段进行检测时，PyODPS内置的聚合函数可以调用数据中台内线程级别的多路并发能力，充分利用数据中台的集群资源进行质量检测，提高对数据质量的检测效率。
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公开(公告)号：CN115016904A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210276240.9
申请日：2022-03-21
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F9/48 , G06F16/215 , G06N3/02 , G06N5/00
摘要： 本发明提供了一种数据质量检测任务的调度方法，所述调度方法具体为：首先采集每个检测对象的元数据以及日志数据并进行数据清洗，然后计算特征值并进行预处理，将预处理后的特征值输入算法匹配模型，获取对应的数据检测方法，获取每个检测对象的数据规模、数据维度以及对应的数据检测方法类型，确定每个检测对象的检测任务以及预设的计算资源信息，并通过检测时长预测模型获取对应的检测任务执行时长的预测结果，根据每个检测对象的预测结果生成任务执行队列，进行检测任务分配并开展数据质量检测，直至完成所有的检测任务。本发明能够根据检测任务的检测时长来分配执行顺序，能够控制和压减整体检测任务的时长，保障检测结果的时效性。
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公开(公告)号：CN113157903A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011585288.5
申请日：2020-12-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/31 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/295
摘要： 本发明公开了一种面向多领域的电力词库构建方法，解决了现有技术的不足，包括以下步骤：步骤1，收集电力相关文档，对电力相关文档的文字信息进行提取，在文字信息中枚举出所有文本片段，文本片段的长度小于设定阈值；步骤2，根据词法相关统计指标对文本片段进行过滤，过滤后的文本片段为候选新词，所有候选新词构成候选词库；步骤3，候选词库中的候选新词与常用词汇进行比较，若候选新词是常用词汇，则将该候选新词舍弃，若候选新词不是常用词汇，则将该候选新词定义为正式新词；步骤4，所有的正式新词构成专业词库。
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公开(公告)号：CN113591485B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110671379.9
申请日：2021-06-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/242 , G06V10/42 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于数据科学的智能化数据质量稽核系统及方法，方法包括：数据采集：进行检测对象元数据采集以及日志数据采集解析；数据特征提取：识别并剔除无效表和无效字段，同时通过修订算法根据数据内容对字段类型进行自动修订，根据字段类型提取特征；异常检测：预设数据异常检测方法库，与数据特征进行匹配以选取对应的异常检测方法并检测；任务调度编排：设置编排服务器和节点服务器，编排服务器根据任务请求将上述任务拆分为若干子步后分发给不同节点服务器处理。本发明提降低了数据资产管理和数据质量治理的门槛，实现数据质量稽核的通用性、规模化、自动化以及智能化，整体提升数据质量稽核的效率与工作质量。
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公开(公告)号：CN112087468A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010989282.8
申请日：2020-09-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本申请公开了一种报文处理方法、相关设备及可读存储介质，所述边缘网关预设多个协议模板，每个协议模板对应一种报文协议类型，边缘网关在获取感知层终端上报的报文之后，确定所述报文对应的报文协议类型；依据所述报文协议类型对应的目标协议模板，对所述报文进行解析，得到所述报文中的数据项，所述目标协议模板为预设多个协议模板中的一个。由于边缘网关预设了针对不同报文协议类型的协议模板，因此，边缘网关能够处理采用不同报文协议类型的感知层终端上报的报文，通用性较强。
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公开(公告)号：CN113591485A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110671379.9
申请日：2021-06-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/242 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于数据科学的智能化数据质量稽核系统及方法，方法包括：数据采集：进行检测对象元数据采集以及日志数据采集解析；数据特征提取：识别并剔除无效表和无效字段，同时通过修订算法根据数据内容对字段类型进行自动修订，根据字段类型提取特征；异常检测：预设数据异常检测方法库，与数据特征进行匹配以选取对应的异常检测方法并检测；任务调度编排：设置编排服务器和节点服务器，编排服务器根据任务请求将上述任务拆分为若干子步后分发给不同节点服务器处理。本发明提降低了数据资产管理和数据质量治理的门槛，实现数据质量稽核的通用性、规模化、自动化以及智能化，整体提升数据质量稽核的效率与工作质量。
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公开(公告)号：CN117353396B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311657385.4
申请日：2023-12-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 杉数科技(北京)有限公司
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F17/10 , G06F111/04
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公开(公告)号：CN117353396A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311657385.4
申请日：2023-12-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 杉数科技(北京)有限公司
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F17/10 , G06F111/04
摘要： 本发明涉及发电控制技术领域，公开了一种基于启停曲线的火电机组调度优化方法和装置，包括根据火电机组的机组参数，对火电机组的启停曲线进行数据预处理；根据数据预处理后的启停曲线，以电网总体运行成本最小化为目标函数，以启停曲线相关约束作为约束条件，建立安全约束机组组合模型；对所述安全约束机组组合模型进行出清计算，得到火电机组的调度优化结果。本发明通过考虑火电机组启停曲线并实现相应的数学约束描述，在建模前的数据预处理阶段处理启停曲线生成的相关参数，使其更接近于现实的启停情况，保证建模的准确性，使电力调度系统的机组组合的优化更加具备经济性、安全性和准确性，从而为实际生产提供了更好的指导。
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公开(公告)号：CN116704266A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310935029.8
申请日：2023-07-28
申请人： 国网浙江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： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
摘要： 本申请公开一种电力设备故障检测方法、装置、设备及存储介质，涉及电力物联网安全技术领域，能够提高电力设备的故障检测精度和检测效率。具体方案包括：获取原始图像数据集，并进行类型划分，得到第一数据集和第二数据集，第一数据集中为电力设备正常运行的图像数据，第二数据集为电力设备故障的图像数据；对第二数据集进行数据增强，得到第二目标数据集；利用第一数据集训练预设的初始多尺度卷积神经网络模型，得到中间多尺度卷积神经网络模型；利用第一数据集和第二目标数据集训练中间多尺度卷积神经网络模型，得到目标多尺度卷积神经网络模型；将实时采集的电力设备图像输入至目标多尺度卷积神经网络模型中，得到电力设备的故障检测结果。
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