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公开(公告)号：CN114157410A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111412103.5
申请日：2021-11-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江闪龙科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向电力终端的轻量级5G硬加密通信模组，包括5G通信模块和主控模块，主控模块与5G通信模块采用M.2接口电性连接，5G通信模块用于提供5G网络；主控模块上设有安全加密芯片、MCU处理器、USB hub芯片以及电源模块，安全加密芯片用于进行加密及身份认证操作，MCU处理器用于提供数据透传功能，USB hub芯片用于扩充USB接口，电源模块为5G通信模块、安全加密芯片、MCU处理器供电。本发明将5G通信模块和安全加密芯片进行轻量化集成，统一调度数据加密和身份认证，并且优化电路面积和能耗控制，降低电路板整体尺寸和功耗，满足电力系统不同场景下电力终端对模组体积和能耗的需求。
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公开(公告)号：CN114157410B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111412103.5
申请日：2021-11-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江闪龙科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向电力终端的轻量级5G硬加密通信模组，包括5G通信模块和主控模块，主控模块与5G通信模块采用M.2接口电性连接，5G通信模块用于提供5G网络；主控模块上设有安全加密芯片、MCU处理器、USB hub芯片以及电源模块，安全加密芯片用于进行加密及身份认证操作，MCU处理器用于提供数据透传功能，USB hub芯片用于扩充USB接口，电源模块为5G通信模块、安全加密芯片、MCU处理器供电。本发明将5G通信模块和安全加密芯片进行轻量化集成，统一调度数据加密和身份认证，并且优化电路面积和能耗控制，降低电路板整体尺寸和功耗，满足电力系统不同场景下电力终端对模组体积和能耗的需求。
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公开(公告)号：CN112508363B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202011338528.1
申请日：2020-11-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/0499
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电力信息系统状态分析方法及装置，包括：获取训练样本；根据信息系统状态分析结果种类对每个训练样本进行对应种类的标注，其中特征相似的训练样本采用相同标注；以训练样本和对应的标注数据作为深度学习网络的输入进行信息系统状态分析模型训练；基于训练完成的信息系统状态分析模型进行信息系统状态分析。本发明通过在标注数据时，对特征相似的训练样本采用相同标注，实现只需将所有训练样本进行特征相似性衡量，然后将特征相似的划分为一类进行相同标注，提高训练样本标注效率，同时采用深度置信网络提高了状态分析的客观性，避免了采用主客观指标权重赋权进行状态分析造成的主客观性不平衡。
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公开(公告)号：CN116700925A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310694423.7
申请日：2023-06-12
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
IPC分类号： G06F9/48
摘要： 本发明提出了一种基于RPA的数字员工群体协作方法，包括：进行任务编排，对任务编排结果提取特征数据，赋予任务不同的优先级，按照优先级的顺序生成进程队列；将运行正常的机器人划入数字员工资源池；按照进程调度算法为进程队列调度机器人，将进程队列中的任务分配给机器人执行；当监测到失败任务时，生成重试任务，根据重试任务的重试参数调整优先级；根据优先级调整前后的变化计算重试影响指标，判断是否生成一个新的重试队列，将重试队列中的重试任务分配给未在执行进程队列中的任务的机器人，与进程队列同时执行。本发明避免重试任务过多占用其他任务的数字员工资源的问题，提高了任务执行异常情况下的任务自动化执行效率。
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公开(公告)号：CN115348159B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202210958306.2
申请日：2022-08-09
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国网安徽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信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L41/0677 , H04L41/0631
摘要： 本发明公开了一种基于自编码器和服务依赖图的微服务故障定位方法及装置，包括：实时监测与收集微服务系统运行指标数据；基于自编码器模型判断微服务系统是否存在异常；构建服务调用关系图以刻画故障传播途径；关联微服务的运行状态与系统资源利用率从而计算服务调用关系图中每个节点的异常权重；通过改进的加权PageRank算法推断和定位引发异常的故障微服务。克服了现有微服务故障定位方法中需要人工设定各类监测指标阈值进行异常诊断的问题，提高故障定位的准确性。
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公开(公告)号：CN116112260A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310104491.3
申请日：2023-02-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明提供一种防火墙安全策略的处理方法、装置、设备以及介质，该方法应用于防火墙，通过接收外网发送的首包；根据首包和路由表，查找路由表中是否存在与首包相匹配的域间安全策略；若查找到路由表中存在与首包相匹配的域间安全策略，则根据首包和用户需求信息，创建外网对应的会话表，以使得防火墙根据外网对应的会话表，转发外网发送的首包和后续包，提高内网接收到有效数据的效率。若查找到路由表中不存在与首包相匹配的域间安全策略，则根据首包，创建外网对应的会话表，并将外网对应的会话表的状态，设置为黑名单状态，以使得防火墙对外网发送的首包和后续包均进行拦截处理。
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公开(公告)号：CN115348159A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210958306.2
申请日：2022-08-09
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国网安徽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信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L41/0677 , H04L41/0631
摘要： 本发明公开了一种基于自编码器和服务依赖图的微服务故障定位方法及装置，包括：实时监测与收集微服务系统运行指标数据；基于自编码器模型判断微服务系统是否存在异常；构建服务调用关系图以刻画故障传播途径；关联微服务的运行状态与系统资源利用率从而计算服务调用关系图中每个节点的异常权重；通过改进的加权PageRank算法推断和定位引发异常的故障微服务。克服了现有微服务故障定位方法中需要人工设定各类监测指标阈值进行异常诊断的问题，提高故障定位的准确性。
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公开(公告)号：CN113988489B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111610861.8
申请日：2021-12-27
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
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/06
摘要： 本发明提供一种电碳因子的预测评估方法、装置及可读存储介质，包括：基于发电设备对应的设备标签对发电数据进行归类得到清洁能源数据集合和非清洁能源数据集合；得到清洁能源数据集合中每个发电数据的第一碳转换信息，对每个发电数据的第一碳转换信息进行处理得到清洁能源数据集合对应的第一碳排放数据；对第二碳转换信息、非清洁能源数据集合中的发电数据进行处理得到非清洁能源集合对应的第二碳排放数据；基于第一碳排放数据、第二碳排放数据、碳中和数据以及发电数据得到电碳因子的第一预测评估值。本发明提供的技术方案，能够充分考虑每个电网区域内不同发电设备的不同发电方式、不同碳中和行为，得到该电网区域内更加准确、客观的电碳因子。
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公开(公告)号：CN112508363A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011338528.1
申请日：2020-11-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电力信息系统状态分析方法及装置，包括：获取训练样本；根据信息系统状态分析结果种类对每个训练样本进行对应种类的标注，其中特征相似的训练样本采用相同标注；以训练样本和对应的标注数据作为深度学习网络的输入进行信息系统状态分析模型训练；基于训练完成的信息系统状态分析模型进行信息系统状态分析。本发明通过在标注数据时，对特征相似的训练样本采用相同标注，实现只需将所有训练样本进行特征相似性衡量，然后将特征相似的划分为一类进行相同标注，提高训练样本标注效率，同时采用深度置信网络提高了状态分析的客观性，避免了采用主客观指标权重赋权进行状态分析造成的主客观性不平衡。
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公开(公告)号：CN112508243A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011338529.6
申请日：2020-11-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开了电力信息系统多故障预测网络模型的训练方法及装置，包括：获取时间序列的告警数据集，对所述告警数据集进行数据增强，得到增强的训练样本集；基于训练样本集获取用于模型训练的输入样本和与输入样本对应的目标输出样本；基于所述输入样本、目标输出样本和预设的网络模型损失函数对预设的神经网络模型进行迭代训练，获取多故障预测网络模型。本发明通过对原始数据集进行数据增强处理，实现数据特征均衡，基于数据增强后的训练样本集进行模型训练拟合得到的多故障预测网络模型具备更高的预测精度和更稳定的预测效果。
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