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公开(公告)号：CN118037282B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410444224.5
申请日：2024-04-15
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于AI和云技术的电力业务数据智能处理系统与方法，涉及电力业务数据处理技术领域，包括：S1‑1，获取历史电力业务数据；S1‑2，训练第一分类模型、第二分类模型和第三分类模型；S1‑3，边缘节点以第一分类模型实时对电力业务数据进行分析；S1‑4，云平台实时调整电力业务数据的处理顺序，实时对电力系统进行故障监测；本发明采用边缘节点进行初步故障判断，基于初步故障判断结果，中心服务器对电力业务数据进行最终故障判断，有利于加快电力设备故障的识别速度；云平台提高了边缘节点和中心服务器之间的协作能力；使用人工智能算法处理大规模电力业务数据，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN118037282A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410444224.5
申请日：2024-04-15
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于AI和云技术的电力业务数据智能处理系统与方法，涉及电力业务数据处理技术领域，包括：S1‑1，获取历史电力业务数据；S1‑2，训练第一分类模型、第二分类模型和第三分类模型；S1‑3，边缘节点以第一分类模型实时对电力业务数据进行分析；S1‑4，云平台实时调整电力业务数据的处理顺序，实时对电力系统进行故障监测；本发明采用边缘节点进行初步故障判断，基于初步故障判断结果，中心服务器对电力业务数据进行最终故障判断，有利于加快电力设备故障的识别速度；云平台提高了边缘节点和中心服务器之间的协作能力；使用人工智能算法处理大规模电力业务数据，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN117591751B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410080547.0
申请日：2024-01-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入的上下文忠诚度融合的兴趣点推荐方法及系统，其方法包括以下步骤：基于相似用户对相似兴趣点的不同访问模式、同一用户对相似兴趣点的不同访问模式及相似用户对同一兴趣点的不同访问模式，构建不同影响因子对应的忠诚度模型；基于图嵌入方法分别将不同影响因子的忠诚度模型嵌入至原始图中，得到对应的各忠诚度图；基于高斯核模型及个性化页面排序方法计算得到各忠诚度图对应在不同影响因子下的兴趣点推荐模型；基于多项式融合方法融合各兴趣点推荐模型得到目标兴趣点推荐模型，根据目标兴趣点推荐模型对待推荐用户进行兴趣点推荐；因此综合考虑显式交互和隐式关联学习用户移动特征，提高个性化兴趣点推荐的精确度。
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公开(公告)号：CN117668527B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410134853.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
Inventor： 金波 , 李书胜 , 余铮 , 高飞 , 彭凯 , 刘芬 , 徐宁 , 侯梁博 , 董亮 , 徐焕 , 夏凡 , 郭佳璐 , 魏晓燕 , 陈琛 , 赵青尧 , 汪效锐 , 何建文 , 胡毅 , 胡梦兰 , 邓天平
IPC: G06F18/213 , H04L9/40 , H04L69/22 , G06F18/241 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种大流量模型下的多特征识别方法及系统，方法包括：采用自适应分片策略对数据包载荷进行分片处理，用流表记录所获取的流量信息和载荷分片信息；对特征库中的模式集进行预处理，生成移位索引表、用于加速前缀搜索的布谷鸟过滤器以及顺序前缀表；根据载荷分片信息、模式集预处理信息，启动和载荷分片数量对应的特征匹配协程，基于多个特征匹配协程并行地对所有载荷分片进行特征匹配；按不同的数据流和应用信息类别输出匹配的应用特征。本发明提出并采用一种自适应的分片方法和一种快速并行的多模式匹配方法（简称FSPRWM）来加速特征识别过程，从而解决传统的多模式匹配方法在大流量场景下的性能低下的问题。
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公开(公告)号：CN117668527A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410134853.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
Inventor： 金波 , 李书胜 , 余铮 , 高飞 , 彭凯 , 刘芬 , 徐宁 , 侯梁博 , 董亮 , 徐焕 , 夏凡 , 郭佳璐 , 魏晓燕 , 陈琛 , 赵青尧 , 汪效锐 , 何建文 , 胡毅 , 胡梦兰 , 邓天平
IPC: G06F18/213 , H04L9/40 , H04L69/22 , G06F18/241 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种大流量模型下的多特征识别方法及系统，方法包括：采用自适应分片策略对数据包载荷进行分片处理，用流表记录所获取的流量信息和载荷分片信息；对特征库中的模式集进行预处理，生成移位索引表、用于加速前缀搜索的布谷鸟过滤器以及顺序前缀表；根据载荷分片信息、模式集预处理信息，启动和载荷分片数量对应的特征匹配协程，基于多个特征匹配协程并行地对所有载荷分片进行特征匹配；按不同的数据流和应用信息类别输出匹配的应用特征。本发明提出并采用一种自适应的分片方法和一种快速并行的多模式匹配方法（简称FSPRWM）来加速特征识别过程，从而解决传统的多模式匹配方法在大流量场景下的性能低下的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117591751A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410080547.0
申请日：2024-01-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入的上下文忠诚度融合的兴趣点推荐方法及系统，其方法包括以下步骤：基于相似用户对相似兴趣点的不同访问模式、同一用户对相似兴趣点的不同访问模式及相似用户对同一兴趣点的不同访问模式，构建不同影响因子对应的忠诚度模型；基于图嵌入方法分别将不同影响因子的忠诚度模型嵌入至原始图中，得到对应的各忠诚度图；基于高斯核模型及个性化页面排序方法计算得到各忠诚度图对应在不同影响因子下的兴趣点推荐模型；基于多项式融合方法融合各兴趣点推荐模型得到目标兴趣点推荐模型，根据目标兴趣点推荐模型对待推荐用户进行兴趣点推荐；因此综合考虑显式交互和隐式关联学习用户移动特征，提高个性化兴趣点推荐的精确度。
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公开(公告)号：CN119227899A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411423148.6
申请日：2024-10-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 一种融合时频特征的城市用电量预测方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：首先进行数据准备和预处理，从包含电力消耗、经济及气象等多维时间序列数据的历史数据中提取多个时间尺度如年、季度、月、周、日的特征。接着，使用短时傅里叶变换对这些不同时间尺度的数据进行时频分析，生成时频特征图。然后，基于特征金字塔网络(FPN)进行多尺度特征融合，并将融合后的特征矩阵输入到Transformer编码器中以实现同步的时频信息嵌入。最后，Transformer解码器根据时频特征矩阵解码并预测未来特定时间点的城市每日电力消耗。该方法通过结合时间和频率信息，实现了多时间尺度的电力消耗精确预测，广泛应用于智能电网调度、能源管理和相关领域。
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公开(公告)号：CN117955600A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311850693.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
Inventor： 王逸兮 , 刘昕 , 廖荣涛 , 李磊 , 张潇 , 王晟玮 , 胡欢君 , 叶宇轩 , 张剑 , 宁昊 , 张玉洁 , 郭岳 , 罗弦 , 王敬靖 , 李想 , 王博涛 , 陈家璘 , 郑蕾 , 徐宁 , 胡晨 , 邱学晶
IPC: H04L1/00 , H04L1/1812 , H04L1/22
Abstract: 本申请涉及一种基于确定性网络协同传输的数据冗余编码方法，包括如下步骤：计算节点到节点协同传输失真，单数据冗余编码，多数据冗余编码，计算确定性网络系统失真，量化冗余编码参数间的相关性，更新冗余编码参数，量化不同数据冗余编码参数间关系，确定最优冗余编码参数，根据以上的步骤确定最优冗余编码参数和数据包个数，以此设计冗余传输系统。通过非线性拟合推导出多包冗余传输时包数目、冗余编码等参数与量化系数的关系，并建模该情况下的总失真代价，选择最优参数进行多包冗余传输系统设计，有助于在保证高可靠性的同时最小化冗余传输带来的链路失真。
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公开(公告)号：CN117932320A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311827664.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
Inventor： 李磊 , 郭兆丰 , 廖荣涛 , 王逸兮 , 王锦怡 , 王晟玮 , 胡欢君 , 叶宇轩 , 张剑 , 宁昊 , 张玉洁 , 郭岳 , 罗弦 , 王敬靖 , 李想 , 王博涛 , 陈家璘 , 郑蕾 , 徐宁 , 胡晨 , 邱学晶
IPC: G06F18/2135 , G06F18/25 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及一种多跳时延敏感网络中的高维感知数据降维方法，包括如下步骤：以某一特定时间窗口为基准，从各设备中读取数据，形成高维数据集；对于每个设备的高维数据，构成新的特征集；利用PCA算法对所选特征进行降维；利用自适应特征选择AFS算法对降维后的特征进行进一步优化；使用经过自适应特征选择后的特征数据进行网络传输，实现了在保持数据关键特征的同时降低了数据维度，从而减少了传输时延和网络负载，本申请综合运用PCA和AFS，充分发挥了它们在降维和特征选择方面的优势，使得降维后的数据既保留了重要信息，又减小了数据量，为多跳时延敏感网络中的高维感知数据传输提供了有效解决方案。
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公开(公告)号：CN117932218A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311827927.8
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
Inventor： 廖荣涛 , 刘昕 , 李磊 , 王逸兮 , 郑逸铭 , 王晟玮 , 胡欢君 , 叶宇轩 , 张剑 , 宁昊 , 张玉洁 , 郭岳 , 罗弦 , 王敬靖 , 李想 , 王博涛 , 陈家璘 , 郑蕾 , 徐宁 , 胡晨 , 邱学晶
IPC: G06F18/10 , G06F17/18 , G06F17/14 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种基于双尺度预测的采样周期自适应调节方法，包括如下步骤：基于傅里叶级数拟合时间序列的长期变化趋势；求取时间序列相对于长期变化趋势的波动程度，基于LSTM预测偏离长期变化趋势的各时刻的波动关系；由LSTM预测出的波动趋势与由傅里叶级数拟合出的长期变化趋势的值相加，便可得到下一时刻的预测值；将预测值将其与下一时刻的真实采样点进行比较，实现采样周期的自适应调节。本发明的方法基于电力设备生产数据具有以天为单位变化的周期性特点，以及不同数据模型对不同时间序列规律的拟合能力，对设备运行状态进行估测，实现采样周期的自适应调节。
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