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公开(公告)号:CN115914227B
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202211401605.2
申请日:2022-11-10
申请人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于深度强化学习的边缘物联网代理资源分配方法,涉及物联网技术领域,该方法包括:首先由终端设备x收集环境中的数据,并将所述数据传输至深度强化学习网络模型,然后根据所述数据,由深度强化学习网络模型得到最优分配策略,最后根据所述最优分配策略,将所述数据发送至边缘节点e进行计算,实现边缘物联网代理资源分配;本发明,解决了边缘物联网代理资源分配时间长、性能有限以及现有技术不足以支持复杂动力物联网的资源优化配置的问题。
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公开(公告)号:CN115834159B
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202211389684.X
申请日:2022-11-08
申请人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网重庆市电力公司 , 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网信息化建设的网络安全防护方法,通过对电网信息化系统的节点进行排列并转化为攻击路径,生成电网信息化系统的攻击图谱;根据攻击图谱得到基于攻击图的网络信息风险概率,对基于攻击图的网络信息风险概率进行量化处理,得到基于攻击图的量化处理后的信息风险概率集;将量化处理后的信息风险概率集通过变压器模型进行分析,获得网络攻击类型和攻击节点的位置;根据电网拓扑结构,设计基于可信计算技术的主动免疫结构,并通过部署可信模块对网络安全进行防护。本发明可以很大程度上保证信息不被泄露,提高电网的安全防护能力。
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公开(公告)号:CN115714381B
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202211463410.0
申请日:2022-11-22
申请人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供一种基于改进CNN模型的电网瞬态稳定性预测方法,属于电网监测和神经网络模型技术领域,解决了现有技术中预测结果不够全面准确的问题;包括步骤:S1、对待预测电网中原始数据进行数据清洗,并采集设定周期T内的有效数据;S2、提取有效数据中的发电机功率角特征数据、堆叠稀疏自动编码器特征数据和随机矩阵特征数据,进行最大最小归一化处理,获得预处理数据;S3、将预处理数据输入改进CNN模型构建的电网瞬态稳定性预测模型,获得预测结果;电网瞬态稳定性预测模型,由三个卷积神经网络通道、特征融合层和回归层所构成;本发明提出了改进模型的思路与结构,以及训练过程,具有更高准确性,能面对的故障类型更全面。
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公开(公告)号:CN115834159A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211389684.X
申请日:2022-11-08
申请人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网重庆市电力公司 , 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网信息化建设的网络安全防护方法,通过对电网信息化系统的节点进行排列并转化为攻击路径,生成电网信息化系统的攻击图谱;根据攻击图谱得到基于攻击图的网络信息风险概率,对基于攻击图的网络信息风险概率进行量化处理,得到基于攻击图的量化处理后的信息风险概率集;将量化处理后的信息风险概率集通过变压器模型进行分析,获得网络攻击类型和攻击节点的位置;根据电网拓扑结构,设计基于可信计算技术的主动免疫结构,并通过部署可信模块对网络安全进行防护。本发明可以很大程度上保证信息不被泄露,提高电网的安全防护能力。
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公开(公告)号:CN114004585A
公开(公告)日:2022-02-01
申请号:CN202111230994.2
申请日:2021-10-22
申请人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F16/21 , G06F16/2458
摘要: 本发明提供了一种电力用户数据管理系统,其特征在于,包括管理模块、OBS模块、交换模块和数据处理模块,所述管理模块、OBS模块和数据处理模块均与交换模块相连;其中,管理模块用于处理网络接入和退出,实现功能上下线管理、设备的远程操作及监控设备状态;OBS模块用于提供对象存储服务,存储底层数据;交换模块用于为终端设备提供接入接口,为各模块提供汇聚接口,对各部件进行网络配置;数据处理模块用于对数据进行集中处理,基于数据中台技术,构建标签应用场景,提取数据创建数据标签,完成客户标签画像,对外提供数据服务。通过构建应用场景,建立数据标签,精准构建用户画像,提升数据管理水平,为业务提供精准统计数据支撑,通过该系统提供统一的对外标签服务,提升数据标签服务共享和管理能力。
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公开(公告)号:CN114004584A
公开(公告)日:2022-02-01
申请号:CN202111230853.0
申请日:2021-10-22
申请人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F16/2458
摘要: 本发明提供了一种基于数据中台构建用户画像的电力信息管理方法,包括以下步骤:统一数据交互平台,将终端设备采集的各类电力业务系统数据汇集至电力数据中台;根据公司营销生产经营核心业务,创建标签应用场景;在所述标签应用场景下,提取用户相关数据的特征值,根据所述特征值生成对应的用户标签;根据所述用户标签构建报表场景,包括构建用户画像、标签群体分析、标签生命周期监控、标签上下线管理信息、标签分类统计信息;在数据中台内建立数据标签库,所述数据标签库通过数据中台对外提供标签数据服务。提升业务覆盖范围和场景实用性,数据标签能力提升,提升数据分析能力,提高电网企业的信息服务水平。
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公开(公告)号:CN115914227A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211401605.2
申请日:2022-11-10
申请人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于深度强化学习的边缘物联网代理资源分配方法,涉及物联网技术领域,该方法包括:首先由终端设备x收集环境中的数据,并将所述数据传输至深度强化学习网络模型,然后根据所述数据,由深度强化学习网络模型得到最优分配策略,最后根据所述最优分配策略,将所述数据发送至边缘节点e进行计算,实现边缘物联网代理资源分配;本发明,解决了边缘物联网代理资源分配时间长、性能有限以及现有技术不足以支持复杂动力物联网的资源优化配置的问题。
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公开(公告)号:CN115714381A
公开(公告)日:2023-02-24
申请号:CN202211463410.0
申请日:2022-11-22
申请人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供一种基于改进CNN模型的电网瞬态稳定性预测方法,属于电网监测和神经网络模型技术领域,解决了现有技术中预测结果不够全面准确的问题;包括步骤:S1、对待预测电网中原始数据进行数据清洗,并采集设定周期T内的有效数据;S2、提取有效数据中的发电机功率角特征数据、堆叠稀疏自动编码器特征数据和随机矩阵特征数据,进行最大最小归一化处理,获得预处理数据;S3、将预处理数据输入改进CNN模型构建的电网瞬态稳定性预测模型,获得预测结果;电网瞬态稳定性预测模型,由三个卷积神经网络通道、特征融合层和回归层所构成;本发明提出了改进模型的思路与结构,以及训练过程,具有更高准确性,能面对的故障类型更全面。
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公开(公告)号:CN118397488A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410640235.0
申请日:2024-05-22
申请人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 中科方寸知微(南京)科技有限公司
摘要: 本发明公开了基于改进YOLOv7模型的无人机巡检小目标检测方法及系统,包括如下步骤:采集无人机的航拍图像,挑选其中的小样本图像并标记为小目标图像;针对小目标图像进行归一化预处理,用以增强模型对小目标图像的鉴别能力;基于归一化预处理后的小目标图像,构建无人机巡检小目标数据集;将无人机巡检小目标数据集输入至预设的改进YOLOv7神经网络检测模型进行特征提取和训练;对预设的YOLOv7神经网络检测模型进行优化;无人机搭载优化并训练好的检测模型,按照巡检任务进行图像采集和检测并判断模型的准确性,根据实际情况进行调整和优化。本方案有效解决了传统方法在小目标图像检测中的漏检误检概率,提高了无人机巡检模型的轻量化和准确性。
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公开(公告)号:CN118584919A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410672575.1
申请日:2024-05-28
申请人: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 中科方寸知微(南京)科技有限公司
IPC分类号: G05B19/418
摘要: 本发明公开了基于两阶段协调优化的变电设备智能巡视方法和系统,包括如下步骤:构建两个用于在无人机巡检变电设备时的线路规划模型;确定巡检需求和续航约束条件;求解第一阶段无人机静态巡检航线;确定巡检起始点;无人机按照巡检顺序从巡检起始点开始巡检,并根据单目相机判断和计算障碍物的位置信息;若无人机最大续航不满足巡检需求,则重新回到第三步;求解第二阶段无人机动态巡检最佳航线;无人机根据最佳航线飞行到达巡检设备点,获取巡检设备图片数据;确定是否完成巡检任务,若完成,则返航并回传巡检设备图片数据;若未完成,则回到第六步重新开始。本方案满足了无人机巡检调度的现实需求,且实现了巡检需求和巡检成本的最优化。
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