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公开(公告)号：CN117376091A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311308001.8
申请日：2023-10-10
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H04L41/0631 , G06F40/30 , H04L41/0677 , H04L41/16 , H04L9/40 , G16Y40/10 , G16Y40/50 , G16Y40/20
Abstract: 本公开涉及物联网的软件安全技术领域，提出了一种基于模糊测试和语义分析的物联网异常定位方法及系统，包括：构建并训练协议字段和函数名称对应关系的模型；针对获取的目标网络服务的通信数据，构建测试用例进行模糊测试；通过模糊测试进行状态异常检测，当发生异常进入状态回溯过程进行异常定位，利用状态学习机学习到的状态路径从发生异常的结点进行回溯，采用深度优先遍历的策略，控制变异器对字段的变异操作，定位发生异常的协议报文字段；基于训练好的协议字段和函数名称对应关系的模型，预测发生异常的协议报文字段对应的函数名。利用模糊测试和语义分析的方法，能够更高效、准确和自动化对电力物联网进行异常定位。
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公开(公告)号：CN113961638B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202111344367.1
申请日：2021-11-12
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 郑海杰 , 严莉 , 马超 , 刘荫 , 张悦 , 黄振 , 徐浩 , 韩圣亚 , 汤琳琳 , 郭爽爽 , 张凯 , 王聪 , 王高洲 , 于航 , 范少华 , 刘珅岐 , 张闻彬 , 潘法定 , 张连越
IPC: G06F16/26 , G06F16/27 , G06F21/62 , G06F16/242
Abstract: 本发明提供了一种基于数据中台的数据可视化方法及系统，数据宽表的创建包括构建数据可视化操作页面，获取数据宽表创建逻辑；基于所述创建逻辑，组装创建数据宽表的SQL语句；调用数据宽表创建服务接口，在数据中台创建数据宽表。本发明通过设置可视化操作页面，只要获取用户在页面上设置的参数，即形成对应的SQL语句，实现跨域异构数据关联同步、数据脱敏和数据可视化，根据可视化配置自动基于数据中台构建数据宽表和数据跨域关联同步，降低数据中台技术门槛，实现业务人员数据分析需求的快速响应。同时基于数据中台自定义UDF在数据跨域同步过程中按需实现数据脱敏，保障数据可视化操作过程中的数据安全。
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公开(公告)号：CN117610537A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311413683.9
申请日：2023-10-27
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 北京大学
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，提供了基于核范数和图神经网络的情感因果关系抽取方法及系统，包括：获取文本；基于所述文本，通过情感因果关系抽取模型，得到文本中的情感和原因句子对；所述情感因果关系抽取模型在提取到所述文本中每个子句的初始隐状态表示后，使用图注意力网络进行子句之间的交互，得到每个子句的隐状态表示，并基于所述隐状态表示，预测出情感子句和原因子句，将所有的情感子句和原因子句两两组合为情感和原因句子对，并预测每个情感和原因句子对的概率，抽取出概率满足条件的情感和原因句子对；其中，情感因果关系抽取模型通过二元交叉熵和核范数组成的损失函数进行训练。提高了因果关系抽取的效果。
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公开(公告)号：CN117056829A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311117785.6
申请日：2023-08-31
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06F18/214
Abstract: 本公开提供了基于自注意力深度学习的电力物联网流量分类方法及系统，涉及电力网络流量分析技术领域，获取电力物联网通信环境中的流量包，按照协议类别对不同的流量包进行初步分类；将初步分类后的每个流量包中的数据进行二进制解析，将每条流量转换为十六进制字符串；对每类流量包中的流量数据进行抽样，输入至CNN‑RNN模型中，通过自注意力机制提取流量数据的空间注意力特征和通道注意力特征，最后通过Softmax函数将类别输出转换为概率分布。本公开的方法加快了模型收敛速度，提高了流量数据分类准确率。
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公开(公告)号：CN116632841A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310919037.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于电力大数据领域，提供了一种融合多时序特征的配电台区短期用电负荷预测方法及系统。其中，为了解决采用深度学习模型进行预测由于会出现过拟合现象而降低预测精度的问题，融合多时序特征的配电台区短期用电负荷预测方法包括获取配电台区历史用电负荷、气象以及时间信息；利用预先训练好的短期用电负荷预测模型处理电台区历史用电负荷、气象以及时间信息，得到短期用电负荷预测值；其中，所述短期用电负荷预测模型包括若干串联连接的子模型；每个子模型的结构相同，均包括输入层、多时序特征模型、深度残差网络层和输出层，其能够提高负荷预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119494371A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411637879.0
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06N3/0475 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗网络与变分自编码器的数据补全方法及系统，涉及数据补全技术领域，所述方法包括，获取待补全数据；计算待补全数据中不同属性间的互信息，根据互信息将待补全数据划分为不同属性分组；对待补全数据进行预处理，得到预处理后的数据，并生成对应的标记矩阵；将预处理后的数据与标记矩阵输入数据填补模型，对数据进行补全。本发明能够提高变户关联数据补全的准确性与稳定性。
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公开(公告)号：CN117634466A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311220009.9
申请日：2023-09-20
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司 , 北京大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/289 , G06N3/048 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于信息抽取领域，提供基于连接词增强的双流情感因果关系抽取方法及系统。其中，基于连接词增强的双流情感因果关系抽取方法包括对文本进行编码，得到文本中各个子句的隐状态表示；抽取出所有情感句和原因句；构建第一句对集合以及第二句对集合；得到各个集合对应的每个连接词及其隐状态表示；将第一句对集合中各个子句的隐状态表示与连接词的隐状态表示连接，得到句子对第一隐状态表示；将第二子句对集合中各个子句的隐状态表示与连接词的隐状态表示连接，得到句子对第二隐状态表示；根据句子对第一隐状态表示和句子对第二隐状态表示分别与句子对的映射关系，对应抽取出情感‑原因句子对以及原因‑情感句子对，确定出双流情感因果关系。
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公开(公告)号：CN117332783A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311219833.2
申请日：2023-09-20
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司 , 北京大学
IPC: G06F40/295 , G06F18/214 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开一种基于重排序的命名实体识别方法、系统、设备及存储介质，涉及命名实体数据识别技术领域，包括：对文本训练集采用预构建的命名实体识别模型得到候选识别结果；对候选识别结果根据预设的标准答案计算F1分值，并按照F1分值对候选识别结果排序；对排序后的候选识别结果定义对比学习损失函数，以此对预构建的命名实体识别模型进行训练；对待处理文本采用训练后的命名实体识别模型，得到目标实体词的分类识别结果。提高命名实体识别效果。
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公开(公告)号：CN117154723A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311421245.7
申请日：2023-10-31
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于多源数据和模型融合的台区短期负荷预测方法及系统，属于负荷预测技术领域。所述方法，包括：对台区历史负荷数据进行离散小波分解，得到一个近似分量和多个细节分量，对近似分量和各个细节分量分别进行特征提取，得到多个特征提取结果，将基于每个特征提取结果得到的各个第一预测结果进行重构，得到重构结果；根据历史气象数据得到第二预测结果，根据节假日数据得到第三预测结果，将重构结果、第二预测结果和第三预测结果融合，得到融合结果；根据得到的融合结果以及预设神经网络模型，得到最终的台区短期负荷预测结果；本发明降低了预测难度，充分挖掘了数据信息，有效提升了台区短期负荷的预测精度。
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公开(公告)号：CN116632842B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310919039.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于电力大数据领域，提供一种基于聚类特性的台区分布式光伏负荷概率预测方法及系统。为解决在空间上粗粒度天气信息限制下，台区分布式光伏负荷点预测精度低的问题，基于聚类特性的台区分布式光伏负荷概率预测方法包括对台区分布式光伏历史负荷进行聚类，确定负荷类别，分别构建一个相匹配的短期负荷预测模型；从台区分布式光伏历史负荷及天气信息中分别提取负荷统计特征及天气特征，利用预先训练好的负荷类别预测模型处理所述负荷统计特征及天气特征，预测出负荷标签；选取相匹配的短期负荷预测模型来对台区分布式光伏历史负荷及天气信息进行处理，得到短期负荷预测值。其能够在空间上粗粒度天气信息的限制下进一步提高负荷预测精度。
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