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公开(公告)号：CN117574417A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311340596.5
申请日：2023-10-17
Applicant: 云南电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本发明公开了一种数据流通的多用户授权关键词检索方法及系统，包括：采集用户用电相关数据，加密并构建安全索引，将密文和所述安全索引上传至云存储服务器。为数据用户授权，生成搜索授权私钥。经授权的数据用户使用所述搜索授权私钥生成查询令牌，发送至所述云存储服务器，执行搜索操作，返回查询结果。本发明提供的数据流通的多用户授权关键词检索方法及系统实现了电网企业数据的机密性保护，同时为不同的数据用户提供了密文检索功能；基于受限伪随机函数，实现了不同用户的授权关键词检索。本发明满足电网数据安全流通需求的同时实现了多用户模式下的细粒度检索权限控制。
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公开(公告)号：CN115967541A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211498511.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 云南电网有限责任公司信息中心
IPC: H04L9/40 , G06F21/32 , G06F21/31 , G06V40/16 , G06V40/12 , H04L9/32 , H04L67/1097 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开了一种零信任的网络安全生物识别装置及其使用方法，涉及网络身份识别领域，其技术方案包括识别装置，识别装置的内部设置有安全识别系统，安全识别系统的内部包括图像系统、指纹识别系统、动态验证模块、静态验证模块、数据获取系统、中央处理模块和云端存储模块，图像系统的内部包括图像处理模块和图像识别模块，图像系统对外部的图像进行采集，并对采集到图像进行处理；通过静态验证模块实现对用户账号密码的比对，并且中央处理模块根据用户的生物识别数据即：人脸比对数据以及指纹比对数据以及动/静态验证数据进行融合，从而判断用户是否通过信任判断模块，保证用户的安全性。
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公开(公告)号：CN115879091A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211498980.3
申请日：2022-11-28
Applicant: 云南电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于零信任的动态与静态身份认证融合系统，涉及身份认证领域，其技术方案包括处理主机，处理主机的内部包括账号信息登录平台、图像系统、数据系统、中央处理模块和数据库，账号信息登录平台与图像系统之间通信连接，用户通过账号信息登录平台进行账号信息输入验证；图像系统的内部包括图像采集模块、图像识别处理模块和人脸面部识别模块，图像系统对登录用户的图像进行实时采集识别，通过账号信息登录平台、图像系统和数据系统的配合使用实现对用户静态身份与动态身份的信息的获取，并且通过深度学习模块建立出的“身份认证模型”，从而增加了对用户动态身份信息与静态身份信息的判断效率。
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公开(公告)号：CN108846528B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201811097409.4
申请日：2018-09-19
Applicant: 云南电网有限责任公司信息中心 , 昆明能讯科技有限责任公司
Abstract: 一种大工业电力用户长期负荷预测方法，包括以下步骤：步骤S10，选择需要进行预测的对象提取出用电量数据，并对数据进行清洗；步骤S20，对清洗完的电量数据进行时间序列分析；步骤S30，使用时间序列分析决定以过去几天的用电量；步骤S40，将完成特征工程后的数据输入梯度上升决策树算法模型中；步骤S50，加入一些预测特殊时段的业务规则，对上一部训练出的模型进行精细调优得出最终预测结果。本发明解决了负荷预测对气象数据的强依赖，并且在预测时间上有了很大提升可以进行长期预测，具有思路清晰，经济价值高，适合推广使用的优点。
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公开(公告)号：CN109727442A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910194111.3
申请日：2019-03-14
Applicant: 云南电网有限责任公司信息中心 , 云南包尔科技有限公司
IPC: G08C17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于电力行业的电网外部数据采集方法，包括以下步骤：(a)通过数据采集模块采集电网外部数据信息；(b)通过数据处理模块将电网外部数据信息进行分析处理，并与预先存储于的数据信息进行比对，得到数据比对信息；(c)将数据比对信息输送至云平台；(d)云平台将接收的数据比对信息推送至接收终端。所述接收终端为移动终端。本发明采集电网外部数据，并可对电网外部数据进行提取分析，得到处理数据并及时推送给管理者，因此对电网外部数据进行快速的采集，便于管理者及时了解电网外部运行情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106603438A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611191087.0
申请日：2016-12-21
Applicant: 云南电网有限责任公司信息中心
IPC: H04L12/927 , H04L12/851 , H04L29/08
CPC classification number: H04L47/805 , H04L47/24 , H04L67/10 , H04L67/1074
Abstract: 一种基于成本的混合云资源利用和分配评估方法，通过采集业务所属物理资源与虚拟资源的基础运行数据，采用数学建模的方法来分析历史数据，基于对业务所需QoS(Quality of Service,服务质量)建模定性，依据所得数值评估公有云/专有云服务提供商所提供的云服务；本发明提出了一套适合在混合云架构下业务部署时对资源利用与分配的方法，该方法通过监控业务运行服务质量(QoS)分析来选择混合云的资源利用与分配，可以保证业务在不同云环境资源下的稳定运营。为企业向混合云架构变革时提供业务迁移的评判标准，在安全运营的前提下，提高企业IT在混合云架构的资源利用率，降低企业IT的投资成本。
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公开(公告)号：CN106250206A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610600566.7
申请日：2016-07-27
Applicant: 云南电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F9/455
Abstract: 一种基于虚拟机的资源池化自动测算方法，通过定期采集Tpcc或SPEC官网公布的参考值，融合TPC-C值估算法、SPECweb2005估算法和SPECjbb2005估算法，结合物理机和虚拟机相关特性构建新的行业资源评估模型等；本发明的有益效果是：提高业务系统可研准确性，减少不准确的设备采购带来的浪费和资产利用率的低下，也能够正确的置备业务系统相应的资源，保障业务系统的稳定运行；减少人为操作失误提高工作效率，自动化的资源需求测算能够保证计算过程的准确和及时，也能回溯查询到任一次可研编制过程数据并进行多维度比较分析，快速展现和评估资源比对结论，从而在有规范性的资源需求输入的情况下为企业提供最恰当的采购需求。
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公开(公告)号：CN119939442A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411715241.4
申请日：2024-11-27
Applicant: 云南电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F18/2433 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06F21/62 , G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的应用程序安全防护方法及系统，涉及软件定义安全技术领域，包括各配电自动化终端基于本地收集的运行状态数据独立进行模型训练，将更新的局部异常检测模型参数上传至中心聚合服务器；中心聚合服务器接收并汇总各配电自动化终端上传的局部异常检测模型参数，局部异常检测模型参数生成全局异常检测模型，并将全局异常检测模型分发回各配电自动化终端；利用更新后的全局异常检测模型对新收集的运行状态数据进行异常检测，当检测到异常时，生成预警信息；接收各配电自动化终端发送的预警信息，根据预设规则自动派发工单至相应的维护人员，同时将处理结果反馈给各配电自动化终端。本发明预防了模型更新引发的潜在风险。
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公开(公告)号：CN119647816A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411530592.8
申请日：2024-10-30
Applicant: 云南电网有限责任公司信息中心
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明涉及基于车桩网场景的多主体数据价值市场化分配技术领域，尤其涉及基于车桩网场景的多主体数据价值市场化分配方法及系统。明确可分配的数据成效价值，进行多主体模型贡献度测算，评估各主体在数据模型中的特征贡献度；多主体特征贡献度综合调整与平衡；根据特征贡献度估算多主体数据价值；根据每个主体的贡献度和其他调整因素确定分配比例，根据分配比例将可供分配的服务成效价值分配给每个主体。本发明能够充分挖掘和利用数据的多维度价值，同时结合多主机价值共创的框架，实现多参与方对数据要素成效价值的公平、透明和高效的分配。
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公开(公告)号：CN118035534A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311753945.6
申请日：2023-12-19
Applicant: 云南电网有限责任公司信息中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06V20/40 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习智能画像与课件推荐的方法，包括：获取视频信息，利用视频分帧和图像处理技术对视频进行预处理，得到处理后视频，对处理后的视频进行特征提取，得到处理后视频的全面信息；获取用户行为数据信息，对用户行为数据进行预处理，得到行为模式、主题和词汇分布并建模，建模包括，主题分布和行为模式联合、主题分布和词汇分布联合以及行为模式和词汇分布联合，得到用户画像模型的权重；通过计算用户画像标签的权重，得到用户画像模型，处理用户画像特征数据，根据所述用户画像特征数据，评估所述用户画像模型；利用混合算法的优化组合，分析处理后的视频和用户画像模型，为使用者提供个性化的推荐，具有商业价值。
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