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公开(公告)号：CN107124325A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710142062.X
申请日：2017-03-10
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司 , 国家电网公司 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L12/26
Abstract: 为解决现有技术对电力通信网运行安全很难做出准确评估的问题，本申请公开了一种电力通信网运行安全评估方法，包括：获取电力通信网运维业务中的多数据源数据；对多数据源数据进行抽取、质量检查和处理，获得标准化数据；将标准化数据存储至大数据平台的文件系统中；对标准化数据进行时间、空间、职能、对象、状态、业务的多维态势分析，获得电力通信网设备运行的多维态势分析结果；基于电力通信网设备运行的多维态势分析结果和设备运行数据，利用安全风险评估模型对电力通信网运行安全风险评估，获得安全风险评估结果。
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公开(公告)号：CN106777027A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611123673.1
申请日：2016-12-08
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国家电网公司 , 国网北京市电力公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种大规模并行处理行列混合数据存储装置及存储、查询方法，属于数据库技术领域。本发明装置包含联机事务处理模块、联机分析处理模块、存储模块、跨层查询模块以及跨层交互模块。本发明在一个数据库中同时实现了OLTP和OLAP两种功能，可以根据数据的访问频率将数据以适当的形式存储，既能为用户提供方便的查询服务，又可以为用户提供高效地数据分析服务，相对于现有技术中OLTP和OLAP分别部署的方式来说是一种重要的技术进步。
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公开(公告)号：CN105760279A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610133483.1
申请日：2016-03-09
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
CPC classification number: G06F11/3006 , G06F11/3072 , G06F16/2246 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种分布式数据库集群故障预警关联树生成方法及系统，包括：构建M个本地频繁一项集表；构建初始的M个本地关联分支树；将初始的M个本地关联分支树发送至主服务器，并在主服务器中建立初始的主关联树，合并所有重复项；将所有频繁项形成为候选二项集表；将候选二项集表发送到全部M个本地节点，通过剪枝步骤生成频繁二项集表；重复上述步骤，直至不能生成更高维的频繁项集为止，得到最终的预警事件关联树。本发明提出的分布式数据库集群故障预警关联树生成方法及系统，解决了预警关联树建立效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN105528517A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201510867065.0
申请日：2015-12-01
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络、小波分解光伏电站功率预测方法、系统，获取历史记录光照强度C、输出功率P、温度T、湿度H、风速WS，分别进行小波分解；根据所述小波分解后的信息，建立逼近信号层神经网络模型和细节信号层神经网络模型；获取未来预测时间段温度T、湿度H、风速WS，分别经小波分解；根据所述小波分解后的信息，将逼近信号层的信息作为逼近信号层神经网络模型的输入向量，得到逼近信号层的预报结果；将细节信号层的信息作为细节信号层神经网络模型的输入向量，得到细节信号层的预报结果；对逼近信号层的预报结果和细节信号层的预报结果进行重构，得到预测功率值。因此，本发明能够保证预测过程的收敛性，减小复杂度，提高预测的准确度。
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公开(公告)号：CN105404937A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510845099.X
申请日：2015-11-26
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
CPC classification number: Y02A30/12 , Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站短期功率预测方法和系统，获取一时间段内光伏电站所在位置记录的历史气象数据，建立光照强度和组件背板温度的预测模型；将历史数据中的功率值与光照强度的比值作为修正系数，并构建以背板温度作为自变量的修正系数函数式；获取所述光伏电站所在位置未来时间段的天气预报值，将该天气预报值分别代入光照强度和组件背板温度的预测模型得到光照强度预测值和背板温度预测值；根据所述的修正系数函数式，通过背板温度预测值获得修正系数预测值；再根据所述的功率值与光照强度的比值作为修正系数，计算功率预测值。因此，所述光伏电站短期功率预测方法和系统能够实现准确的对光伏电站短期功率的预测。
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公开(公告)号：CN105245314A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510685199.0
申请日：2015-10-20
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司 , 清华大学 , 北京万里开源软件有限公司
IPC: H04L1/00
CPC classification number: H04L1/0009 , H04L1/0057
Abstract: 本发明公开了一种分布式存储系统中的混合冗余容错编解码方法包括：判断当前输出网络状况的好坏；若当前输出网络状况良好，采用Reed-Solomen纠删码编码方式对数据进行编码；若当前输出网络状况不好，则采用非线性自修复码编码方式；对采用不同编码方式编码得到的数据，采用相对应的解码方式对数据进行解码。本发明还公开了一种分布式存储系统中的混合冗余容错编解码系统，包括：判断网络状况模块，Reed-Solomen纠删码编解码模块，非线性自修复码编解码模块。本发明提供的分布式存储系统中的混合冗余容错编解码方法和系统，根据不同网络状况采取不同的容错方式，降低对存储和网络带宽的要求，通过解决少量编码信息重构问题，较大程度降低丢包导致的数据重组困难。
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公开(公告)号：CN107451229B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710605395.1
申请日：2017-07-24
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种数据库查询方法和装置，包括步骤：根据数据中的实体信息构建实体簇，并将实体簇与存储节点建立映射关系，根据所述映射关系将数据存储至存储节点；根据查询指令，将属于同一实体簇但位于不同存储节点上数据读取到一个存储节点的内存中；根据实体簇中的实体信息将维度数据在存储节点之间进行迁移；执行查询指令。实现了优化的数据库构建和数据库查询方法，提高数据库查询性能。
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公开(公告)号：CN106817256B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710016696.0
申请日：2017-01-10
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网冀北电力有限公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种分布式系统网络资源的运维管理可靠性提升方法，包括根据资源的使用情况与深度神经网络的学习经验对接收到的任务进行映射；根据所述深度神经网络的计算代价调整所述映射中任务权重的个数；对所有任务均执行上述操作并更新所述深度神经网络的输出权重。本发明能够在面对难以预测的复杂场景下，能够既不提高计算复杂度，又能够自适应的在问题空间中找到最优解决方案。
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公开(公告)号：CN105550323B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201510938406.9
申请日：2015-12-15
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司 , 北京万里开源软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分布式数据库负载均衡预测方法和预测分析器，采集每个本地数据节点上的负载指标，构成训练集数据；初始化多层循环神经网络模型；从训练集数据中提取一段时间数据作为多层循环神经网络模型的输入，从训练集数据中提取该一段时间数据后同等时间段的数据作为多层循环神经网络模型的输出，训练所述多层循环神经网络模型；从训练集数据中提取该同等时间段的数据之后且相同时间段的数据，作为多层循环神经网络模型的输入，预测该本地数据节点的负载指标。因此，所述分布式数据库负载均衡预测方法和预测分析器能够更为精确地描述负载均衡数据的结构并对其进行有效预测。
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公开(公告)号：CN105512760B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201510884004.5
申请日：2015-12-04
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法，包括：计算得到水平面理论太阳辐射强度S；获取光伏电站的历史发电量以及光伏电站所在位置的气象要素历史运行数据；所述气象要素包含光伏电站所在位置的环境温度Ta、光伏组件的背板温度Tb和实际辐照强度C；将获取的数据样本[T C S]作为神经网络的输入向量，将[0 0 P]作为神经网络的输出向量，建立基于神经网络的光伏电站发电量P的计算模型；输入任意时刻的气象要素数据，通过所述计算模型计算得到该时刻光伏电站的发电量。本发明还公开了一种基于神经网络的光伏电站发电量的计算系统。所述基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法及系统能够快速、准确计算得到光伏电站发电量。
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