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公开(公告)号:CN115600570A
公开(公告)日:2023-01-13
申请号:CN202211126696.3
申请日:2022-09-16
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司(CN) , 国网电力科学研究院有限公司(CN) , 国网河北省电力有限公司(CN) , 国家电网有限公司(CN)
IPC: G06F40/183 , G06F40/18 , G06V30/14 , G06V30/412
Abstract: 本发明公开了一种电网设备预警限值表格重构方法、录入方法及装置,本发明预先设置表格样式本文,采用文本检测框顶角坐标和文本检测框中的内容,将跨列文本检测框提取出来,对其余的文本检测框进行行列划分,构建第一表格,根据表格样式本文对第一表格进行列合并,生成第二表格,将提取的跨列文本检测框插入第二表格,通过文本检测框的间距、行合并单元格所涉及的列编号、相邻且内容相关的列编号,调整行合并单元格所涉及列的布局、相邻且内容相关列的内容或单元格格式,实现文字格式误识以及大量行合并情况下的预警限值表格重构,从而进一步可实现预警限值的自动录入,提升调控中心日常业务处理效率。
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公开(公告)号:CN114169531A
公开(公告)日:2022-03-11
申请号:CN202111339559.3
申请日:2021-11-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种组态化机器学习建模任务描述的预测方法及系统,获取当前区域的业务数据,输入到集成多种机器学习算法的预测模型,输出该区域对应该业务的预测数据;根据业务需求从机器学习算法集成框架中提取与该业务数据相关的多个机器学习算法,生成对应业务的以有向无环图数据结构进行描述的机器学习流程化任务描述结构,每个机器学习算法为所述机器学习流程化任务描述结构中的一个运算节点,确定用于依次调用每个运算节点对应的运算程序的参数,进行模型训练;保存训练好的集成多种机器学习算法的预测模型。优点:封装各机器学习框架算法的集成框架,降低开发的人力成本、提高开发效率,降低人工智能技术应用的门槛。
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公开(公告)号:CN104331426B
公开(公告)日:2018-06-19
申请号:CN201410557958.0
申请日:2014-10-20
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统中信息检索的实现方法。包括:1)检索器初始化;2)检索器按照应用进行信息检索;3)检索器按照厂站进行信息检索;4)检索器按照数据表进行检索;5)检索器对每张表中数据按照多级索引检索信息。本发明的电力系统检索器的快速检索方法可满足不同层次的WEB系统数据查询和数据绑定的需要,具有通用性和实用性。
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公开(公告)号:CN102387214B
公开(公告)日:2014-03-26
申请号:CN201110327806.8
申请日:2011-10-25
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 江苏省电力公司苏州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种省地一体化调度自动化系统中实时告警数据共享方法,包括以下步骤:1)省调自动化系统告警共享客户端接收到按需模型共享工具发出的厂站共享请求后,通过服务总线定位地调自动化系统服务端实时告警共享服务,并向地调自动化系统告警共享服务端发起告警共享请求。2)地调自动化系统告警共享服务端维护一个实时告警队列,接收存储所有告警并保存,将请求信息中所要求厂站的实时告警数据以响应报文发送到省调自动化系统告警共享客户端。3)告警共享客户端接收到服务端发送的告警数据进行解析处理后供告警窗程序使用。本发明通过上述步骤可以实现省调第一时间看到地调侧该厂站的实时告警信息。
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公开(公告)号:CN102387214A
公开(公告)日:2012-03-21
申请号:CN201110327806.8
申请日:2011-10-25
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种省地一体化调度自动化系统中实时告警数据共享方法,包括以下步骤:1)省调自动化系统告警共享客户端接收到按需模型共享工具发出的厂站共享请求后,通过服务总线定位地调自动化系统服务端实时告警共享服务,并向地调自动化系统告警共享服务端发起告警共享请求。2)地调自动化系统告警共享服务端维护一个实时告警队列,接收存储所有告警并保存,将请求信息中所要求厂站的实时告警数据以响应报文发送到省调自动化系统告警共享客户端。3)告警共享客户端接收到服务端发送的告警数据进行解析处理后供告警窗程序使用。本发明通过上述步骤可以实现省调第一时间看到地调侧该厂站的实时告警信息。
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公开(公告)号:CN119829384A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411702076.9
申请日:2024-11-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网调度自动化系统运维告警分析方法及系统,该方法能够自动化地处理和分析告警数据,并根据历史告警数据对未来可能发生的应用故障进行预警,从而提高系统运维的响应效率和准确性。相较于现有技术,本发明经过对大量运维告警的自动化处理和智能分析,显著减少了对人工干预的依赖,并且提升了告警处理的效率和准确性。通过应用告警状态转移图、图算法以及转移概率的计算,有效地识别告警之间的关联,能够预测未来可能出现的严重故障的发生概率和预期时间,使运维人员得以预先采取相应措施,从而降低系统故障的风险,增强系统的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号:CN119473773A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411517997.8
申请日:2024-10-29
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F11/30 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开一种调度自动化系统业务调用模式异常检测方法与系统,其中结合静态代码分析、知识图谱构建和图卷积神经网络技术,对系统中的公共服务接口及调用链关系进行全面解析与建模。通过提取软件中的服务调用信息,构建了包含服务接口、进程、函数等实体及其关联的知识图谱。同时,通过对调用链数据的收集与解析,将业务调用链与知识图谱进行关联,并使用图卷积神经网络对业务子图进行编码,设计了加权聚合和均值聚合机制,提升了特征表达的准确性。该方法还结合Softmax分类与异常检测机制,自动标记异常或未知节点,最终通过模型的迭代优化,不断提升系统的异常检测和业务分析能力。
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公开(公告)号:CN116070044A
公开(公告)日:2023-05-05
申请号:CN202310011116.4
申请日:2023-01-05
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F16/957 , G06F16/13 , G06F16/172 , G06F16/176 , G06F9/52 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种电网模型数据的分页检索方法,客户端界面仅处理显示所需的模型数据、采用读写锁同步线程和保持模型数据展示寸尺统一,能够显著提高电网模型数据的显示速度,缩减运行维护人员查看模型数据的时间,提高整个系统的效率。将数据以小分段文件的方式存储在磁盘中,在不减少获取模型数据时延的前提下能够极大减少客户端占用的内存空间,从而保障该节点下其他组件的安全运行。本发明提供的一种电网模型数据的分页检索方法,在获取超大规模数据时不仅提高电网模型数据的显示速度,还可以将内存占用量控制在很小的范围内,从而获得最大的安全效益。
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公开(公告)号:CN114356543A
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202111460970.6
申请日:2021-12-02
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Kubernetes的多租户机器学习任务资源调度方法,对不同用户可使用的算力资源进行配额管理,同时监测Kubernetes平台中各Node节点资源状态信息,考虑节点所在宿主机的资源利用率的问题,避免出现调度结果不准确的问题,同时通过监测实时调度和预调度request需求信息,根据调度任务需求信息对各Node节点进行优先级排序,获取最优节点的主机标签,根据标签对各类机器学习模型训练与预测任务的资源需求进行合理分配。本发明有效的预防和减少Kubernetes平台中节点资源使用的倾斜问题,实现多节点负载均衡,提高节点资源的利用率。
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公开(公告)号:CN102882959A
公开(公告)日:2013-01-16
申请号:CN201210355052.1
申请日:2012-09-21
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种电力调度系统中WEB服务器的负载均衡机制,按如下步骤进行:(1)每个WEB服务器上的负载监测模块定时周期性地检测当前WEB服务器的负载情况,计算负载量;(2)负载均衡服务器接收服务器当前的负载量并进行比较,选择负载最低的服务器做为待访问WEB服务器,将其IP地址写入到共享内存文件中;(3)负载均衡服务器接收浏览器的访问请求,读取共享内存文件中的待访问WEB服务器的IP地址,如果读取的地址存在,则将访问请求发送给待访问WEB服务器进行处理,如果读取的地址不存在,则将访问请求发送给默认的WEB服务器进行处理。本发明可靠性和可用性高,节省网络资源,并且通用性强。
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