-
公开(公告)号：CN111274218A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010030016.2
申请日：2020-01-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力信息系统多源日志数据处理方法，包括采集日志数据，用于获取多种来源不同的日志数据，并将采集的每条日志信息扫描分割成字段序列存储到数据库中，日志数据来源包括网络设备日志，安全设备日志和系统日志；数据预处理，用于去除冗余数据获取有效数据，将网络设备日志，安全设备日志和系统日志去除冗余数据并分别存储到对应的数据库中；关联融合多源日志数据，根据采集到的网络设备日志，安全设备日志和系统日志数据库中的日志数据建立关联规则库。其中在数据预处理中，为了去除不在研究范围内的冗余数据，采用模糊聚类算法将日志数据分类，模糊聚类方法将日志数据不确定的划分到类别中，更加符合实际情况。
-
公开(公告)号：CN111259947A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010030009.2
申请日：2020-01-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于多模态学习的电力系统故障预警方法和系统，基于电力信息系统的数据库、网络等异常的运行故障记录，进行数据库、网络异常相关联的典型数据特征的分析，构建系统日志故障特征库；基于系统的网络数据标签，针对该系统进行特征归类，构建基于分类算法的系统健康画像；基于知识库与推理机的原理，进行知识库与推理机的高速和高精度决策，通过对电力信息系统故障的关系分析，针对不同的故障类型提出处理策略；针对系统故障处理模型进行同一时间多类型故障训练，进行故障预测模型的泛化增强；进行电力信息系统的预测故障实时告警。本发明通过多模态学习等机器学习技术构建系统故障预测模型，实现系统隐患预测，提高运维效率。
-
公开(公告)号：CN111209314A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010029975.2
申请日：2020-01-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/23 , G06F16/27 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种电力信息系统海量日志数据实时处理系统，包括：接收数据模块；融合存储模块；数据加载模块，用于数据存储和数据查询过程的实时加载；实时分析处理模块，采用Storm框架技术实时计算海量数据；数据快速查询检索模块，包括查询请求获取模块，关联规则建立模块和查询结果显示模块，所述查询请求获取模块用于获取用户输入的查询关键字；所述关联规则建立模块基于Storm框架技术并行处理数据，建立数据之间的关联；所述查询结果显示模块将查询结果输出到用户端。采用Storm框架技术、HBase数据库和基于Storm框架技术的关联规则获取方法，实现海量日志数据的低延时的实时存储和查询结果获取。
-
公开(公告)号：CN110933673A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201910969898.6
申请日：2019-10-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王云烨 , 吴建伟 , 杨鸿珍 , 卢晓帆 , 史俊潇 , 方晴程 , 贺琛 , 段玉帅 , 徐海青 , 陈是同 , 徐唯耀 , 董媛媛 , 浦正国 , 梁翀 , 张天奇 , 余江斌 , 吴小华 , 张彬彬
Abstract: 本发明公开了一种IMS网络的接入认证方法，包括，对用户身份加密，根据UE生成的随机密钥和网络中的P-CSCF生成的随机密钥，通过交换加密函数对用户ID双重加密，在进入网络后P-CSCF进行解密，避免用户真实身份的泄露；UE和网络之间通过双方各自产生的身份验证令牌进行身份认证，简化了身份验证时信息中携带的参数；UE和P-CSCF之间建立IPSec关联采用双向身份认证过程中的会话密钥生成协商密钥，确保UE和P-CSCF之间传递的数据的机密性和完整性。
-
公开(公告)号：CN110362907A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910596383.6
申请日：2019-07-03
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SSD神经网络输电线路目标缺陷识别与智能诊断方法，属于输电线路故障技术领域，包括：获取数据参数并预处理；利用多尺度检测结构构建基于特征金字塔的卷积神经网络模型；采用网络删减结合参数共享对神经网络模型进行压缩；通过压缩后的神经网络模型对获取的数据进行测试评价；得出电线路目标缺陷识别与诊断结果。本发明示例的技术方案，构建并训练神经网络模型，用于精确识别输电线路各种缺陷，同时基于FPGA的异构高性能硬件架构，实现粗粒度缺陷和细粒度缺陷的智能诊断与空间定位。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108986788A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810576451.8
申请日：2018-06-06
Applicant: 国网安徽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 , 安徽继远软件有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 潘子春 , 李葵 , 李明 , 张引强 , 黄影 , 赵峰 , 吴立刚 , 徐海青 , 章爱武 , 陈是同 , 徐唯耀 , 秦浩 , 王文清 , 郑娟 , 秦婷 , 梁翀 , 浦正国 , 张天奇 , 余江斌 , 韩涛 , 杨维 , 张才俊
Abstract: 本发明公开了一种基于后验知识监督的噪声鲁棒声学建模方法，属于语音人机交互技术领域，该方法包括：通过老师模型的训练得出干净语音的后验概率分布；以所述干净语音的后验概率分布为标准来监督学生模型的训练，使学生模型无限逼近老师模型的后验概率分布；其中，所述老师模型为干净语音训练的模型，所述学生模型为带噪语音训练的模型。本发明示例的建模方法，建立的声学模型具有较强的环境鲁棒性，表现出优越的抗噪性能。
-
公开(公告)号：CN106960438A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710185191.7
申请日：2017-03-25
Applicant: 安徽继远软件有限公司
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/20036 , G06T2207/20061
Abstract: 本发明公开基于霍夫直线变换对输电线路的异物识别方法，对采集的输电线路图像进行灰度化处理；将经过灰度化处理的输电线路图像采用中值滤波处理；采用Otsu法来进行图像分割得到待识别的二值图，再进行Canny边缘检测。再进行霍夫直线变换后，利用异物附在输电线路周围这一特征提出对输电线路进行卷积操作。本发明公开基于霍夫直线变换对输电线路的异物识别方法，异物识别结果好，能满足对基本的巡检图像进行异物检测识别需求。应用在输电线路巡检中，有效降低巡检人力成本，提高巡检效率和精度都将具有很大的工程应用价值，为输电线路异物识别提供了新的手段。
-
公开(公告)号：CN112508363B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202011338528.1
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电力信息系统状态分析方法及装置，包括：获取训练样本；根据信息系统状态分析结果种类对每个训练样本进行对应种类的标注，其中特征相似的训练样本采用相同标注；以训练样本和对应的标注数据作为深度学习网络的输入进行信息系统状态分析模型训练；基于训练完成的信息系统状态分析模型进行信息系统状态分析。本发明通过在标注数据时，对特征相似的训练样本采用相同标注，实现只需将所有训练样本进行特征相似性衡量，然后将特征相似的划分为一类进行相同标注，提高训练样本标注效率，同时采用深度置信网络提高了状态分析的客观性，避免了采用主客观指标权重赋权进行状态分析造成的主客观性不平衡。
-
公开(公告)号：CN112347916B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202011224459.1
申请日：2020-11-05
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V40/16 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于视频图像分析的电力现场作业安全监控方法及装置，包括：基于静态图像进行绝对违章状态分析，获取电力现场作业监控视频的静态图像并进行预处理；通过聚类算法获取图像中的作业人员目标区域；获取目标区域内的人体骨架关键点位置，并获取人体分区域图像；结合分区域图像、作业人员目标区域图像以及静态图像整体图像通过卷积神经网络模型判断作业人员行为种类获取违章行为分析结果；本发明通过基于多种图像区域的特征融合，实现了对人体和环境交互特征的融合，同时融合了人体骨架关键点位置特征，提高了行为种类识别判断的准确性，通过关键区域的高效特征表示进行行为种类分析，减少冗余图像信息带来的计算量。
-
公开(公告)号：CN112508058B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202011286122.3
申请日：2020-11-17
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了基于音频特征分析的变压器故障诊断方法及装置，包括：基于待分析音频数据进行分解获取噪声分量和降噪分量；获取降噪音频的Mel频谱；将降噪音频频谱图输入到预设的卷积神经网络，所述预设的卷积神经网络：通过卷积层网络分别对输入的频谱图提取特征；通过特征优化层网络获取融合优化特征；通过分类预测层网络预测变压器音频属于不同类别的概率大小，获取变压器故障诊断结果，本发明先通过变分模态分解算法对音频数据分离噪声，再通过在卷积神经网络中加入注意力模块过滤无效特征信息，两者结合提高了对音频数据中有益特征的提取能力，从而提高卷积神经网络基于音频数据进行变压器故障诊断的准确性和效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
99
records
(took 0.092 seconds)
