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公开(公告)号：CN112600889A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011410782.8
申请日：2020-12-03
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本申请提供物联网模拟仿真平台及仿真方法，方法包括与待接入电力设备进行通信连接；扫描并获得待接入电力设备的当前产品模型及其当前物模型；验证当前产品模型及其当前物模型是否符合物联网管理平台的数据标准；若符合则接收待接入电力设备发送的当前接入消息，验证当前接入消息是否符合物联网管理平台的数据标准；若符合则验证待接入电力设备的控制指令是否符合物联网管理平台的数据标准；验证待接入电力设备是否支持app下发功能；若支持则物联网模拟仿真平台验证待接入电力设备安装的app是否正常运行。以上若符合，则确认待接入电力设备模拟接入成功。
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公开(公告)号：CN109460850A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811088918.0
申请日：2018-09-17
Applicant: 天津科技大学 , 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Inventor： 张翼英 , 刘飞 , 张春光 , 王思宁 , 李云 , 孙磊 , 付兰梅 , 彭嫚 , 贾翠玲 , 赵金铎 , 童骁 , 梁琨 , 王聪 , 庞浩渊 , 阮元龙 , 刘松 , 尚静
Abstract: 本发明涉及一种基于布尔矩阵的后验双阈值电力大数据Apriori并行方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：用布尔矩阵对数据进行压缩；步骤二：引入去除率进行剪枝；步骤三：进行双阈值并行处理；步骤四：利用提升度对结果进行验证。本方法采取了后验双阈值的Apriori并行算法，并且引入布尔矩阵和去除率的概念来对数据的处理进行剪枝和压缩存储，实现算法的运算并将其应用于电力大数据，达到减少计算次数的目的，最终实现电力大数据高效并行化计算，有效地解决了电力大数据的计算瓶颈问题，有效地提升了电力大数据的准确度、效率和数量。
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公开(公告)号：CN105302858B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201510601093.8
申请日：2015-09-18
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 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06F16/27 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种分布式数据库系统的跨节点查询优化系统，包括：全局查询总代价最低要求模块，查询分解及本地化模块，多因素决策的模糊评估模块，连接建立模块，局部优化模块，Bp神经网络自适应优化模块，全局优化模块。在此系统的基础上，提出了一种分布式数据库系统的跨节点查询优化方法，实现了在局部优化阶段对每个分片查询路径进行优化判决，以及在全局优化阶段对全部分片查询路径进行Bp神经网络自适应优化。本发明通过对每个分片查询路径的优化，降低全局优化的计算负担，使得全局查询具有更快的查询速度，并通过定义全局优化代价函数使得查询总代价可控。
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公开(公告)号：CN105760279B
公开(公告)日：2018-09-07
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 , 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：CN107204892A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710236961.6
申请日：2017-04-12
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 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 中央财经大学
Abstract: 本发明公开了一种电力通信网运行数据处理方法及装置，包括：获取电力通信网运维业务的多数据源数据；根据电力通信网运维业务逻辑对所述多数据源数据进行合并处理，得到可存储数据；从所述可存储数据中抽取出多数据源增量数据；根据数据安全评估指标对所述多数据源增量数据进行安全审计。本发明提供的电力通信网运行数据处理方法及装置，解决了现有技术需要对全部数据进行更新而浪费资源的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112396437A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011410249.1
申请日：2020-12-03
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/00 , G06Q50/18 , G06F40/279 , G06F21/64 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供的基于知识图谱的贸易合同验证方法及装置，利用人工智能的知识图谱技术，对核心企业所在供应链的上下游供应商进行整合，构建产业知识图谱，以此作为判断贸易合同真实性的依据。基于本发明，能够有效甄别供应商合同造假的行为，降低人工审核成本，确保供应商资质的真实性，降低核心企业经营风险。
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公开(公告)号：CN108632082A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810258539.5
申请日：2018-03-27
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 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 国网湖北省电力有限公司荆州供电公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明实施例提供一种服务器的负载信息的预测方法及装置，所述方法包括：获取服务器的负载信息，以及所述负载信息对应的采集时间；根据所述负载信息对应的采集时间，生成时间序列；根据所述时间序列和预设模型，对所述服务器在预设时刻的负载信息进行预测。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的服务器的负载信息的预测方法及装置，通过时间序列和预设模型，能够准确地对服务器的负载信息进行预测。
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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：CN119579631A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411553357.2
申请日：2024-11-01
Applicant: 厦门亿力吉奥信息科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于DEM的洼地多维信息及矢量边界提取方法，具体步骤包括：采用二次卷积采样方法将DEM数据转换为平面投影，并通过洼地填充方法确定洼地位置，生成洼地深度分布图。利用预设规则处理深度分布图，获取洼地分布二值图像，并进行形态学处理，填充小孔洞，保留主要形状。精确提取各洼地的轮廓，生成矢量面数据文件。将洼地深度分布图与二值图像对应像元值相乘，去除不参与计算的洼地深度值。结合矢量面数据计算各洼地的体积并进行分级，同时计算不同深度层级的蓄水体积，逐层级累加，得到不同等级蓄水体积对应范围图像。最终，将各洼地的多维属性信息整合至相应的矢量面中，并对边界进行简化处理，以提升数据处理效率与可用性。
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公开(公告)号：CN119359955A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411374822.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 厦门亿力吉奥信息科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯泼溅的电网设备三维重建方法，包括以下步骤：通过数据采集获得激光雷达点云、视频、图片及相机内参。对数据进行抽帧或视场切割处理，提取图片特征点和描述符，使用SuperGlue算法进行特征匹配。将所得信息输入COLMAP数据库，通过GLOMAP算法进行稀疏重建，得到电力设备初始点云及位姿估计。利用激光雷达点云补充初始点云，形成电力设备最终点云。将最终点云、图片和位姿信息合并为高斯泼溅数据集，并按预设区间分块。使用高斯泼溅算法训练子模型，根据透明度和体积参数进行修剪，合并为高斯泼溅模型，最终构建电网设备的三维模型。
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