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公开(公告)号：CN107038091A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710199088.8
申请日：2017-03-29
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网公司
Inventor： 田兵 , 严莉 , 刘范范 , 曲延盛 , 王丞远 , 汤耀庭 , 韩圣亚 , 林鹏 , 赵晓 , 张悦 , 赵忱 , 李刚 , 赵阳 , 宫淑卿 , 付本娟 , 黄振 , 张凯 , 汤琳琳 , 朱韶松 , 刘子雁
IPC: G06F11/14
CPC classification number: G06F11/1448 , G06F11/1464
Abstract: 本发明公开了一种基于异步远程镜像的数据安全性保护系统，包括日志模块，完成对本地数据的修改；快照模块，通过cow机制，对本地数据做一个快照；监控模块，不断检查主系统是否有新的数据变化；重放模块，拉取主系统的日志和数据，并在从系统进行重放操作。还提供了一种电力应用系统数据保护方法，包括以下步骤：监控模块启动；监控模块发现主系统有数据更新，通知重放模块进行数据同步；重放模块拉取最新日志信息，并进行重放，进行元数据同步；对比主系统中快照中的数据与从系统中的数据，进行数据同步。对存储系统构建了一个远程镜像，当主数据中心遭受人为或自然灾难时，可以立即将数据IO切换到镜像系统中，从而保证业务系统的正常运行。
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公开(公告)号：CN104063294A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410319101.5
申请日：2014-07-07
Applicant: 国家电网公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明提供了的一种Linux系统备份和恢复方法，所述的方法包括以下步骤：1）预定义全备份方案、增量备份方案、裸设备恢复方案、增量恢复方案；2)接收实时的计划指令；3)检测计划的合法性；4)确认目标节点的状态；5)执行符合计划的方案。本发明设计了一套完整的备份和恢复方案，通过IP地址识别服务器，接收备份和恢复计划指令，合理分配备份时间，实现了对大批量Linux服务器备份和恢复的智能化集中管理，减少了人力物力消耗，大大提高了反应和处理的效率。
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公开(公告)号：CN118520378A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410985098.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Inventor： 孙岗 , 田鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 王晓慧 , 刘同阳 , 张强 , 呼海林 , 牛德玲 , 杨坤 , 肖沈阳 , 朱尤祥 , 李明 , 李宁 , 张金国 , 胡斌浩 , 王雨晨 , 刘保臣 , 孟祥鹿
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种基于集成学习的电力数据分类分级方法及系统，涉及电力数据处理技术领域，该方法包括：结合预处理模型进行源端电力数据的预处理，确定电力数据集；遍历电力数据集筛选关键特征，以特征稳定度与普适度为基准进行特征转换，确定有效数据特征；基于有效数据特征与电力数据集训练数据分类器，基于数据分级规则训练数据分级器，构成数据划分模型；结合数据划分模型执行横向分类与纵向分级处理，确定数据划分结果。通过本发明可以解决由于电力数据的多样性和复杂性，现有技术无法对其进行精准划分，导致数据分类分级精准性不足的技术问题，可以提高电力数据分类分级的精细度和准确性，达到提高数据管理效率和处理质量的技术效果。
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公开(公告)号：CN117610537A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311413683.9
申请日：2023-10-27
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 北京大学
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，提供了基于核范数和图神经网络的情感因果关系抽取方法及系统，包括：获取文本；基于所述文本，通过情感因果关系抽取模型，得到文本中的情感和原因句子对；所述情感因果关系抽取模型在提取到所述文本中每个子句的初始隐状态表示后，使用图注意力网络进行子句之间的交互，得到每个子句的隐状态表示，并基于所述隐状态表示，预测出情感子句和原因子句，将所有的情感子句和原因子句两两组合为情感和原因句子对，并预测每个情感和原因句子对的概率，抽取出概率满足条件的情感和原因句子对；其中，情感因果关系抽取模型通过二元交叉熵和核范数组成的损失函数进行训练。提高了因果关系抽取的效果。
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公开(公告)号：CN117520033A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311455579.6
申请日：2023-11-03
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 中国海洋大学
IPC: G06F11/07 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于日志语义向量化和层次聚类的日志解析方法，包括：首先对经过预处理后的原始日志进行分词，利用正则表达式将日志消息中冗余数据去掉。然后，使用BERT将经过分词后的日志数据向量化，计算相似度和距离，最后使用在线层次聚类算法生成日志模板。本发明利用BERT日志语义向量化和层次聚类的日志解析模板提取的算法，可以输入不等长数据，不受日志格式的限制，通过自然语言处理也提取出日志的语义信息，所以适用于不同来源不同组件不同结构日志消息的日志模板的提取，有较高的精确度，且日志解析效率高，满足在线实时解析日志的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114580467B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210163936.0
申请日：2022-02-22
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于电力数据治理的技术领域，提供了基于数据增强和Tri‑Training的电力数据异常检测方法及系统，包括如下步骤：获取用电序列数据；对用电序列数据进行预处理，得到预处理后的用电序列数据集合；对预处理后的用电序列数据进行数据映射增强，获得用电序列数据在不同特征空间中的数据表征；对用电序列数据在不同特征空间中的数据表征，基于Tri‑Training方法对电力数据进行异常判定。通过对电力数据表征映射到不同特征空间的方式，获得了同一电力数据的不同表征形式，能够进一步发掘异常电力数据的模式，提高异常数据判别的准确性。
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公开(公告)号：CN117056829A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311117785.6
申请日：2023-08-31
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06F18/214
Abstract: 本公开提供了基于自注意力深度学习的电力物联网流量分类方法及系统，涉及电力网络流量分析技术领域，获取电力物联网通信环境中的流量包，按照协议类别对不同的流量包进行初步分类；将初步分类后的每个流量包中的数据进行二进制解析，将每条流量转换为十六进制字符串；对每类流量包中的流量数据进行抽样，输入至CNN‑RNN模型中，通过自注意力机制提取流量数据的空间注意力特征和通道注意力特征，最后通过Softmax函数将类别输出转换为概率分布。本公开的方法加快了模型收敛速度，提高了流量数据分类准确率。
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公开(公告)号：CN115169426B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210163026.2
申请日：2022-02-22
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于智能用电技术领域，提供了基于相似性学习融合模型的异常检测方法及系统。其中，该方法包括获取待检测的用电信息；基于训练好的相似性学习融合模型进行用电异常检测；其中相似性学习融合模型的训练过程为：基于预先获取的电力数据构建异构信息网络，同时进行用户相似性用电行为学习，得到相似性用电行为分组；基于相似性用电行为分组，分别对不同组的用电行为数据进行上下文学习，获得用户的用电表示向量；采用图注意力机制来捕获相似性分组向量和不同组的用电表示向量之间相互依赖关系，从而获得用户的综合表示向量；利用用户的综合表示向量，构建softmax预测函数；基于softmax预测函数输出值的损失函数训练相似性学习融合模型的学习参数。
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公开(公告)号：CN116709347A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310534661.1
申请日：2023-05-10
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于WiFi中继技术的配电网监测系统及方法，包括设置于配电线路每个架线杆上的数据采集模块和WiFi设备，各个架线杆上的WiFi设备按照架线杆之间的顺序关系建立信号的线性连接，获得线性网络；配电线路中的若干WiFi设备按照预设要求划分为主WiFi设备和从WiFi设备，其中，所述从WiFi设备用于接收其所属架线杆数据采集模块的数据，并经所述线性网络传输至主WiFi设备；所述主WiFi设备用于将各个架线杆数据采集模块的监测数据上传至远端服务器进行监测数据异常判别。
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公开(公告)号：CN116632841A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310919037.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于电力大数据领域，提供了一种融合多时序特征的配电台区短期用电负荷预测方法及系统。其中，为了解决采用深度学习模型进行预测由于会出现过拟合现象而降低预测精度的问题，融合多时序特征的配电台区短期用电负荷预测方法包括获取配电台区历史用电负荷、气象以及时间信息；利用预先训练好的短期用电负荷预测模型处理电台区历史用电负荷、气象以及时间信息，得到短期用电负荷预测值；其中，所述短期用电负荷预测模型包括若干串联连接的子模型；每个子模型的结构相同，均包括输入层、多时序特征模型、深度残差网络层和输出层，其能够提高负荷预测精度。
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