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公开(公告)号：CN111629392A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010535729.4
申请日：2020-06-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海拜安实业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种地下电站用无线局域网络传输节点装置及信号传输方法，所述的网络传输节点装置包括：天线组模块、网络功能模块、状态显示模块、电源模块及盒体，所述的网络功能模块，其与天线组模块连接，用于比较天线组模块所接收的双信道载波信号中的握手传输载波信号的强度，储存信号强度最强的握手传输载波信号所搭载的多媒体数据，并以异频方式向周边网络汇聚向带宽容量最优的网络节点单元发送双信道载波信号。本发明通过判别双信道载波信号的强度及网络节点单元的带宽容量，实现地下电站无线局域网络传输路由链路的最优化，同时，本发明采用双信道载波轮频收发，实现网络传输带宽的低收敛率。
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公开(公告)号：CN109639524A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811524648.3
申请日：2018-12-13
Applicant: 国网上海市电力公司
CPC classification number: H04L43/045 , G06N3/049 , G06Q10/04 , H04L43/0888
Abstract: 本发明提供一种基于流量预测的通信网络数据可视化方法、装置及设备，利用LSTM网络流量预测模型对综合业务网络流量进行预测，且基于多层次节点聚类算法建立可视化模型，以对所述原始采集数据进行可视化呈现。在实现数据可视化的同时，还基于LSTM网络实现对数据的综合业务网络流量的准确预测。增加系统的智能性、提升预测模型的训练速度，且提高预测精度。
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公开(公告)号：CN106707099B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201611081534.7
申请日：2016-11-30
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度降噪自编码网络—高斯过程的异常用电检测模型的监测定位方法，将台区内所有被测用户的用电量及表计事件信息，输入基于深度降噪自编码网络—高斯过程的异常用电检测模型，对上述数据从时‑频域提取特征并分类，由模型筛选出被测用户中的嫌疑异常用电用户。所述异常用电检测模型输出异常度嫌疑系数，并对用户的异常度疑似概率进行排序，得到异常用电嫌疑用户列表。本发明结合人工智能领域前沿技术对多平台用电数据进行分析，深度挖掘海量数据中隐藏的用户用电行为模式，定位异常用电嫌疑用户，让异常用电检测更智能、更高效。
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公开(公告)号：CN107360090A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710562713.0
申请日：2017-07-11
Applicant: 全球能源互联网研究院 , 国网上海市电力公司 , 国家电网公司
IPC: H04L12/715 , H04L12/721 , H04L12/723 , H04L12/803
CPC classification number: H04L45/04 , H04L45/38 , H04L45/50 , H04L47/125
Abstract: 本发明涉及一种基于内容的分布式负载均衡路由方法及系统，本发明的方法根据流量信息内容和流量信息大小，确定是执行LEO层内路由策略，还是GEO层间路由策略，还提出了层内路由专家库，根据业务类型的不同，记录业务路由，提高了路由的生成效率，本发明所提方法根据当前路由的拥塞程度进行路由选择，实现了全局的负载均衡。优化了业务流量的格式，将业务标签、业务请求源地址、业务请求目的地址添加到业务流量中，便于生成业务路由。
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公开(公告)号：CN106780115A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611088525.0
申请日：2016-11-30
Applicant: 国网上海市电力公司
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/6256 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种异常用电监测与定位系统及方法，将台区内所有用户的用电信息输入异常用电检测模型对有效特征提取并分类，输出嫌疑异常用户的列表；对于嫌疑异常用户的列表范围内，现场判断异常用电证据不足的重大嫌疑用户安装智能监测与数据影像采集装置，对重大嫌疑用户的用电情况进行实时监测及取证；通过后台分析与推送系统接收智能监测与数据影像采集装置采集到的重大嫌疑用户用电数据进行实时分析，对判断发现异常用户的情况进行预警，向用电实时监控应用平台包含的多个用电实时监控智能终端推送异常用电预警信息。本发明可以解决异常用电发现、取证和计量难等问题，让异常用电监测更智能、更高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106778841A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611081533.2
申请日：2016-11-30
Applicant: 国网上海市电力公司
CPC classification number: G06Q50/06 , G06K9/6259
Abstract: 本发明涉及一种异常用电检测模型的建立方法，对训练集用户的用电信息进行有效特征的提取，建立用于深度学习的初始训练数据集；在初始训练数据集中，将无标定是否异常用电的数据，作为所述异常用电检测模型的输入，在深度降噪自编码网络进行从底层到顶层的逐层无监督学习，获得网络各层编码器和译码器的参数；在网络顶层设置有高斯过程分类器，通过已标定是否异常用电的数据进行监督学习，从顶层向底层传输误差，对网络各层编码器和译码器的参数进行调整。本发明结合人工智能领域前沿技术对多平台用电数据进行分析，深度挖掘海量数据中隐藏的用户用电行为模式，定位异常用电嫌疑用户，让异常用电监测更智能、更高效。
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公开(公告)号：CN119676060B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510192264.X
申请日：2025-02-21
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0686 , H04L41/069 , H04L41/0681 , H04L41/147 , H04L67/12
Abstract: 本发明属于告警日志数据处理领域，公开了电力数据通信网络告警日志序列模式预测方法及相关系统，本发明通过对告警数据进行预处理和加权处理，可以统一告警数据的标准，减少冗余信息，使后续分析更高效。动态时间规整算法可以捕获告警数据中的时间依赖关系，识别出告警事件之间的深层次关联。本发明构建依赖性矩阵并使用图神经网络进行建模，可以有效捕获设备之间的关联关系，识别关键设备的告警影响范围，本发明通过特征提取和依赖关系建模为后续告警模式挖掘提供了精准的基础。本发明通过PrefixSpan算法进行序列模式挖掘，可以从海量告警数据中提取高频模式和关键特征，准确识别出真正重要的告警信息。
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公开(公告)号：CN119691181A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510212553.1
申请日：2025-02-25
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力数据通信网络的告警日志处理技术领域，公开了改进TF‑IDF与CNN的异构多源告警日志分类方法和相关系统，本发明通过构建统一的告警关键字库并对数据进行预处理，实现了对非标准化、多样化告警信息的规范化处理，增强了数据的可用性和一致性。本发明采用的改进的TF‑IDF算法能够量化告警信息中的关键字重要性，提取高价值特征，提升告警数据特征提取的精度。卷积神经网络（CNN）具备强大的特征学习能力，可以从告警信息中捕获深层次模式，提高分类器对复杂特征的识别能力，增强分类准确性。
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公开(公告)号：CN114158116B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111431380.0
申请日：2021-11-29
Abstract: 本发明涉及一种边缘计算云端服务器的功率自适应调节方法，包括计算比例系数，根据比例系数计算值对云端服务器进行实时功率调整；在比例系数中定义了执行卸载任务的终端随时间变化的干扰信噪比值，根据干扰信噪比值判断云端服务器所处的运行状态。与现有技术相比，本发明基于干扰信噪比理论建立了第一状态的边界判定，以云间干扰为影响因素设定标准运行功率与调整幅度，在确保信号传输质量的前提下，有效降低边缘计算云端服务器的功率和能耗。
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公开(公告)号：CN118214691A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410628220.2
申请日：2024-05-21
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H04L43/08 , H04L41/142 , H04L67/12
Abstract: 本公开实施例公开了一种网络状态异常数据监测方法、装置、设备、介质及产品，该方法包括：根据历史网络状态数据确定目标k近邻值，所述历史网络状态数据包括正常数据和异常数据；基于所述目标k近邻值对实时网络状态数据进行监测，以监测所述实时网络状态数据中的正常数据和异常数据；其中，所述目标k近邻值在满足所述历史网络状态数据中的近邻链接点包括异常数据的情况下确定。本技术方案根据由历史网络状态数据确定的目标k近邻值对实时网络状态数据进行监测，以确定实时网络状态数据中的正常数据和异常数据，保证了在异常数据出现时，可以及时监测到并进行防护，保证了网络运行的安全性和稳定性。
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