一种文本文件的完整性校验方法、系统、设备和介质

    公开(公告)号:CN113691546A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110990765.4

    申请日:2021-08-26

    Abstract: 本发明公开了一种文本文件的完整性校验方法、系统、设备和介质,方法包括通过数据发送端响应任一个数据接收端发送的数据请求,获取文本文件,并将文本文件内的每个发送文本转换为字节数据,逐个采用字节数据和预设的校验初值执行异或操作,以生成目标校验码;采用目标校验码结合文本文件对应的文本行数构建校验文件;通过数据发送端发送校验文件和文本文件到数据请求所对应的数据接收端,通过数据接收端依据校验文件的解析结果获取到目标校验码和文本行数,并与本地计算的接收校验码和接收文本行数进行比较,以确定接收到的文本文件是否完整,从而通过减少校验码所占用的空间与存储的方式,降低文本文件的完整性校验成本。

    负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN112598248A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011485775.4

    申请日:2020-12-16

    Abstract: 本申请涉及一种负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质,适用于电力系统技术领域。方法包括:获取待预测的目标时间段之前的预设时间段内,目标台区中配电变压器的历史负荷数据;按照预设的统计策略对历史负荷数据进行统计学计算,得到历史负荷数据对应的N个统计特征参数,N为正整数;将N个统计特征参数输入至预测模型中,得到预测模型输出的目标时间段内配电变压器的负荷数据,预测模型包括输入层、卷积神经网络CNN层、长短期记忆网络LSTM层和输出层。采用本方法能够针对不同的台区配电变压器,将不同的统计特征参数输至预测模型,从而解决了台区配电变压器,随机波动大的问题,使得对台区配电变压器变进行负荷预测得到的预测结果更加准确。

    一种强对流天气预警装置及方法

    公开(公告)号:CN114114469B

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202111424646.9

    申请日:2021-11-26

    Abstract: 本发明公开了一种强对流天气预警装置及方法,装置包括监测单元,安装于监测点中,包括底座、感应杆、数据处理模块、摆头;感应杆固定安装在底座上;摆头活动连接在感应杆顶端;数据处理模块分别与感应杆、摆头连接;感应杆用于获取监测点的天气数据,并将监测点的天气数据发送至数据处理模块中;数据处理模块,用于接收天气数据,并通过过预设的算法从天气数据识别出天气类型信息,当判定天气类型信息为强对流天气信息时,生成与强对流天气信息对应的摆头控制指令,并下发至摆头;摆头,用于根据所述摆头控制指令执行摆动动作以进行预警,解决现有的强对流天气的预警方法比较繁琐、复杂,且预警效果差,难以满足人们需求的技术问题。

    一种针对涉电设施的区域立体式内涝监测系统及方法

    公开(公告)号:CN115767316A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211423476.7

    申请日:2022-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种针对涉电设施的区域立体式内涝监测系统及方法。该系统包括水位监测终端、LoRa中继器以及LTE遥测终端;所述水位监测终端包括中央处理器、感应式电子水尺、雷达水位传感器和电源管理单元;所述中央处理器分别与感应式电子水尺、雷达水位传感器和电源管理单元相连,用于控制采集感应式电子水尺和雷达水位传感器测量的水位数据,按量程分段计算处理得到实际涉电设施区域水位数据;所述水位监测终端通过LoRa中继器将实际涉电设施区域水位数据发送至LTE遥测终端。本发明通过将感应式电子水尺和雷达式非接触水位计结合应用的方式,实现了涉电设施区域的全方位,无死角的立体式内涝检测预警。

    配电网异常点检测方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112561251B

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202011375948.7

    申请日:2020-11-30

    Abstract: 本发明涉及一种配电网异常点检测方法、装置、计算机设备及存储介质。根据配电网中各个节点的负荷值和电压值,对配电网进行可靠性评估,得到第一评估指标和第二评估指标,根据配电网中各个网架点的评价参数,对配电网进行可靠性评估,得到第三评估指标;根据第一评估指标、第二评估指标和第三评估指标,通过孤立森林算法得到配电网中的异常节点。针对配电网运行/静态,局部节点/整体的多维度配电网状态,提出了三种不同角度的配电网评估方法,并且对三个角度所产生的评估结果进行综合考察,采用无监督机器学习的方法,找出其中异常点,从而完成对配电网异常点的检测。

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