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公开(公告)号：CN108764445A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810401967.9
申请日：2018-04-28
Applicant: 国家电网公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的非对称信息多方动态博弈方法和系统，其中所述方法包括：对原始数据进行处理，得到训练数据；原始数据为服务器中记录数据；将训练数据转化成TFRecord格式的训练数据；建立一个卷积神经网络，将TFRecord格式的训练数据对卷积神经网络进行训练，以此进行最佳决策。本发明通过将服务器中原有的训练数据转化为适用于卷积神经网络的训练数据后，对卷积神经网络进行训练，使得系统可以在动态博弈过程根据当前信息进行最佳决策，从而达到战胜其他博弈方、取得胜利的目的。
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公开(公告)号：CN108256920A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810074609.1
申请日：2018-01-25
Applicant: 国家电网公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明适用于采购管控技术领域，提供了费用预算管控方法、服务器和系统。所述方法包括：获取各个用户终端发送的年度预算信息文件和部门的采购信息文件；根据以往各个用户终端发送的采购信息文件，确定各个部门对应的年度采购预算剩余金额；根据各个用户终端发送的采购信息文件确定各个用户终端当月的采购预算金额，并将采购预算金额与对应的年度采购预算剩余金额进行比对；当采购预算金额小于等于年度采购预算剩余金额时，将该用户终端发送的采购信息发送给管理终端；当采购预算金额大于年度采购预算剩余金额时，生成采购超出预算信息发送给用户终端。上述费用预算管控方法、服务器和系统，能够对企业各个部门的采购预算进行监管。
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公开(公告)号：CN109117254A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810697878.3
申请日：2018-06-29
Applicant: 国家电网公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明涉及一种深度学习框架的调度方法及系统，其中，系统包括全局资源管理器ResourceManager、多个节点管理器NodeManager、应用程序管理器ApplicationMaster和资源容器Container；在所述YARN调度系统的配置选项中增加图像处理器GPU选项以及是否使用图像处理器GPU，并在所述全局资源管理器ResourceManager中增加图像处理器GPU的资源类型、添加图像处理器GPU的权重设置、增加可深度优先搜索GPU通用接口；对每种应用设计单独的客户端并修改部分应用程序管理器，使更改配置后的YARN调度系统与其他系统软件相结合。采用本发明的系统和方法，结合传统的大数据集群框架HadoopYARN，能够在Hadoop平台上实现GPU资源的管理与调度，在本发明的系统中深度学习框架作为一个普通程序被使用的调度，极大提高GPU的被使用能力。
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公开(公告)号：CN113779563B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202110897437.X
申请日：2021-08-05
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F21/55 , G06F21/62 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种联邦学习的后门攻击防御方法及装置，该方法包括：建立基于联邦学习的图像分类模型并进行训练；根据训练得到的图像分类模型进行待分类图像的分类处理；模型训练方式为：分别获取各客户端在目标轮模型学习中得到的目标模型更新维度的初始局部模型参数；基于各初始局部模型参数的平均值和标准差，确定各初始局部模型参数中的异常值；将异常值所对应的客户端的初始局部模型参数均更新为各初始局部模型参数的平均值，得到各客户端新的局部模型参数；对各新的局部模型参数求取平均值，得到目标轮模型学习对应目标模型更新维度的聚合模型参数。从而能够使得训练得到的模型保持良好的性能，保证了模型在实际应用时的准确性。
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公开(公告)号：CN119578651A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411753980.2
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的短期负荷预测方法及装置。该方法包括：获取中央服务器发送的初始的短期负荷预测模型；采用本地的训练样本对所述短期负荷预测模型进行训练，并计算训练后的模型参数矩阵的梯度敏感度；基于模型参数矩阵中各个模型参数的梯度敏感度，将模型参数分为敏感参数和非敏感参数；对敏感参数采用同态加密算法进行加密处理，并将经过处理的模型参数矩阵发送至中央服务器；以使中央服务器对所有客户端发送的模型参数矩阵进行联邦平均操作；基于模型参数平均值矩阵更新短期负荷预测模型，再次训练，重复上述过程，直至达到训练完成条件。本申请能够在保证数据隐私的前提下，有效提高短期负荷预测的准确性和计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119514805A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411753981.7
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于多源历史数据的负荷预测方法及装置，涉及电力电网技术领域。本发明先对多源历史数据进行噪声处理和时间尺度划分，得到多个时间尺度的初始序列，减小了噪声对预测结果的影响。进一步，本发明对多源历史数据中各时间尺度的特征序列，进行相关性分析和特征筛选，减少了各时间尺度特征序列之间的冗余，使预测结果更加稳定，提高了负荷预测结果的稳定性和预测准确性。
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公开(公告)号：CN119051954A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411231908.3
申请日：2024-09-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40 , H04L9/32 , H04L9/00 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种云链结合数据隐私保护重加密方法，所述方法包括下列步骤：构建包含多个节点在内的区块链，节点用户包括数据拥有者、数据使用者以及半可信代理；数据拥有者、数据使用者将自身属性集上传至智能合约C2，生成第一公私钥对和第二公私钥对；使用对称加密算法加密电子凭据数据，使用非对称加密算法加密对称密钥，得到非对称密文；将加密后的电子凭据数据上传至IPFS网络，从IPFS网络中获得表征每个数据块的CID，并基于多个CID，形成集合；使用第一公私钥对对所述集合进行加密，获得第一密文；将第一公私钥对和第二公私钥对发送至半可信代理，由半可信代理获得重加密秘钥；将所述第一密文、非对称密文以及重加密秘钥存储至区块链上。
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公开(公告)号：CN114070802B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111215440.5
申请日：2021-10-19
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L47/70 , H04L47/83 , H04L47/78 , H04L41/147 , H04L41/0803
Abstract: 本发明适用于电网技术领域，提供了一种终端接入方式适配方法及终端设备，上述方法包括：针对目标业务对应的各个可选的通信方式，获取该通信方式对应的第一预设数量个性能指标，并将该通信方式对应的第一预设数量个性能指标输入预先训练完成的目标业务适配度预测模型，得到该通信方式与目标业务的适配度；目标业务具有第二预设数量个可选的通信方式；查找第二预设数量个适配度中的最大值，并将最大值对应的通信方式作为目标业务的最优通信方式。本发明采用模型对目标业务与各种通信方式的适配度进行预测，进一步选择出适配度最高的通信方式作为目标业务的接入方式，针对不同的业务选择不同的通信方式，保证了监测终端业务数据传输的通信质量。
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公开(公告)号：CN118673041A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410679415.X
申请日：2024-05-29
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/2452 , G06F16/2455 , G06F16/242 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供一种电力业务数据库表检索的方法及装置，属于电力数据处理领域。该方法包括：基于收集到的电力领域数据，构建电力领域词典和电力业务数据库表知识图谱；基于电力领域词典和用户输入自然语言，解析得到检索关键词列表，基于检索模型和检索关键词列表，对电力业务数据库进行检索得到召回数据表格样本；基于预测模型对召回数据表格样本进行预测，得到用户输入自然语言对应的电力业务数据库相应的SQL元素和用户意图；基于SQL元素、用户意图、用户输入自然语言，以及电力业务数据库表知识图谱生成SQL查询语句，并基于SQL查询语句进行检索。本发明能够提高电力业务数据库的检索准确度。
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公开(公告)号：CN115296812B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210713828.6
申请日：2022-06-22
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的电力数据存储节点高可靠性恢复方法，包括以下步骤：S101、构建数据恢复网络环境；S102、构建数据恢复机制消息；S103、构建基于区块链的电力数据存储节点高可靠性恢复机制；本发明通过对电力数据节点划分为待恢复节点、恢复节点与其他节点，实现有效的数据内部使用，保证了节点恢复后的统一性，而其基于数据恢复机制的设计与校验机制的设计，解决了电力数据存储资源利用率低的问题，提高了电力数据的可靠性，对数据存储节点、相关链路资源的冗余备份进行了有效的优化。
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