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公开(公告)号：CN105354251B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201510680503.2
申请日：2015-10-19
Applicant: 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供的电力系统中基于Hadoop的电力云数据管理索引方法，包括b.将接收到的数据分为海量数据类型和信息数据类型；c.根据数据的类型建立每种类型对应的索引；d.根据用户的查询条件生成请求信息，根据请求信息进行搜索，并将搜索结果反馈给用户；本发明有效的满足频发更新、快速的多维查询要求，并且在一定程度上减少了索引创建对系统写入性能的影响，减小了检索对系统稳定性造成的威胁。
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公开(公告)号：CN107864050A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201710983382.8
申请日：2017-10-20
Applicant: 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
CPC classification number: H04L41/0631 , G06F11/0766 , H04L41/069 , H04L41/14 , H04L41/147 , H04L43/0817 , H04L43/16
Abstract: 本发明提供的一种基于格结构的服务器故障高效关联规则分析方法，提取服务器系统事件日志库的日志信息，构成故障日志数据库，采用格结构，项集格中的每个项集由如下三个属性组成：项集X、支持度s、效用u(X)，删除低效用项集，生成高效用项集格HUIL，利用HUIL进行服务器故障高效规则关联分析；能够使得所建立的关联规则具有更强的故障预测能力，从而实现对服务器故障的精确检测与分析，为服务器的持续稳定运行提供保障，而且整个方法简单，有效提高整个分析过程的效率。
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公开(公告)号：CN105407045A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510680839.9
申请日：2015-10-19
Applicant: 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
IPC: H04L12/713 , H04L12/403 , H04L29/06
CPC classification number: H04L45/586 , H04L12/403 , H04L63/02
Abstract: 本发明提供的基于安全隔离的路由器虚拟化方法，包括设置分层化架构，将路由器虚拟化划分为数据平面层、控制平面层和管理平面层；通过所述控制平面层将物理路由器虚拟为多个虚拟路由器；本发明扩大了路由器协议的支持范围，通过将数据进行平面抽象，支持多种不同网络协议的数据包处理需求，提高了数据平面的可扩展性，通过共享不同虚拟路由器数据平面之间的计算资源，节约了逻辑资源，本发明能够有效支持软硬件路由器实例的动态迁移，并使用局部动态可重构技术降低迁移开销，从而满足动态变化的应用需求。
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公开(公告)号：CN105354251A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510680503.2
申请日：2015-10-19
Applicant: 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
CPC classification number: G06F17/30321 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供的电力系统中基于Hadoop的电力云数据管理索引方法，包括b.将接收到的数据分为海量数据类型和信息数据类型；c.根据数据的类型建立每种类型对应的索引；d.根据用户的查询条件生成请求信息，根据请求信息进行搜索，并将搜索结果反馈给用户；本发明有效的满足频发更新、快速的多维查询要求，并且在一定程度上减少了索引创建对系统写入性能的影响，减小了检索对系统稳定性造成的威胁。
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公开(公告)号：CN119134299A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411193736.5
申请日：2024-08-28
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的区域级电力负荷预测方法，包括：S1.获取各个区域电力负荷数据；获取各个区域的气象因素数据；S2.对获取的数据进行拼接处理，得到处理后的数据；对处理后的数据中各项气象因素与电力负荷进行相关性分析，得到分析后的数据；S3.将分析后的数据中各区域自对应的数据分别输入各自的预测模型进行模型训练；将各个区域模型训练后的参数上传至全局模型进行聚合，将聚合后的参数再分发给各个区域模型，迭代执行本步骤，直至满足预设的收敛标准；S4.使用各个区域训练好的预测模型对各自区域的电力负荷进行预测，得到预测值。本发明能够实现跨区域的联合建模和预测，提高了电力负荷预测的准确性和泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113569014A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110919406.X
申请日：2021-08-11
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/194 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06Q10/10 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度文本语义信息的运维项目管理方法，包括步骤：S1.构建多粒度文本语义匹配模型；S2.得到项目信息摘要；S3.将项目信息摘要以及待匹配项目信息摘要输入到多粒度文本语义匹配模型中进行训练，使得多粒度文本语义匹配模型输出的项目信息相似度达到目标值；S4.得到待测项目信息摘要；S5.将待测项目信息摘要输入到多粒度文本语义匹配模型中得到待测运维项目信息的项目信息相似度；S6.判断项目信息相似度是否大于设定的阈值，若是，则待测运维项目为相似项目；若否，则待测运维项目为正常项目。本发明能够对相似的运维项目进行筛选，从而避免相似项目的重复申报，缩短了项目申报周期，降低了申报人力成本。
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公开(公告)号：CN113702769A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111018123.4
申请日：2021-08-30
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于监测数据空时相关性的配电网异常监测与定位方法，包括步骤：S1.采集配电网中馈线的运行状态信息；S2.对配电网中馈线的运行状态信息进行处理，得到数据矩阵；S3.构建基于数据矩阵的经验特征值分布模型；S4.构建基于残差矩阵空时相关性结构的经验特征值分布模型；S5.求取两个经验特征值分布模型之间谱距离的最小值，将获取最小值时设置的估计参数作为最佳估计参数；S6.通过最佳估计参数度量空时相关性的变化，并依据空时相关性的变化监测和定位配电网异常。本发明无需预知关于配电网复杂拓扑的先验知识，且对网络中微小的随机波动和测量误差具有很强的鲁棒性，有助于降低误报率。
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公开(公告)号：CN118940207A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410947801.2
申请日：2024-07-16
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
IPC: G06F18/25 , G06Q50/06 , G06F18/213
Abstract: 本申请适用于电网业务数据处理技术领域，提供了一种基于电网业务运营管理的项目数据融合方法和装置。该方法包括：获取电网业务运营管理的项目数据，该项目数据来源于多个系统和平台，根据项目数据的项目标识从项目数据中筛选出某个项目的文本和图像，从筛选出的图像和文本中提取关键词并转换为特征向量，将图像和文本的特征向量进行融合，从而将电网业务相关的多个系统和平台的项目数据融合在一处。在需要对某项目的电网业务进行处理时，调取相应的项目数据进行处理即可，从而能够降低项目管理的复杂性，提高项目数据的一致性，以及降低处理延时，能够克服企业内部的数据不一致、系统孤岛等问题。
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公开(公告)号：CN113726564B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202110961957.2
申请日：2021-08-20
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
IPC: H04L41/14 , G06Q10/0639 , G06Q50/50
Abstract: 本发明提供的一种服务器节点重要度分析方法，包括：S1.确定服务器网络中的节点以及节点数N，并确定各个节点的重要度指标，评价指标包括故障重要度、介数中心性重要度BC以及风险重要度，并构建重要度指标矩阵A；S2.对各节点的重要度指标进行归一化处理，得到标准指标矩阵H；S3.确定指标j的综合权重系数；S4.计算第i个节点的综合重要度评分Ii，将各个节点的综合重要度评分进行按照设定规则排序得到重要度序列；能够准确识别服务器各节点的重要程度，从而实现对服务器故障风险的精确预测与分析，为服务器的持续稳定运行提供保障，而且整个方法简单，有效提高整个分析过程的效率。
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公开(公告)号：CN113360538B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110797362.8
申请日：2021-07-14
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2455 , G06F16/2453 , G06F16/242 , G06Q50/06
Abstract: 本发明的一种用能数据的时空汇聚方法，包括步骤：S1.构建层次化时空数据结构；S2.在最小位置粒度处，按照时间粒度从小到大顺序对所述用能数据依次汇聚，得到最小位置粒度在最大时间粒度的汇聚数据；S3.将最小位置粒度在最大时间粒度的汇聚数据插入到上一级的位置粒度在最小时间粒度的用能数据中，形成上一级的位置粒度在最小时间粒度的汇聚数据；S4.按照步骤S2‑S3类推，从上一级的位置粒度开始，按照位置粒度从小到大顺序依次汇聚，得到最大位置粒度在最大时间粒度的汇聚数据；从而保证了数据汇聚的准确性和执行效率；所述查询方法，通过查询引擎采用特别设计的查询语言，能实现对汇聚数据的时空查询，且效率高、响应快。
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