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公开(公告)号：CN116028493A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211682408.2
申请日：2022-12-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开一种支持自定义函数的电网运行数据分布式统计方法及系统，根据数据统计业务规则开发对应的UDF自定义函数；初始化SQL模板、UDF函数等配置信息；通过任务调度中心前端注册统计任务相关信息；调度中心根据统计任务的Cron配置按时触发任务调度，并通过RPC方式向执行器发送调度请求；执行器接收并解析任务参数，根据表名信息给HBase量测表创建对应的Hive映射表；执行器根据任务参数信息动态生成SQL统计语句、完成系统变量设置、创建统计结果表，然后把SQL统计语句提交给Yarn资源管理框架来执行对应的统计任务；数据统计结果写入HBase结果表。本发明解决了现有的基于Kettle的数据统计系统存在的RDB数据库卡死、统计任务执行过慢、数据操作算子不易扩展等痛点问题。
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公开(公告)号：CN112418438A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011327005.7
申请日：2020-11-24
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于容器的机器学习流程化训练任务执行方法及系统，提出适用于机器学习模型训练与评估的抽象化过程描述语言，对机器学习模型训练所涉及的算法选择、超参设置、损失函数、优化函数、执行计划等关键环节提供模板化配置，并通过模型构建任务调度框架实现自动化模型快速训练与评估，通过免编码方式提高机器学习应用模型构建效率；通过基于容器的集群CPU、GPU、内存等算力资源的统一管控，提供多租户资源隔离、弹性扩展的容器化机器学习模型训练环境，实现集群计算资源的高效利用与统筹管理。
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公开(公告)号：CN115438067A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210982307.0
申请日：2022-08-16
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/248 , G06F40/186 , G06F40/247 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了电力数据检索技术领域的一种电网信息检索方法及系统，方法包括：接收用户提问；根据电网调度数据预配置的场景进行意图识别，获得与所述用户提问相对应的检索语句；根据所述检索语句进行电网信息检索，得到检索内容。本发明能根据用户提问识别用户检索意图，提高信息检索的效率，帮助用户在海量电网数据中快速获取所需数据。
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公开(公告)号：CN112418438B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011327005.7
申请日：2020-11-24
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于容器的机器学习流程化训练任务执行方法及系统，提出适用于机器学习模型训练与评估的抽象化过程描述语言，对机器学习模型训练所涉及的算法选择、超参设置、损失函数、优化函数、执行计划等关键环节提供模板化配置，并通过模型构建任务调度框架实现自动化模型快速训练与评估，通过免编码方式提高机器学习应用模型构建效率；通过基于容器的集群CPU、GPU、内存等算力资源的统一管控，提供多租户资源隔离、弹性扩展的容器化机器学习模型训练环境，实现集群计算资源的高效利用与统筹管理。
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公开(公告)号：CN110798339A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910954331.1
申请日：2019-10-09
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于分布式任务调度框架的任务容灾方法，包括以下步骤：第一步，初始化任务调度中心，并在初始化过程中启动一个守护线程，用于监测执行器的心跳状态；第二步，用户通过任务调度中心注册任务信息；第三步，调度中心根据任务的Cron配置按时提交调度请求；第四步，执行器接收并运行调度中心提交的调度请求；第五步，若守护线程监测到执行器在执行任务的过程中发生故障，则确认该执行器上是否有处于运行态的任务，如果存在，则更新该任务的运行状态；触发任务被重新调度到在线的执行器上运行；第六步，任务执行完成，返回调度结果。本发明解决了现有的分布式任务调度框架无法处理容灾场景的任务自动恢复问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114169531A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111339559.3
申请日：2021-11-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种组态化机器学习建模任务描述的预测方法及系统，获取当前区域的业务数据，输入到集成多种机器学习算法的预测模型，输出该区域对应该业务的预测数据；根据业务需求从机器学习算法集成框架中提取与该业务数据相关的多个机器学习算法，生成对应业务的以有向无环图数据结构进行描述的机器学习流程化任务描述结构，每个机器学习算法为所述机器学习流程化任务描述结构中的一个运算节点，确定用于依次调用每个运算节点对应的运算程序的参数，进行模型训练；保存训练好的集成多种机器学习算法的预测模型。优点：封装各机器学习框架算法的集成框架，降低开发的人力成本、提高开发效率，降低人工智能技术应用的门槛。
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公开(公告)号：CN116204537A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211588162.2
申请日：2022-12-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向省地模型云平台的电网模型一致性维护方法及系统，该方法通过构建异构数据模型的配置域转换规则；抽取各地调省调模型，并关联拼接，生成新的全量模型；将生成的新的全量模型与版本库的全量模型进行比对，生成变化模型；将变化模型基于构建的配置域转换规则同步变化模型到调控云，实现异构模型的一致性维护。本发明方法为D5000和调控云的异构数据模型提供标准化的数据维护组织方式，以支持异构数据模型从D5000到调控云的数据同步服务，推进模型的高一致性和管理的高可靠性。
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公开(公告)号：CN119829384A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411702076.9
申请日：2024-11-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网调度自动化系统运维告警分析方法及系统，该方法能够自动化地处理和分析告警数据，并根据历史告警数据对未来可能发生的应用故障进行预警，从而提高系统运维的响应效率和准确性。相较于现有技术，本发明经过对大量运维告警的自动化处理和智能分析，显著减少了对人工干预的依赖，并且提升了告警处理的效率和准确性。通过应用告警状态转移图、图算法以及转移概率的计算，有效地识别告警之间的关联，能够预测未来可能出现的严重故障的发生概率和预期时间，使运维人员得以预先采取相应措施，从而降低系统故障的风险，增强系统的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119697248A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411545714.0
申请日：2024-10-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H04L67/55 , H02J13/00 , H04L67/566 , H04L67/12 , H04L51/56 , H04L51/214
Abstract: 本发明公开了一种海量电网告警信息实时推送和订阅方法及其系统，所述方法包括：实时采集来自新一代调度系统、调控云、一体化运行监视平台等系统产生的海量告警，通过Kafka发送告警消息到告警系统进行处理；对接收到的告警消息字段进行规范化校验，丢弃不符合规范的告警信息，补全告警消息字段；根据告警规则库对校验后的告警信息进行逻辑处理，判断其是否满足实时推送告警条件；所述系统包括告警收集模块、告警订阅模块以及实时告警推送模块。本发明实现统一的大数据存储和订阅消息实时监视统计等功能，增强了告警信息提取的智能性，便于工作人员管理消缺，提高了告警推送订阅平台的易用性和实用意义。
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公开(公告)号：CN114153525B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202111447806.1
申请日：2021-11-30
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向电网调控业务的AI模型服务化共享方法及系统，其包括：获取AI模型仓库，所述AI模型仓库包括多个模型集，每个模型集中存储有多个相同类型的AI模型；以AI模型仓库中的模型集为粒度在集群系统中创建AI模型的模型在线服务；通过启动模型在线服务将AI模型仓库中的AI模型保存到集群系统中；根据外部请求从集群系统中加载AI模型。本发明采用批量存取AI模型方式，减少了网络传输频率，有效提高了存取效率，基于Kubernetes提供AI模型服务一体化发布，实现快速平滑升级和扩容，提高硬件资源利用率，方便快捷、安全可靠、低成本，构建应用AI模型成果在调控系统内部共建共享的生态环境。
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