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公开(公告)号：CN118509366A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410701554.8
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H04L45/121 , H04L45/02 , H04L45/00 , H04L47/70 , H04L41/12
Abstract: 本申请属于一种降低传输时延的方法，针对新能源大量接入电力系统后，现有的通信系统无法满足传输时延要求的技术问题，提供一种降低通信系统传输时延的方法及相关装置，将时间触发流的集合、网络拓扑结构和分组组数输入调度模型，得到路径和时隙的映射，处理过程中通过拓扑修剪的方式，剔除网络拓扑中不进行传输的链路，链路的减少能够减少模型的约束条件，降低问题的求解规模，另外，由于拓扑修剪策略不会影响最终的调度结果，能够保证调度成功率保持不变。通过对流进行分组，将求解流的最佳分组问题转化为求解基于路径集相似度沟通的无向图的最佳划分问题，能够有效提高调度成功率。
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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：CN119676060A
公开(公告)日：2025-03-21
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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