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公开(公告)号：CN112527456B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202011434812.9
申请日：2020-12-10
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明公开了一种业务应用容器化改造及镜像制作的方法，包括：集中式应用软件包管理：包括软件包仓库管理、软件包查看和多版本管理；镜像制作：包括应用软件包构建镜像和虚拟机迁移工具；本发明改进前述的现有技术中存在的Dockerfile编写困难、易出错、对于编写人员技术水平要求高，以及多版本Dockerfile版本管理困难的缺陷；使用应用镜像制作工具，能显著降低由于人工编写Dockerfile导致错误的概率，通过可视化的编排方式有效提高运维人员制作应用镜像的效率，同时在应用二进制软件包的集中管理、镜像管理、测试管理及多租户管理上也有显著的提升。
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公开(公告)号：CN117873837A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410268979.4
申请日：2024-03-11
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06F11/30 , G06F18/26 , G06F18/23213 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N5/01 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及信息技术领域，具体为一种存储设备容量耗尽趋势的分析方法，包括以下步骤，基于数据集，采用关联规则学习算法进行数据关联分析，生成关联分析报告。本发明中，通过关联规则学习算法进行数据关联分析，揭示数据中的模式和关联，采用聚类算法进行数据分类，提高数据处理的精确度和效率，结合决策树和随机森林算法，增强模型的稳定性和泛化能力，引入神经网络算法进行深度学习，处理非线性关系，应用自然语言处理算法，深入分析文本数据，利用时间序列分析和反馈控制算法，预测未来趋势并实时优化，这些改进使数据分析更全面、准确和高效，提供有价值的业务洞察和决策支持。
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公开(公告)号：CN117440026B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311774313.8
申请日：2023-12-22
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: H04L67/14 , H04L67/143 , H04L67/12 , H04L67/565 , H04L9/40 , G16Y10/75 , G16Y40/20 , G16Y40/35
Abstract: 本发明涉及物联网的技术领域，提供了基于电力物联网的终端连接与数据交互管控方法和系统，基于电力物联网的第一终端的数据交互任务属性信息，在电力物联网中确定与第一终端进行数据交互的第二终端；基于第一终端与第二终端之间的可用通信路径的通信中转节点工作状态，选择两个终端的实际通信路径，并调整实际通信路径下属通信中转节点的工作状态，保证两个终端在电力物联网发生变化时能够灵活变更通信路径；还基于第二终端的实时数据接收状态，调整第一终端对第二终端的数据发送状态，保证第二终端能够正确完整接收到数据，并调整实际通信路径的工作状态，使得电力物联网内部的通信路径得到高效的运转利用，提高物联网内部的通信效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN109711414A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811556414.7
申请日：2018-12-19
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了基于摄像头图像采集的设备指示灯颜色识别方法，包括：S1：在指示灯所在区域设置颜色校准标记，并采集指示灯所在区域的实时图像；S2：处理实时图像生成预处理图像，并定位预处理图像中的指示灯；S3：以预处理图像中包含指示灯的局部图像作为识别感兴趣图像，并根据颜色校准标记对识别感兴趣图像颜色校准；S4：对颜色校准后的识别感兴趣图像颜色识别。本发明还公开了基于摄像头图像采集的设备指示灯颜色识别系统。本发明基于摄像头图像采集的设备指示灯颜色识别方法及系统，实现了在多种外部及内部因素影响下，都可以准确的识别指示灯的颜色，有效的提高了识别准确率和识别效率。
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公开(公告)号：CN107908711A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711100787.9
申请日：2017-11-09
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 积成电子股份有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30345 , G06F17/30539 , G06F2216/03
Abstract: 本发明涉及基于垂直数据分布的稠密数据库快速关联规则挖掘方法，1.设项集集合为I，对给定事务数据库T＝{t1,...,tn}，记D为T的集合，对应每一个事务t1,...,tn有唯一的标识TID；2.利用DAG结构替代CARMA算法中的lattice结构存储项集和项集附加信息，每个项集存储于Q中的单个节点，并与其前两个子集的结点相连；3.令T(X)代表项集X的tidlist，d(X)代表X的diffset；4.得到包含所有频繁项集的超集结构Q；5.采用CARMA算法的前向剪枝技术对Q中满足条件的项集修剪，直到Q中没有多余频繁项集则扫描终止。本发明结合划分和diffset概念，弥补了传统垂直算法对大型稠密数据库挖掘能力的不足，整体上提高了频繁项集的计算效率，减轻了磁盘I/O读取开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119966084A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510253624.2
申请日：2025-03-05
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及电力系统调度自动化领域，特别是涉及一种基于大数据的电网设备状态异常监测方法，包括：在每个监测周期获取到的每个故障信息的每个关联电网设备的关联运行状态数据，根据其它故障信息关联的运行状态数据来对该关联电网设备的关联运行状态数据的当前传输时间间隔进行调整。本发明能够使得对故障信息有影响的运行状态数据能够以较高的传输频率传送，从而能够更准确的知晓故障信息的产生原因。
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公开(公告)号：CN119065864B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411579215.3
申请日：2024-11-07
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及云端设备的技术领域，提供自主可控设备的云上纳管方法和系统，预测自主可控设备集群下属所有终端设备在运行过程中对自身下属所有类型资源的使用属性信息，以此确定每个终端设备下属所有类型资源的空闲状态属性信息；基于终端设备在实际执行任务中的资源短缺特征信息和其他所有终端设备下属所有类型资源的空闲状态属性信息，确定能够为终端设备进行资源调配补充的所有其他终端设备，并构建与终端设备对应的镜像资源池；还对终端设备在云环境内部进行安全检测，判断终端设备是否发生安全异常事件，以此调整终端设备与镜像资源池之间的连接状态，实现云环境内部所有设备在相对独立情况下进行资源的灵活准确分配调度。
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公开(公告)号：CN110297256B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201910667047.6
申请日：2019-07-23
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了基于激光雷达扫描数据机器人机房巡视安全路线生成方法，解决了尖峰干扰及弱反射使室内巡视成图出现的误差问题。本发明包括S1：对激光雷数据达在信息机房的扫描进行时间排序形成序列；对序列进行求导、导数特征、长度计算；对序列进行特征提取求得训练样本；S2：对序列进行求导计算其特征形成新的序列,对新的序列进行训练，提取机柜门的序列，求得机柜网孔门产生的干扰量，根据干扰量对激光雷达扫描数据去扰和校准；S3：提取机房内的门、窗户、内墙序列；修正由于窗户弱反射带来的误差，完成机房内墙成图；S4：计算去除干扰的机柜数据序列及计算室内地图生成机房巡视路线边界线。本发明为机房机器人安全巡视提供准确的安全距离。
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公开(公告)号：CN114020475A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111425686.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种共享GPU的管理调度架构、管理调度方法及使用方法，使用容器管理平台对GPU服务器资源进行统一管理。其中，管理调度架构包括：资源添加层，用于添加GPU服务器；资源部署层，包括资源集群，用于将GPU服务器资源分配给资源集群；资源配置层，用于为用户提供创建GPU应用和设置GPU服务器配额的端口；资源划分层，用于将K8s集群中的GPU服务器划分给GPU应用；资源管理层，用于观察GPU应用对GPU服务器的使用情况，并进行动态调整。本发明可大幅提升GPU服务器的利用率；并且，以共享GPU调度的形式把GPU资源按需分配到获得授权的GPU应用，实现资源限额。
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公开(公告)号：CN110990434A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911202785.X
申请日：2019-11-29
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了Spark平台分组和Fp-Growth关联规则挖掘方法，解决了缺少一种能够适应每个主机性能的资源分配方案和缺少对关联规则重视程度的分析的问题。本发明包括一种针对大规模告警数据的并行改进Fp-growth关联规则挖掘方法和其中的Fp-tree求解频繁项优化方法与Spark平台分组策略优化方法。本发明首次将Spark与改进后的Fp-tree算法结合起来，实现了将Fp-tree应用于大规模数据的规则关联分析。
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