-
公开(公告)号：CN116708568A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310698992.9
申请日：2023-06-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L67/568 , H04L67/5681 , H04L41/16 , G06N3/063 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种缓存方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取ICN网络中各个节点的缓存内容；根据所述各个节点的缓存内容确定各个节点的特征向量；将所述各个节点的特征向量输入图神经网络模型，得到节点之间的相似度；根据节点间的相似度进行节点间的缓存传递，通过本发明的技术方案，能够通过研究节点之间的关系实现节点间缓存传递和缓存策略可视化。
-
公开(公告)号：CN117726133B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202311852643.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的分布式能源实时调度方法及系统，属于数据处理技术领域，方法包括：构建分布式能源实时调度的智能体，智能体包括：状态空间、动作空间以及奖励函数，状态空间包括能源状态；动作空间包括能源调度动作；奖励函数用于根据能源调度动作的实施效果，为智能体提供奖励或者惩罚；根据历史能源状态，基于长短时记忆神经网络，预测下一时刻的能源状态；根据下一时刻的能源状态预测值，在约束条件的约束下，基于改进的近端策略优化算法，确定下一时刻的调度动作；根据调度动作，向各个区域分配各个分布式能源设备产生的能源；根据能源调度动作的实施效果，通过奖励函数，为智能体提供奖励或者惩罚。
-
公开(公告)号：CN117726133A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311852643.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的分布式能源实时调度方法及系统，属于数据处理技术领域，方法包括：构建分布式能源实时调度的智能体，智能体包括：状态空间、动作空间以及奖励函数，状态空间包括能源状态；动作空间包括能源调度动作；奖励函数用于根据能源调度动作的实施效果，为智能体提供奖励或者惩罚；根据历史能源状态，基于长短时记忆神经网络，预测下一时刻的能源状态；根据下一时刻的能源状态预测值，在约束条件的约束下，基于改进的近端策略优化算法，确定下一时刻的调度动作；根据调度动作，向各个区域分配各个分布式能源设备产生的能源；根据能源调度动作的实施效果，通过奖励函数，为智能体提供奖励或者惩罚。
-
公开(公告)号：CN116719664B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310995361.3
申请日：2023-08-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于微服务部署的应用和云平台跨层故障分析方法，包括：将业务应用故障数据和云基础设施的监控告警数据进行匹配关联，获得待分析的目标位置的伪量测数据和量测数据的统计特性之间的相关性，判断应用是否出现异常；依次关联分析业务实例本身的内存和GC日志、主机的性能指标、云平台主机的监测数据，对业务应用、业务应用所在主机和应用组件云平台主机进行故障分析。本发明不仅仅只从应用本身分析故障信息，而是结合应用所使用的云平台组件一起进行高效的故障分析，有效提升基于微服务架构及K8S部署架构的应用服务故障定位效率及可操作性，实现对电力行业云平台的全链路故障分析。
-
公开(公告)号：CN119621396A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411695894.0
申请日：2024-11-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F11/07 , G06F40/30 , G06F16/353 , G06F16/36 , G06N5/025 , G06N3/0455 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种分布式软件系统的故障根因分析方法、设备及存储介质，该方法包括：获取分布式软件系统的故障数据，并从故障数据中提取出关键信息；根据三元组模型对关键信息处理，得到关键信息对应的知识图谱；在接收到故障分析任务时，基于知识图谱进行异常链推理，基于异常链推理结果生成分布式软件系统的故障原因描述文本；将故障原因描述文本输入至大模型，得到大模型推理出的与故障分析任务对应的故障分析结果。本发明实施例的方案，解决了传统的故障检测与根因分析方法分析效率低且根因定位不准确的技术问题，实现了利用知识图谱和大语言模型进行故障快速准确归因。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119473534A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411489504.4
申请日：2024-10-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种大模型调度系统、方法、服务器、介质及产品，包括：模型管理模块、算力调度模块与模型调度模块；所述模型管理模块，用于响应客户端针对目标大模型的管理操作，对所述目标大模型进行对应的模型管理；所述算力调度模块，用于针对每个大模型，根据所述大模型的模型参数信息确定与所述大模型匹配的目标算力资源节点，并将所述大模型挂载至所述目标算力资源节点上的容器中；所述模型调度模块，用于获取各所述容器的容器参数信息，在所述容器参数信息存在异常时，对挂载在异常容器上的大模型进行模型调度处理。上述技术方案，提高算力资源利用率，实现高效的算力资源选择与大模型调度。
-
公开(公告)号：CN117557244B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311263787.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请提供了一种基于知识图谱的电力运维警戒系统，涉及电力运维技术领域，用于提高电力运维预警的及时性以及预警精度。该控制系统主要包括：数据采集装置用于采集一次电力设备以及二次电力设备的结构关系数据，并将结构关系数据传输给电力知识图谱构建装置，电力知识图谱构建装置根据数据采集装置发送的结构关系数据构建电力知识图谱，并将构建的电力知识图谱存储到所述电力知识图谱库中；计算机控制装置接收数据采集装置采集的电力运行数据，并调用电力知识图谱库中的电力知识图谱确定所述电力运行数据是否出现异常；电力告警装置输出异常信息。
-
公开(公告)号：CN117474713A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311276309.9
申请日：2023-09-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种电力能耗预测模型优化方法及系统，涉及电力技术领域。该方法包括：获取历史时间窗口的第一电力能耗序列和第一影响因子序列；利用所述第一电力能耗序列和所述第一影响因子序列训练所述电力能耗预测模型，所述电力能耗预测模型基于引入注意力机制的中长期记忆网络构建的模型；获取当前时间窗口的第二影响因子序列，将所述第二影响因子序列输入至训练后的所述电力能耗预测模型中，得到第二电力能耗序列。由此，由于采用了基于引入注意力机制的中长期记忆网络构建的电力能耗预测模型，因此能够提高电力能耗预测值的准确度。
-
公开(公告)号：CN117495338B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311276307.X
申请日：2023-09-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请提供了一种基于自动化运维的系统故障诊断与修复方法，涉及自动化运维技术领域，用于提高系统故障诊断与修复的效率、准确率。该方法主要包括：根据一次电力设备以及二次电力设备分别对应的结构关系数据，确定与异常的一次电力设备和/或二次电力设备相关的关联电力设备；通过异常的一次电力设备及其相关的关联电力设备分别对应的电力运行数据确定第一电力运行数据特征矩阵，异常的二次电力设备及其相关的关联电力设备分别对应的电力运行数据确定第二电力运行数据特征矩阵；通过第一电力运行数据特征矩阵和第二电力运行数据特征矩阵，确定所述电力系统出现的故障。
-
公开(公告)号：CN117495338A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311276307.X
申请日：2023-09-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请提供了一种基于自动化运维的系统故障诊断与修复方法，涉及自动化运维技术领域，用于提高系统故障诊断与修复的效率、准确率。该方法主要包括：根据一次电力设备以及二次电力设备分别对应的结构关系数据，确定与异常的一次电力设备和/或二次电力设备相关的关联电力设备；通过异常的一次电力设备及其相关的关联电力设备分别对应的电力运行数据确定第一电力运行数据特征矩阵，异常的二次电力设备及其相关的关联电力设备分别对应的电力运行数据确定第二电力运行数据特征矩阵；通过第一电力运行数据特征矩阵和第二电力运行数据特征矩阵，确定所述电力系统出现的故障。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.054 seconds)
