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公开(公告)号：CN118200046B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410592013.6
申请日：2024-05-14
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 , 南京理工大学
Inventor： 缪巍巍 , 夏元轶 , 张瑞 , 赵新建 , 曾锃 , 张明轩 , 滕昌志 , 李世豪 , 张震 , 余益团 , 洪涛 , 肖茂然 , 何沐昕 , 殷俊杰 , 李千目 , 孟顺梅 , 徐丹宇 , 李小超
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网设备流量安全检测方法、装置及设备。该方法应用于云端，包括：获取关联物联网边缘设备基于电力物联网原始流量确定的初步分类结果；初步分类结果是通过部署在关联物联网边缘设备的预训练的轻量化模型，对电力物联网原始流量进行类型识别后得到的；基于云端预训练的威胁流量检测模型对初步分类结果进行分类，确定中间分类结果并输入至预设支持向量机进行流量威胁预测，得到潜在威胁检测结果。通过关联物联网边缘设备部署的轻量化模型进行预分类，使得云端对数量较少的初步分类结果识别潜在威胁检测结果，通过云边协同合作，实现了电力物联网边缘设备的威胁流量的识别，减轻了处理负担，提升了识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118368134A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410623832.2
申请日：2024-05-20
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 , 南京理工大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/125
Abstract: 本发明实施例公开了一种控制指令下发方法、系统及存储介质，包括：业务主站在接收到控制指令时，调用加密机对控制指令进行签名加密生成控制报文，并将控制报文下发至物管平台设备；物管平台设备根据控制报文确定目标边缘物联设备的双向认证结果，在双向认证结果为双向认证成功时将控制报文发送至物联涉控服务设备；物联涉控服务设备调用加密机对控制报文进行验签，在验签成功后调用加密机基于双向认证参数对控制指令加密和再次签名，将生成的双向认证控制报文下发至目标边缘物联设备；目标边缘物联设备对双向认证控制报文进行解密所得的双向认证参数进行验证，并在验证通过时接收双向认证控制报文中的控制指令，提升了数据传输安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118200046A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410592013.6
申请日：2024-05-14
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 , 南京理工大学
Inventor： 缪巍巍 , 夏元轶 , 张瑞 , 赵新建 , 曾锃 , 张明轩 , 滕昌志 , 李世豪 , 张震 , 余益团 , 洪涛 , 肖茂然 , 何沐昕 , 殷俊杰 , 李千目 , 孟顺梅 , 徐丹宇 , 李小超
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网设备流量安全检测方法、装置及设备。该方法应用于云端，包括：获取关联物联网边缘设备基于电力物联网原始流量确定的初步分类结果；初步分类结果是通过部署在关联物联网边缘设备的预训练的轻量化模型，对电力物联网原始流量进行类型识别后得到的；基于云端预训练的威胁流量检测模型对初步分类结果进行分类，确定中间分类结果并输入至预设支持向量机进行流量威胁预测，得到潜在威胁检测结果。通过关联物联网边缘设备部署的轻量化模型进行预分类，使得云端对数量较少的初步分类结果识别潜在威胁检测结果，通过云边协同合作，实现了电力物联网边缘设备的威胁流量的识别，减轻了处理负担，提升了识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114201180A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111517932.X
申请日：2021-12-13
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泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种微服务部署方法，在已经部署好的节点中，获取已经部署好的计算服务，每隔时隙t对服务质量进行检测；在重部署条件触发时，筛选服务质量未满足预期的计算服务S1；获取计算服务S1的服务贡献值，所述服务贡献值由相应计算服务的迁移时间与原部署方案下的调度时间的差值决定；选取服务贡献值最高的计算服务进行重部署。本发明方案优化了对服务的响应部署，从而有利于改善系统服务执行的效率和成本。
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公开(公告)号：CN115202879A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210828289.0
申请日：2022-07-13
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 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: G06F9/50 , G06F9/48 , G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/82 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多类型智能模型的云边协同调度方法及应用，应用于云边协同系统中，云边协同系统包括云计算中心以及多个边缘节点，该方法包括：构建预测模型，预测模型包括分别部署在N个边缘节点上的N个推理模型以及对应的N个选择模型；基于预测模型中的选择模型调度对应的推理模型执行目标任务。该方法可以应用于不同的网络结构、不同的应用以及不同的输入数据集上；且基于相关参数矩阵提取特征值，提高预测模型识别效果，降低任务的执行时间；基于多DNN并存的模型选择方法，提升预测模型对图像处理应用的整体精度；同时，通过采用边缘设备和云计算中心相互协同调度的方式执行目标任务，减小了带宽资源损耗，且保证了数据的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114567560A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210067473.8
申请日：2022-01-20
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 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: H04L41/0894 , H04L41/14 , H04L67/1001 , H04L67/60 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于生成对抗模仿学习的边缘节点动态资源分配方法，包括：获取边缘节点上的边缘环境信息，根据边缘环境信息，利用预先训练的资源分配策略模型得到资源分配策略；根据资源分配策略向请求服务的各用户节点分配应用服务资源；资源分配策略模型基于预训练的用户请求策略模型利用Q‑learning强化学习算法训练得到；用户请求策略模型为基于历史真实边缘环境信息利用生成对抗训练得到。本发明无需通过与大量真实边缘环境交互便可实现资源分配策略模型的策略优化，从而在实际边缘节点资源分配时能够获得更贴合实际用户需求的资源分配策略，提升边缘节点应用为用户提供服务的效率，优化用户服务体验。
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公开(公告)号：CN114201180B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202111517932.X
申请日：2021-12-13
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泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种微服务部署方法，在已经部署好的节点中，获取已经部署好的计算服务，每隔时隙t对服务质量进行检测；在重部署条件触发时，筛选服务质量未满足预期的计算服务S1；获取计算服务S1的服务贡献值，所述服务贡献值由相应计算服务的迁移时间与原部署方案下的调度时间的差值决定；选取服务贡献值最高的计算服务进行重部署。本发明方案优化了对服务的响应部署，从而有利于改善系统服务执行的效率和成本。
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公开(公告)号：CN115202879B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210828289.0
申请日：2022-07-13
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 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: G06F9/50 , G06F9/48 , G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/82 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多类型智能模型的云边协同调度方法及应用，应用于云边协同系统中，云边协同系统包括云计算中心以及多个边缘节点，该方法包括：构建预测模型，预测模型包括分别部署在N个边缘节点上的N个推理模型以及对应的N个选择模型；基于预测模型中的选择模型调度对应的推理模型执行目标任务。该方法可以应用于不同的网络结构、不同的应用以及不同的输入数据集上；且基于相关参数矩阵提取特征值，提高预测模型识别效果，降低任务的执行时间；基于多DNN并存的模型选择方法，提升预测模型对图像处理应用的整体精度；同时，通过采用边缘设备和云计算中心相互协同调度的方式执行目标任务，减小了带宽资源损耗，且保证了数据的安全性。
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公开(公告)号：CN114567560B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210067473.8
申请日：2022-01-20
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 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: H04L41/0894 , H04L41/14 , H04L67/1001 , H04L67/60 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开一种基于生成对抗模仿学习的边缘节点动态资源分配方法，包括：获取边缘节点上的边缘环境信息，根据边缘环境信息，利用预先训练的资源分配策略模型得到资源分配策略；根据资源分配策略向请求服务的各用户节点分配应用服务资源；资源分配策略模型基于预训练的用户请求策略模型利用Q‑learning强化学习算法训练得到；用户请求策略模型为基于历史真实边缘环境信息利用生成对抗训练得到。本发明无需通过与大量真实边缘环境交互便可实现资源分配策略模型的策略优化，从而在实际边缘节点资源分配时能够获得更贴合实际用户需求的资源分配策略，提升边缘节点应用为用户提供服务的效率，优化用户服务体验。
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公开(公告)号：CN115499486B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211126178.1
申请日：2022-09-16
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L67/148 , H04L67/146 , H04L67/56 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种用于执行体切换后网络会话连接同步的拟态系统，包括：输入代理、运行执行体池、备份执行体池、裁决器以及设置在输入代理中的配置管理器和报文管理器；配置管理器用于获取拟态系统网络通信的网络配置信息和执行体的工作状态信息；报文管理器用于生成数据报文和连接报文；运行执行体池中的执行体接收数据报文，进行运算处理，将运算处理结果发送至裁决器进行裁决；备份执行体池中的执行体接收连接报文，保持和输入代理的通信连接，不进行运算处理。通过该拟态系统的设置，既保证了在切换执行体时新上线执行体能迅速建立与输入代理的网络连接，恢复原有系统配置，并且减少了备份执行体冗余工作带来的资源的浪费。
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