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公开(公告)号：CN119886906A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411742669.8
申请日：2024-11-29
Applicant: 国网江西省电力有限公司 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
Inventor： 徐天福 , 柏杨 , 范瑞祥 , 李路明 , 褚红亮 , 王璠 , 黄康 , 余志琴 , 彭谦 , 罗坤 , 胡潇 , 严浩然 , 王松 , 华威 , 王露茜 , 张瑜 , 张成平 , 卢旭霆 , 邹志强 , 李泽峰
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/215
Abstract: 本发明提供一种区域电力碳排放因子测算方法及应用，属于电子信息技术领域。所述区域电力碳排放因子测算方法包括：步骤1、采集数据，通过数据中台数据采集渠道采集需要计算碳排放的区域相关数据并存入贴源层全量数据表中；步骤2、清洗处理数据，依次对缺失数据和异常数据进行数据处理；步骤3、计算区域发电碳排放因子，依次计算火力发电碳排放因子和区域综合发电碳排放因子；步骤4、计算区域电力碳排放因子，依次计算区域电力转移电量和构建区域碳流平衡方程并求解各区域电力碳排放因子。该区域电力碳排放因子测算方法实现了从时空上更细颗粒度的电力碳排放因子计算，极大地提高了计算的准确性和实用性。
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公开(公告)号：CN116743182B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311021273.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 缩精度的同时兼顾了压缩速率，改善了现有技术本发明提供了一种数据无损压缩方法，包括 中深度学习无损压缩方法存在的计算复杂度高、以下步骤：采集数据并构建上下文集和目标集， 压缩速率慢的问题。构建查询字典将数据内所有字符转换为索引序列；构建特征提取模块，对序列进行词嵌入和位置嵌入后，基于多头注意力模块重新编码，并提取语义特征输出上下文特征；构建概率计算模块，基于双向门控循环单元层计算上下文特征的隐藏特征后，基于双分支全连接层将隐藏特征映射得到字符的概率分布；构建自适应算术编码器，基于概率分布构建概率表和数值取值区间(56)对比文件梁捷;蒋雯倩;李金瑾.基于动态字典和差分编码的计量数据压缩研究.信息技术.2020,(第10期),全文.
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公开(公告)号：CN116781427B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311063504.3
申请日：2023-08-23
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097
Abstract: 本发明提供了一种云存储数据完整性验证方法，数据拥有者给每个数据块编号并分配多个随机挑战数，通过多层多次预哈希处理模型处理后，生成验证标签上传到区块链。通过挑战应答机制，CSP接收到随机挑战数后与存储数据块生成完整性证明，发送给智能合约，通过智能合约与验证标签进行对比，生成验证结果。本方法引入区块链和智能合约可省去第三方审计机构；通过多层多次预哈希处理模型构造验证标签，可满足多次高效验证需求，提高数据完整性验证效率；随机挑战数的存在，可抵御CSP的重放攻击，提高数据完整性验证安全性。因而，本发明可有效改善云存储中数据完整性验证存在的第三方审计机构不可信，CSP的重放攻击，伪造验证结果以及验证效率低问题。
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公开(公告)号：CN116743182A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311021273.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种数据无损压缩方法，包括以下步骤：采集数据并构建上下文集和目标集，构建查询字典将数据内所有字符转换为索引序列；构建特征提取模块，对序列进行词嵌入和位置嵌入后，基于多头注意力模块重新编码，并提取语义特征输出上下文特征；构建概率计算模块，基于双向门控循环单元层计算上下文特征的隐藏特征后，基于双分支全连接层将隐藏特征映射得到字符的概率分布；构建自适应算术编码器，基于概率分布构建概率表和数值取值区间后，基于数值取值区间循环计算所有字符的压缩编码并保存。本发明提供的压缩方法，在保证压缩精度的同时兼顾了压缩速率，改善了现有技术中深度学习无损压缩方法存在的计算复杂度高、压缩速率慢的问题。
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公开(公告)号：CN112232559B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202011083600.0
申请日：2020-10-12
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出了一种电力区域负荷的短期预测方法及装置。包括：获取历史电力负荷需求值，根据该历史电力负荷需求值获取负荷特征信息；根据电力负荷需求值构建电力负荷增长率因子数据表，根据该电力负荷增长率因子数据表建立线性回归模型，并从该线性回归模型中提取增长率函数；根据负荷特征信息以及增长率函数生成负荷短期预测模型，并根据该负荷短期预测模型对短期负荷进行预测。本发明通过构建增长率因子，其因子数据特征与日负荷数据特征高度一致，所以增长率因子不改变原有负荷数据特性，能够在预测多节点负荷时大大降低节点负荷预测的误差率，提高预测精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114610715A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210219538.6
申请日：2022-03-08
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F9/302 , H03M7/30
Abstract: 本发明提出了一种提高数据存储与查询性能的方法和系统，通过用户在建立数据表时，根据数据表存储的数据类型，或者数据表中的字段存储的数据类型，为数据表或者数据表中的字段设定压缩参数，通过压缩参数确定数据对应的压缩算法，以及压缩算法是否启用矢量指令集、启用何种矢量指令集进行优化，再对数据进行切分，对切分后的数据根据其类型以及所属的字段或数据表的压缩参数确定对应的压缩方法并进行压缩和存储。本发明实现了使用CPU内置的矢量指令集优化压缩算法，同时对单数据表中的数据采用多种压缩方式，对数据表中每个字段存储的数据使用更合适的压缩方法进行处理，提高了数据存储和读取的性能。
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公开(公告)号：CN116781427A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311063504.3
申请日：2023-08-23
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097
Abstract: 本发明提供了一种云存储数据完整性验证方法，数据拥有者给每个数据块编号并分配多个随机挑战数，通过多层多次预哈希处理模型处理后，生成验证标签上传到区块链。通过挑战应答机制，CSP接收到随机挑战数后与存储数据块生成完整性证明，发送给智能合约，通过智能合约与验证标签进行对比，生成验证结果。本方法引入区块链和智能合约可省去第三方审计机构；通过多层多次预哈希处理模型构造验证标签，可满足多次高效验证需求，提高数据完整性验证效率；随机挑战数的存在，可抵御CSP的重放攻击，提高数据完整性验证安全性。因而，本发明可有效改善云存储中数据完整性验证存在的第三方审计机构不可信，CSP的重放攻击，伪造验证结果以及验证效率低问题。
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公开(公告)号：CN116738354B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311022009.8
申请日：2023-08-15
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2433 , H04L9/40 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种电力物联网终端行为异常检测方法及系统，通过在接近用户侧、电力生产现场侧的电力智能感知终端设备上采集数据，经预处理后去除不相关特征和噪声，再经自组织映射模型和对比学习模型构建检测行为是否正常的正负样本，继而将模型检测任务迁移到网络边缘的终端节点上，并在边缘节点上进行处理，可以减少对网络带宽的压力，加快终端异常检测的响应速度，确保终端设备稳定运行，实现对电力物联网终端设备数据的实时处理和安全检测。同时，本发明将自组织映射模型与对比学习模型进行结合，可以使正负样本间的特征更加明显，更利于样本的分类，并通过自学习自动更新知识(56)对比文件CN 112214788 A,2021.01.12CN 112345252 A,2021.02.09CN 114724043 A,2022.07.08CN 115473671 A,2022.12.13CN 116113967 A,2023.05.12CN 116431966 A,2023.07.14CN 116436551 A,2023.07.14EP 3667570 A1,2020.06.17EP 4050518 A1,2022.08.31US 2020178825 A1,2020.06.11US 2022261600 A1,2022.08.18US 2023139718 A1,2023.05.04WO 2021088377 A1,2021.05.14范守祥;姚俊萍;李晓军;马可欣.基于序列标注反馈模型的方面信息提取方法.计算机工程与设计.2020,(第09期),全文.
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公开(公告)号：CN116738354A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311022009.8
申请日：2023-08-15
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2433 , H04L9/40 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种电力物联网终端行为异常检测方法及系统，通过在接近用户侧、电力生产现场侧的电力智能感知终端设备上采集数据，经预处理后去除不相关特征和噪声，再经自组织映射模型和对比学习模型构建检测行为是否正常的正负样本，继而将模型检测任务迁移到网络边缘的终端节点上，并在边缘节点上进行处理，可以减少对网络带宽的压力，加快终端异常检测的响应速度，确保终端设备稳定运行，实现对电力物联网终端设备数据的实时处理和安全检测。同时，本发明将自组织映射模型与对比学习模型进行结合，可以使正负样本间的特征更加明显，更利于样本的分类，并通过自学习自动更新知识库，能显著提高检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116664098A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310424266.8
申请日：2023-04-19
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站的异常检测方法及系统，包括：(1)获取光伏电站本身的状态数据及所处外界环境的状态数据；(2)对光伏电站本身的状态数据及所处外界环境的状态数据进行判断，结合序关系分析法确定的权重确定环境变化等级，在环境变化等级达到要求或工作人员主动触发时，进入步骤(3)；(3)通过基于数据挖掘的光伏电站的动态健康临界值生成、检测和报警模型得到新的健康临界值、检测出现异常的发电单元并报警，随后使用向量自回归模型得到异常发电单元对周围发电单元的影响系数。本发明提供的方法及系统降低了光伏电站的维护成本，提高了异常检测的准确率，使运维人员可以及时发现潜在问题。
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