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公开(公告)号：CN116755890B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311033274.6
申请日：2023-08-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F9/50 , G06F1/3234 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于大数据平台的多场景业务数据协同处置方法及系统，包括步骤：S1、获取业务服务画像中各业务主体对应的子业务链路以及各业务主体之间的联结度；S2、计算子业务链路的能耗值和业务线的资源能耗量；S3、基于重要度值对得到业务服务画像重构集合；S4、基于业务服务画像重构集合中各业务线的业务能耗获取初始能耗密度序列；S5、基于业务重合度对初始能耗平均密度进行稀释得到一次能耗密度序列；S6、基于计算资源分布对一次能耗密度进行浓缩得到二次能耗密度序列；S7、基于二次能耗密度序列对应的业务服务画像修正集合进行业务协同处置。方案显著提高了多业务场景下的海量数据进行业务协同处置的效率，保证业务线顺利高效地执行。
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公开(公告)号：CN116755890A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311033274.6
申请日：2023-08-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC分类号： G06F9/50 , G06F1/3234 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于大数据平台的多场景业务数据协同处置方法及系统，包括步骤：S1、获取业务服务画像中各业务主体对应的子业务链路以及各业务主体之间的联结度；S2、计算子业务链路的能耗值和业务线的资源能耗量；S3、基于重要度值对得到业务服务画像重构集合；S4、基于业务服务画像重构集合中各业务线的业务能耗获取初始能耗密度序列；S5、基于业务重合度对初始能耗平均密度进行稀释得到一次能耗密度序列；S6、基于计算资源分布对一次能耗密度进行浓缩得到二次能耗密度序列；S7、基于二次能耗密度序列对应的业务服务画像修正集合进行业务协同处置。方案显著提高了多业务场景下的海量数据进行业务协同处置的效率，保证业务线顺利高效地执行。
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公开(公告)号：CN115567519A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210999695.3
申请日：2022-08-19
申请人： 国网浙江省电力有限公司培训中心 , 国网浙江省电力有限公司 , 浪潮电子信息产业股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于微前端架构的资源池选择方法及装置，包括如下步骤：S1、获取用户的角色类型信息并发送至路由劫持装置；S2、路由劫持装置依次判断角色类型信息、cookie中对应的资源池信息以及路由的来源信息；若判定：角色类型信息为非运维用户、不存在cookie中对应的资源池信息以及路由不来源于第三方子应用，则执行第一操作进入云管系统内部子应用内部；若判定：存在cookie中对应的资源池信息、路由来源于第三方系统内部子应用，则执行第二操作进入云管系统内部子应用内部；S3、用户通过资源池切换装置执行操作；S4、当用户根据业务需求切换对应的资源池，再一次执行S2。将资源池的选择贯穿到整个系统中，提高了云管平台的层次感和易用性。
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公开(公告)号：CN113328987A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110380396.7
申请日：2021-04-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本申请实施例提出了基于深度学习的增量学习流量异常检测方法，包括收集网络流量数据，并对网络流量数据进行预处理，得到处理后的网络流量数据；利用LSTM模型对处理后的网络流量数据进行特征预提取；建立决策树改进支持向量机模型，通过折交叉验证算法选取最优化参数，构建最优化模型；训练得到改进后的向量机模型，用于对提取到的网络流量数据特征进行分类，对分类效果进行评估。提出了用决策树和SVM结合的方法，针对网络流量数据特点，采用LSTM提取流量信息特征，在利用模型进行异常流量的分类检测。基于改进的模型成功的进行了分类检测，并且相较于传统的流量异常检测方法，取得了更优的分类效果。
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公开(公告)号：CN113328986A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110380372.1
申请日：2021-04-09
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本申请提出了基于卷积神经网络与LSTM结合的网络流量异常检测方法，所述方法包括：利用SCADA系统采集的网络数据，并对数据进行预处理，筛选得到符合实验要求的数据；将预处理的数据转化为对应灰度图像；建立CNN‑LSTM模型，通过交叉熵最小化的方式确定模型最优化参数；以准确率、真阳性率、假阳性率和F1‑score为指标对CNN‑LSTM模型进行训练，基于训练后的模型对检测分类效果进行评估。将两种方法结合在一起，成功的进行了检测，并且相较于传统的机器学习方法，取得了更优的检测效果。
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公开(公告)号：CN117035146A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310351838.4
申请日：2023-03-29
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司
发明人： 钱建国 , 阙凌燕 , 赖欢欢 , 谢志云 , 刘辉乐 , 薛大立 , 孙景钌 , 刘津源 , 胡长洪 , 陈凡 , 卢敏 , 裘雨音 , 孔飘红 , 瞿合祚 , 郑建 , 陈晓雷 , 项烨鋆 , 黄佳佳 , 朱乐超
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06F18/214 , G06N20/20
摘要： 本发明公开了一种停电检修操作时长预测方法及装置，通过获取停电检修的历史数据，对所述历史数据进行预处理，得到样本数据，根据多模态与多模型融合技术构建检修操作时长预测模型的训练数据，进行模型训练，得到所述检修操作时长预测的最优模型。因此，本发明实施例能够精准预测操作令及检修工作操作时长，以保障各级单位检修、运行、调度人员实时掌握检修计划执行情况，提高整体运行效率。
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公开(公告)号：CN112488776A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011574297.4
申请日：2020-12-25
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明提供一种市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法及系统，所述方法包括以下步骤：考虑电力市场双侧报价下中长期合约及负荷侧报价，建立发电商竞价出清模型；采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格；基于市场结构性HHI指标、发电商动态行为性Lerner指标和相对收益提升率指标，利用线性功效函数处理三类指标，得到发电商在市场中的市场力。本发明考虑了目前电力市场的建设进展，引入了负荷侧报价及中长期合约因素，解决了市场力难以定量分析的问题，能够更加准确的识别及衡量市场力，保证良好的市场竞争，提高电力市场运行效率。
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公开(公告)号：CN111310855A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010162972.6
申请日：2020-03-10
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 杭州沃瑞电力科技有限公司
发明人： 张超 , 朱炳铨 , 蒋正威 , 肖艳炜 , 李东梧 , 卢敏 , 阙凌燕 , 史立勤 , 孙珂 , 孔飘红 , 王立建 , 沈琦 , 曹张洁 , 张若伊 , 张霞 , 姚毅滨 , 谢棋 , 刘大伟
摘要： 本发明的目的在于解决现有所存在的多源数据如何能够顺利地融合到规划态数据，降低融合失败的概率的问题，提供一种基于MapReduce的多数据源规划态数据融合方法，提高数据融合的成功率。包括：获取原始规划态数据；将投运计划融合到原始规划态数据形成投运规划态数据；将检修计划融合到投运规划态数据形成检修规划态数据；检验检修规划态数据，将检验通过的检修规划态数据确定为基态模型；基于MapReduce，将负荷预测数据以及发电计划融合到基态模型；根据融合后的基态模型，生成融合后的规划态数据。本公开的方法，通过逐步融合，能够降低融合失败的风险，提高融合成功的概率；利用网络节点同时处理数据，提高海量数据集的处理效率。
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公开(公告)号：CN114760154B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210669545.6
申请日：2022-06-14
申请人： 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 南京七宝机器人技术有限公司 , 杭州乾坤科技有限公司
摘要： 本发明公开了基于电力载波跨安全区的数据隔离传输方法及通信机器人，可以实现：通信机器人通过电力载波通讯与充电桩进行数据交换，不再需要无线通讯且不涉及外部网络，防止网络安全问题，同时利用虚拟容器和私有协议进行数据隔离传输，实现安全区间巡检数据的安全传输，能够避免网络安全入侵风险和病毒传播风险，极大地提高了巡检效率和数据安全性。
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公开(公告)号：CN114066013B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111226998.3
申请日：2021-10-21
申请人： 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F18/27 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/20
摘要： 本发明提出了一种用于新能源电力市场的净负荷预测方法及装置，包括：获取新能源出力数据和外部环境数据并进行数据预处理，在数据预处理后的新能源出力数据和外部环境数据中提取出强相关特征；将强相关特征进行特征扩充后输入预先构建的回归预测模型中，得到第一预测值；获取用户负荷数据和负荷影响因素数据并进行数据预处理，将数据预处理后的用户负荷数据和影响因素数据输入FNN‑LSTM混合模型中，得到第二预测值；将第二预测值与第一预测值作差，得到净负荷的预测结果。本发明适用于新能源电力市场的净负荷预测，针对净负荷影响因素的不同特点，采用不同的人工智能算法进行预测，从而打破了数据间的信息隔阂，提升了净负荷的预测精度。
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