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公开(公告)号：CN118377734A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311721249.7
申请日：2023-12-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F12/1027 , G06F21/60
Abstract: 本发明提出一种基于物理与访存地址转换的内存数据安全加强方法和系统，包括：将计算机系统中处理器发出的物理地址，通过访存地址转换部件，转换为访存地址，以该访存地址访问该计算机系统中的内存。本发明一种基于物理地址和访存地址转换的内存数据安全加强方法，需要增加一个地址转换部件实现物理地址和访存地址的转换，该部件主要包含物理地址映射区间与访存地址映射区间的映射表，以及表项匹配与访存地址转换逻辑，具有硬件开销小、地址转换速度快的优点。
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公开(公告)号：CN117880894A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311727159.9
申请日：2023-12-15
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 李桐 , 徐长斌 , 黄文思 , 杨超 , 李军 , 孙峰 , 王斯诺 , 赵拴宝 , 范亚娜 , 李媛 , 刘扬 , 陈得丰 , 耿洪碧 , 任帅 , 陈剑 , 杨舒钧 , 刘芮彤
IPC: H04W28/082 , H04L41/14 , H04W72/53 , H04W72/0446 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于DDQN的云边协同的任务卸载方法及系统，包括：基于配电网中计算单元、各计算单元的参数信息以及任务卸载策略构建云边协同的任务资源管理模型；基于所述任务资源管理模型中终端的任务、平均开销、计算单元的计算量以及任务卸载策略，将任务卸载策略的优化过程转化为马尔科夫决策过程；采用DDQN算法对马尔科夫决策过程求解得到最优任务卸载网络模型，利用最优任务卸载网络模型生成任务卸载方法；本申请采用DDQN算法对马尔科夫决策过程求解，即利用深度神经网络对网络模型进行训练，具有较强的适应能力和学习能力，便于求解最优的任务卸载网络模型。
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公开(公告)号：CN118036012A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410116388.5
申请日：2024-01-26
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种基于虚拟机管理器的可信执行环境设计方法及系统，包括：基于特权软件的地址空间和内核功能进行设计，得到与外界隔离的可信执行环境；基于可信启动链进行机器上电到运行操作系统过程中加载软件完整性的验证；本发明申请基于形式化验证的软件实现一个不依赖于硬件，可以跨平台的虚拟机级的可信执行环境，解决了现有方案信任根完全由CPU厂商掌控、可信执行环境应用的软件开发复杂度高、CPU硬件设计复杂同时会带来额外的性能开销、可信执行环境应用难以跨平台使用的问题。
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公开(公告)号：CN117931424A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311718144.6
申请日：2023-12-14
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F9/50 , G06N3/092 , G06N3/09 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种云环境的网络资源调度优化系统，采用基于机器学习和人工智能的算法，实现对历史网络流量和资源利用数据的实时学习和适应。系统包括数据采集、机器学习和实时调度决策模块，通过深度学习神经网络进行模型训练和调优，预测未来需求趋势，实现更精准的资源调度。数据采集模块从云平台获取实时数据，进行格式标准化和特征提取。机器学习模块采用深度学习模型，进行训练、超参数调整和测试，提高模型性能。实时调度决策模块将训练好的模型部署到云环境，根据网络流量和资源状态实时调整资源分配。系统还包括时间序列预测和强化学习算法，增强对未来需求的预测和资源调度的智能性。
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公开(公告)号：CN117873639A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311717614.7
申请日：2023-12-14
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 黄文思 , 杨舒钧 , 徐长斌 , 杨超 , 李桐 , 李军 , 王斯诺 , 赵拴宝 , 范亚娜 , 李媛 , 刘扬 , 任帅 , 陈剑 , 陈得丰 , 杨智斌 , 耿洪碧 , 刘芮彤
Abstract: 本发明提出了一种配电网信息基础设施高弹性云化安全服务方法，结合容器化技术和无服务器计算模型。关键步骤包括使用Docker和Kubernetes实现容器的自动化部署、伸缩和管理，采用微服务架构和无服务器计算模型拆解系统，设计事件触发机制实现自动触发和资源按需分配。该方案的优势在于容器化技术带来的易扩展性和部署性，无服务器计算模型下的高资源利用率，快速部署和响应性能，以及降低运维成本的自动化特性。整合这两者为系统提供了高效、经济、易维护的运行环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107680368A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710794458.2
申请日：2017-09-06
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G08C25/00 , G01R11/25 , G01R22/068
Abstract: 本发明涉及一种基于采集数据的计量装置在线监测与智能诊断方法，属于在线监测与智能诊断领域，本发明通过对用户电能数据进行对比分析，实现了在线监测和智能诊断，即为通过基于营销业务系统中已有的用户模型、设备模型、线路模型、电网模型等基础模型数据，利用计量装置在线监测与智能分析模型，对实时性较高的采集数据，从电流、电压、负荷、异常事件等方面进行数据挖掘分析，实现对计量装置的在线监测和对异常计量装置的智能诊断，提升计量装备巡检的效率，节约了巡检成本，降低了由计量装置引发的电网损失。
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公开(公告)号：CN107909508A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201710880710.1
申请日：2017-09-26
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网公司
CPC classification number: Y04S10/60 , G06Q50/06 , G06F17/30477 , G06F17/30539 , G06F17/30557
Abstract: 本发明一种配电变压器负荷异常告警方法，属于配电变压器告警领域，本发明通过选取用电信息采集系统中的配电变压器的负荷信息数据，如配电变压器的历史负荷数据、配电变压器所属区域数据、设备信息、客户信息数据、电流电压数据等，综合考虑配电变压器电力负荷的周期性波动，构建配电变压器负荷预警模型，对配电变压器的超载、过载、重载、轻载、三相不平衡等现象进行预警分析，来解决现有技术中，在处理海量、模糊、杂乱的数据时效率低下，不能很好的支撑配电变压器的大数据分析挖掘等相关应用等问题。
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公开(公告)号：CN107958158A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711023700.2
申请日：2017-10-27
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06F21/6218 , G06F17/30563 , G06F2221/2107
Abstract: 本发明属于电力信息大数据动态脱敏领域，特别涉及一种大数据平台的动态数据脱敏方法及系统，通过利用户权限控制策略、数据置换加密方式及敏感字检查方式相结合，从数据加密方面解决大数据平台在数据安全方面的缺陷，提升了大数据平台的安全性，填补大数据平台数据安全防护方面的空缺，有效降低大数据安全管控方面的风险。
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公开(公告)号：CN107862467A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711181109.X
申请日：2017-11-23
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网公司
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545 , Y04S10/60 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据平台的电网综合数据指标监测方法及系统，属于电网大数据平台数据监测领域；本发明通过大数据平台组件利用四分位分析法对电力营销业务核心指标进行指标监控分析，解决了当前“电力营销业务范围广，个别业务方面问题暴露慢”的问题，从一定程度上实现了“数据+业务”双驱动，提升了电力营销业务的工作效率。
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公开(公告)号：CN107506443A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710739070.2
申请日：2017-08-25
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06F17/30563 , G06F17/303 , G06F17/30575 , G06F17/30592 , G06Q50/06 , H04L67/06 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及一种跨平台的智能数据传输方法，属于电力系统智能传输领域，通过运用FTP技术和ETL技术相结合进行进行跨平台智能传输，主要步骤如下：(1)通过外部数据接口，从广域网中获取外部天气数据信息；(2)通过反向隔离写入技术，将外部天气数据，写入指定的内网共享位置；(3)通过数据智能传输模块中定时任务调度功能进行智能传输；(4)跟据要求将天气数据和电力其他相关数据共同抽取至业务应用数据存储服务器；(5)业务需求人员基于应用数据储存的天气数据和电力信息采集数据、档案数据、窃电案例数据等开展线损计算、窃电分析预测等业务。从而解决现有技术，效率低、安全性差的问题。
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