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公开(公告)号：CN119815297A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411463363.9
申请日：2024-10-21
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
Inventor： 王军 , 杨浩 , 卫祥 , 孙艳 , 熊义鹏 , 张金秀 , 陈逸璇 , 杨仕博 , 王刚 , 贺婧 , 彭振国 , 包童 , 司雄斌 , 刘钘 , 杨友亮 , 李文霞 , 王嘉康 , 陈作麟 , 李钘民 , 赵勇翔
Abstract: 本发明涉及消息管理技术领域，具体涉及一种基于电网的消息管理方法及系统，在智能短信平台发送消息之前，本申请获取待发送消息的时效性要求，此外，根据接收方的所属族群对应的第一概率密度函数及接收方的消息历史查看记录对应的第二概率密度函数以及待发送消息的时效性要求，综合确定接收方能够满足待发送消息的时效性要求的综合概率。如果概率较高，则推断接收方大概率可以通过网络渠道及时查看这条消息，因此通过网络驱动发送消息至用户终端。如果概率较低，则通过时效性更强的短信渠道来执行发送。因此，本申请可以在不影响公司任务支撑的情况下，将大量消息分流至网络通道，从而降低短信平台的运行成本。
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公开(公告)号：CN111612300B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010299034.0
申请日：2020-04-16
Applicant: 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及指标计算技术领域，具体地说，涉及一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及系统。其方法包括如下步骤：使用graphembedding对网络资源节点进行图编码；使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺；使用云标尺进行在线场景异常感知检测。该基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及系统中，使用graph embedding对网络资源节点进行图编码表示，具有更广泛的适用范围和泛化能力，将编码化的节点资源构建整体云模型，并使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺，进行场景异常感知检测，可在不同周期维度的数据下进行检测，将训练模型使用于在线检测，并能对大规模、动态变化的网络资源进行实时检测。
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公开(公告)号：CN113935410A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111192403.7
申请日：2021-10-13
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司嘉峪关供电公司
IPC: G06K9/62 , G06F16/9535 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力行业客户管理技术领域，具体涉及一种基于交并比密度聚类的电力客户画像方法。包括收集样本集，并对样本对样本集进行经缺失值处理、一致性检查、噪声检测和归一化处理；构建电力客户用电行为标签；对完成的标签进行赋值然后对其进行用电行为聚类：根据初步聚类结果计算每个类簇中所有样本的均值；利用得到的均值计算不同类簇间的相似度，得到类簇相似度矩阵，然后根据相似度将潜在的相似类簇进行合并，直到得到最终的类簇个数。本发明是一种能够为不同用电群体提供差异化服务的基于交并比密度聚类的电力客户画像方法。
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公开(公告)号：CN111125450A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911348059.9
申请日：2019-12-24
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , H04L12/24
Abstract: 本发明涉及网络通信技术领域，具体涉及一种多层拓扑网络资源对象的管理方法，所述方法包括：步骤1：全网配置数据自动采集；步骤2：数据调和规则研究；步骤3：数据自动识别和归类研究；步骤4：配置自动变更触发机制及审计机制研究；步骤5：配置数据动态感知模型研究；步骤6：社交化管理机制研究。本发明通过研究配置数据动态感知技术，建立动态的源数据库；利用抽取IT基础软数据的特征，制定关联关系规则，结合图分析方法建立多维运行数据的关系模型，构建行数据关联规则知识库；通过借助知识库构建多维度数据元模型，通过工具实现模型的自动计算以及模型的自动分析，完善运维评估检修机制、运维资源调度机制以及运维辅助决策机制。
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公开(公告)号：CN119583631A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411416041.9
申请日：2024-10-11
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
Inventor： 杨仕博 , 王刚 , 贺婧 , 彭振国 , 李瑞琪 , 王军 , 杨浩 , 卫祥 , 栗志鹏 , 李富鹏 , 包童 , 司雄斌 , 刘钘 , 杨友亮 , 王嘉康 , 李文霞 , 陈作麟 , 李钘民 , 赵勇翔
IPC: H04L67/55 , H04L51/23 , H04L51/216 , H04L51/224 , H04W4/14
Abstract: 本发明涉及一种电网异常信息的消息自动推送方法及系统，在短信平台发送短信之前，对短信任务数据的消息内容进行识别，以排除一些不需要紧急处理的报警信息。然后对消息内容中的时间要求实体进行提取，并通过查询预先构建的时效性对照数据表的方式确定时间要求实体对应的即时性要求。同时通过接收方或者接收方所属族群的历史查看记录来推断接收方是否能满足即时性要求。如果不可以，通过网络推送消息的同时，将查看链接通过短信推送至接收方的终端，从而进行定时重复提示，直至得到查阅反馈。本申请可以将部分消息以网络的方式推送，节省短信平台的费用，同时，能够确保用户能够及时查看消息，对相关业务进行有效支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112488738B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202011487987.6
申请日：2020-12-16
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 北京国电通网络技术有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Inventor： 何清素 , 郝赫 , 王林信 , 靳丹 , 张小敏 , 余向前 , 杜晔 , 郭敬林 , 蒋梨花 , 刘远 , 郭行 , 刘晓光 , 闫晓斌 , 程玉涛 , 赵园园 , 王一梦 , 杨仕博 , 陈佐虎 , 令杰
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供基于电力大数据的居民空置住户识别方法及设备，基于电力大数据的居民空置住户识别方法及设备，通过住户的用电量，构建空置住户识别模型，结合用户的周用电量均值、月用电量均值和半年用电量均值等用电数据、行为和规律进行空置居民住户的分析，通过数理统计的方法，充分考虑了周平均用电量、变异系数两个用电特征因素，能够实现对空置居民住户的精准识别；对阈值参数确定，参考了各类型电器的功率及使用时间，对空置户判定阈值进行探索。有利于结合业务，对生活中各种空置场景进行分类，且构建的模型有效
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公开(公告)号：CN113067958B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110231291.5
申请日：2021-03-02
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 国网甘肃省电力公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种图像加密方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：对原图像Pm×n进行全局置乱加密，得到得到全局置乱图像P′；将所述全局置乱图像P′进行比特置乱加密，得到密文图像PP。本发明对图像进行安全、方便和有效的加密，提高了电子数据的安全性，实现更好的保护图像数据隐私。
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公开(公告)号：CN113067958A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110231291.5
申请日：2021-03-02
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 国网甘肃省电力公司
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种图像加密方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：对原图像Pm×n进行全局置乱加密，得到得到全局置乱图像P′；将所述全局置乱图像P′进行比特置乱加密，得到密文图像PP。本发明对图像进行安全、方便和有效的加密，提高了电子数据的安全性，实现更好的保护图像数据隐私。
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公开(公告)号：CN112561202A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011543679.0
申请日：2020-12-23
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 北京国电通网络技术有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Inventor： 李维虎 , 郝赫 , 靳丹 , 王林信 , 何清素 , 张旭 , 杜晔 , 余向前 , 郭敬林 , 刘远 , 刘晓光 , 闫晓斌 , 蒋梨花 , 程玉涛 , 王一梦 , 郭行 , 赵园园 , 杨仕博 , 沙孝聪 , 任杰
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F16/2458
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于电力大数据居家概率预测方法及其设备，通过获取住户历史用电数据，建立住户用电量预测的时间序列模型，预测住户未来的用电数据，基于对住户未来用电数据的预测，和对住户历史用电数据的对比分析，通过基于数理统计的方法预测住户居家概率，一方面有利于避免机器学习方法对训练数据要求的弊端，另一方面也为人口普查员明确住户是否在家，引导普查员选择合适的时间入户调查提供了准确的依据。
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公开(公告)号：CN110443725A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910749682.9
申请日：2019-08-14
Applicant: 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 兰州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN+LSTM的风电功率预测模型，可分为两部分：数据预处理阶段与模型训练使用阶段；在数据预处理阶段，利用风场的天气预报数据(NWP)与历史观测数据，提取了风速、风向、大气压力、温度、空气湿度等特征，对数据归一化处理；在模型训练使用阶段，将处理后的数据放入CNN+LSTM模型中进行预测，其中CNN网络包括了Conv1D层、Pooling层与Dropout层；LSTM网络包括了基本的LSMT层与最后的全连接层。本发明使用了深度学习的方法，结合了CNN与LSTM网络对风电功率进行预测。
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