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公开(公告)号：CN118897947A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410846433.2
申请日：2024-06-27
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F18/10 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/126 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种面向大数据环境的动态文档去重方法及系统，涉及动态文档去重技术领域，包括采集原始文本数据并进行预处理，基于自然语言处理方法对预处理文本数据进行关键词切分；计算切分文本数据中每个关键词的TF‑IDF值获取频率文本数据，基于哈希函数生成关键词特征集并生成标识符；通过标识符比较各文档的相似度，构建分布式计算框架对比较过程进行并行去重处理。本发明所述方法基于自然语言处理方法对预处理文本数据进行关键词切分，提高了数据的结构化水平，通过TF‑IDF值计算和哈希函数映射，提高了数据处理的效率和准确性，通过并行计算和任务分发，解决了现有技术在处理大规模数据时存在的效率瓶颈问题。
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公开(公告)号：CN118779465A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410800497.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/31 , G06F40/289 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的能源行业知识图谱优化与更新方法，涉及电力系统技术领域，包括，获取与能源行业知识相关的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据以及实时数据；对获取的数据进行数据清洗、标准化以及数据标注，得到数据集；采用深度学习模型对数据集进行实体识别和关系抽取，将实体和关系表示为三元组，生成知识图谱，并采用图数据库存储和管理所述知识图谱。本发明通过整合能源行业相关的数据到一个统一的数据集中，充分利用各种类型的数据，提高数据的全面性和准确性。
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公开(公告)号：CN119652766A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411777969.X
申请日：2024-12-05
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: H04L41/12 , H04L9/40 , H04L67/1001
Abstract: 本发明公开了一种能源数据中心的网络拓扑架构构建方法及系统，涉及网络拓扑架构技术领域，包括基于外部环境与内部核心网络构建缓冲区域和多层防护机制，对请求信息进行多重过滤，得到多重过滤后的请求信息；部署负载均衡器并利用调度算法进行计算，得到负载评分，基于所述负载评分对所述多重过滤后的请求信息进行分配；利用身份验证服务器对分配的多重过滤后的请求信息进行凭证验证和数据传输。本发明通过建立缓冲区域和多层防护机制，对请求信息进行多重过滤，减少了恶意或不必要的数据流入内部网络；通过对请求信息进行负载评分，优化服务器的资源分配，避免了某一服务器过载而导致的性能下降或宕机风险。
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公开(公告)号：CN119645983A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411789337.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/242 , G06F16/25 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种多源异构能源数据的入湖方法包括，获取来自能源企业内外部系统的多源异构数据，进行入湖数据预处理；多源异构数据入湖，由Apache Flink作为统一的数据入湖引擎，每类数据的入湖方式不同，通过不同的入湖控制器进行数据入湖；执行湖数据归档、删除、迁移。本发明通过使用Flink+Iceberg的技术架构实现多源异构能源数据实时入湖，支持从不同类型的数据源接入数据，确保数据来源的多样化和全面性，适配多种数据格式，满足能源业务处理的实时性和灵活性要求。
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公开(公告)号：CN118886422A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410785096.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06F18/2135 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了自然语言处理技术的文档分类与热点话题生成方法及系统，涉及自然语言处理技术领域，包括：收集需要分类的原始文档数据集；使用分词算法将原始文档数据集切分为词汇单元；基于词汇单元对文档数据集进行基本特征提取；通过基本特征对原始文档数据集进行类别划分，获得分类文档；获取话题在分类文档中分布和关联，并识别出高频话题作为热点话题。本发明显著提高了文档处理的效率和准确性。通过结合基于规则和基于统计的分词方法，精确的TF‑IDF特征提取技术以及先进的潜在狄利克雷分配(LDA)模型，本发明能够有效处理大规模文档数据集，精准地识别并提取关键特征，以及准确地生成和识别热点话题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119995945A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510041629.9
申请日：2025-01-10
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于混合加密的电力数据安全传输方法及系统，涉及电力数据安全传输技术领域，包括获取AES公钥密文，并计算哈希值；将数据包通过TLS/SSL协议传输给数据接收方，并对电力数据密文进行校验；基于校验结果对电力数据密文进行解密，并通过区块链存储和管理双方的公钥信息。本发明所述方法提升了信息在传输过程中的防篡改能力，提高了数据安全传输质量，提高了电力数据在互联网传输中的安全隔离与保护，减少了数据被篡改或伪造的概率，进而为高频和大数据场景中对数据传输安全性的要求提供了有力支持，提高了数据传输的安全性，还提升了公钥管理的透明性和可追溯性，为电力数据的安全传输提供了全面保障。
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公开(公告)号：CN119885218A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411815766.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F21/60 , G06Q50/06 , G06F9/54 , G06F16/215 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种基于多层架构集中管理的数据中心平台，涉及数据管理技术领域，包括：基础资源层、数据资源层、数据平台层、应用平台层，以及前端业务交互层；基础资源层与数据资源层连接，数据资源层与数据平台层连接，数据平台层与应用平台层连接，应用平台层与前端业务交互层连接；数据平台层通过微服务架构将应用程序划分为多个独立服务单元，各独立服务单元通过RESTful API进行通信；配套支撑体系，包括制度机制体系、标准规范体系、运维保障体系和安全防护体系。本发明采用多层架构与微服务设计，通过智能数据处理、分级存储、多重安全防护和个性化服务等技术特征的有机结合，实现了大规模能源数据的高效管理和安全应用。
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公开(公告)号：CN119760373A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411821761.3
申请日：2024-12-11
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/2433 , G06F18/241 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种能耗数据准确性在线评估方法及系统，涉及数据评估技术领域，包括收集端口连接客户能源数据管理系统，收集并建立历史能耗数据库，并按照预设时间间隔获取能耗数据；对所述能耗数据进行预处理，并基于历史数据样本初始化BP神经网络模型参数；将预处理后的数据输入至BP神经网络中，并对BP神经网络进行训练，通过最小化样本的训练误差优化模型参数，满足预设条件的BP神经网络模型；应用训练完成的BP神经网络模型对新传入的能耗数据进行预测，计算预测值与实际值之间的绝对误差，根据预设阈值判断是否为异常值，同时提供修正建议并动态调整异常评判阈值。本发明减少了因数据错误而带来的潜在损失。
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公开(公告)号：CN118469090B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410872026.9
申请日：2024-07-01
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/142 , H04L9/40 , G06Q50/50 , G06Q50/26 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的安全事件预测与防范系统，涉及网络安全预测防范技术领域，包括收集处理模块，用于构建改进的特征提取模型，并收集网络数据提取网络数据特征；预测防范模块，用于构建改进的安全预测模型，并基于提取的网络数据特征预测网络安全事件，制定防范方案并进行实施。本发明通过多尺度低频记忆网络与卷积神经网络进行深度融合形成改进的特征提取模型，提高了对网络数据特征提取的准确性和代表性，同时通过使用多尺度低频记忆网络构建改进的安全预测模型并根据网络数据特征预测网络安全事件，制定防范方案进行实施，大幅提升了预测的准确性，提高对网络安全事件的响应速度。
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公开(公告)号：CN118940100A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410868260.4
申请日：2024-07-01
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06N3/0455 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了融合深度聚类和Transformer模型的智能决策方法及系统，包括：收集与故障相关的电网故障运行数据，并对收集的电网故障运行数据进行预处理；利用深度神经网络对预处理后的电网故障运行数据进行特征提取和非线性编码；特征提取和非线性编码的结果，采用深度聚类算法进行聚类分析，对故障数据进行自动分类，得到初步的故障类型特征；将初步的故障类型特征与特征提取和非线性编码的结果进行合并作为Transformer模型的输入，得到最终预测的故障类型；根据故障类型遍历预定义的规则库，输出相应的响应策略。通过自注意力机制和位置编码，能够捕捉序列数据中的长程依赖关系和位置信息，显著提高了故障类型的预测准确性和模型的泛化能力。
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