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公开(公告)号：CN114932285B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210713187.4
申请日：2022-06-22
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种焊接接头及焊接平台，属于焊接技术领域。本发明提供的一种焊接接头及焊接平台，焊接接头包括水平段、弯折段及尖端，水平段一端安装在电烙铁上，水平段的上端面设置有锡槽，弯折段相对于水平段向下倾斜，设置有第一引流槽；尖端上设置有第二引流槽；焊接平台包括移动车体、修整端头组件及焊接组件，修整端头组件包括修整框架、下压杆、上模组以及下模组，用于对2M线缆进行端部修整以及进行2M接头的压接；焊接组件包括焊接架、电烙铁以及焊接接头，用于进行焊接操作。本发明提供的一种焊接接头及焊接平台，由笔直形状改为双弯曲形状，焊接接头可以起到储液、引流作用，使用焊接平台提高了焊接准确性、工作效率与成功率。
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公开(公告)号：CN117149421B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202311108262.5
申请日：2023-08-30
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F9/50 , H04L67/1004
Abstract: 本申请适用于边缘计算技术领域，提供了一种边缘计算任务卸载和资源分配方法、装置及电子设备。该方法包括：获取目标区域内各电力设备对应任务的任务请求信息，以及目标区域内基站中各边缘节点的属性信息；根据各电力设备对应任务的任务请求信息和各边缘节点的属性信息，以各任务的总能耗最小为目标函数构建资源分配优化模型；对资源分配优化模型进行重构，得到凸优化模型；对凸优化模型进行求解，根据求解结果确定各电力设备对应任务的最优卸载决策，以及各边缘节点的最优资源分配。本申请能够考虑各边缘节点的选择将各任务合理卸载至各边缘节点，同时对边缘服务器中各边缘节点进行合理资源分配，从而有效降低边缘计算的能耗。
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公开(公告)号：CN117149421A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311108262.5
申请日：2023-08-30
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F9/50 , H04L67/1004
Abstract: 本申请适用于边缘计算技术领域，提供了一种边缘计算任务卸载和资源分配方法、装置及电子设备。该方法包括：获取目标区域内各电力设备对应任务的任务请求信息，以及目标区域内基站中各边缘节点的属性信息；根据各电力设备对应任务的任务请求信息和各边缘节点的属性信息，以各任务的总能耗最小为目标函数构建资源分配优化模型；对资源分配优化模型进行重构，得到凸优化模型；对凸优化模型进行求解，根据求解结果确定各电力设备对应任务的最优卸载决策，以及各边缘节点的最优资源分配。本申请能够考虑各边缘节点的选择将各任务合理卸载至各边缘节点，同时对边缘服务器中各边缘节点进行合理资源分配，从而有效降低边缘计算的能耗。
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公开(公告)号：CN117079201A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310272922.7
申请日：2023-03-20
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了输电线路冰情判断方法，属于覆冰推算技术领域，包括：当线路出现覆冰时，拟合并确定出所述线路的弯曲形状。根据所述线路的弯曲情况，并通过所述线路上应力应变的变化以及相关的历史数据推测出所述覆冰的重量。通过监测仪，确定出在一定范围内所述覆冰的体积，根据确定的所述体积和截取的对应区域内所述覆冰的重量确定出所述覆冰的密度。本发明提供的输电线路冰情判断方法通过分析和计算即可对覆冰的实际情况进行有效的推测，因此能够在除冰之前为相关部门提供较为准确的数据支持，方便了除冰作业，提高了除冰效率。
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公开(公告)号：CN116501497A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310507327.7
申请日：2023-05-06
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种存储资源分配方法及装置、终端设备、存储介质，该存储资源分配方法包括：获取各类电力数据的历史访问操作信息；根据所述历史访问操作信息确定各类电力数据当前的冷热度以及各类电力数据的冷热度变化趋势；根据所述当前的冷热度和所述冷热度变化趋势为各类电力数据分配对应的存储资源，并每隔预设的调整周期，基于所述冷热度变化趋势对各类电力数据对应的存储资源进行自动调整。本发明能够对存储资源进行合理分配，保证各类电力数据的合理存储，更便于后续的数据访问。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116074311A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211550949.X
申请日：2022-12-05
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于信任度分级的联盟链共识方法、装置及终端设备。该方法包括：获取联盟链中各节点的历史行为记录；基于各节点的历史行为记录，确定各节点在联盟链中的贡献值；基于各节点在联盟链中的贡献值，和各节点的预先设定值，进行加权求和，确定各节点的信任度；基于各节点的信任度，对各节点进行信任度分级，选取联盟链的共识节点；基于选取的共识节点，进行联盟链的共识。本发明能够兼顾联盟链的数据安全与透明度，保证联盟链的数据安全和可监管性能。
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公开(公告)号：CN115983867A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211386858.7
申请日：2022-11-07
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种防窃电识别方法、系统及存储介质。该方法包括：横向联邦学习代理终端建立跨电力公司的防窃电识别初始模型；横向联邦学习代理终端将防窃电识别初始模型拆分成若干个模型片段，分别由各电力公司对应的电力终端进行训练和加密后进行整合，各电力终端对整合后的目标模型解密，得到防窃电识别目标模型；各电力终端获取用户实际数据，并将实际数据输入防窃电识别目标模型中进行防窃电识别，得到防窃电识别结果。本发明能够在保护各电力公司用户的隐私和信息安全的前提下，解决当前防窃电技术中面临的标签数据不足、识别精度不高的问题，提高防窃电识别精度。
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公开(公告)号：CN115661041A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211202040.5
申请日：2022-09-29
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/10 , G06V10/22 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/40 , G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种绝缘子缺陷检测方法及系统，涉及绝缘子检测技术领域，解决了现有绝缘子检测精度较差的问题。一种绝缘子缺陷检测方法，该方法包括：对待测绝缘子进行多角度拍摄，分别得到相应拍摄角度的绝缘子图像；分别对每一拍摄角度的绝缘子图像进行绝缘子定位，得到相应的绝缘子定位图像；并对所有拍摄角度的绝缘子定位图像进行图像拼接，得到完整绝缘子图像；从完整绝缘子图像中分割出每一绝缘子伞裙图像，分别基于每一绝缘子伞裙图像和待测绝缘子环境数据进行缺陷检测；汇总每一绝缘子伞裙图像的缺陷检测结果，得到所述待测绝缘子的缺陷检测结果。
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公开(公告)号：CN114374969A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111547992.6
申请日：2021-12-16
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网环境下的信任评估方法，本发明中信任的评估模型由模型建立，信任数据获得，信任更新三部分组成。模型建立描述了评估节点信任度的整体过程，包括对若干个网络运行状态相关数据的量化评估，以及基于各量化指标获得标准综合信任评估结果的计算方案。信任数据获得描述了节点在信任评估过程中获取原始数据的方式，包括对数据本身的可信度认证和评估过程。信任更新部分描述了通过控制信任评估行为维持网络实体信任状态的有效性。相应运行过程中发生的安全事件的相关方案。
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公开(公告)号：CN113570065A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110773692.3
申请日：2021-07-08
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F16/2457 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于联盟链和联邦学习的数据管理方法、装置及设备，方法包括，接收数据需求方发送的数据请求指令；调用智能合约将数据请求指令共享至联盟链上；在联盟链上，检索与请求数据类别相关联的数据相关节点，每个数据相关节点均包括有与请求数据类别相关联的本地数据集；基于联邦机器学习，对本地数据集进行训练，得到全局模型；根据全局模型和需求方标识输出目标数据至数据需求方，使得获得的目标数据不单单由某一节点所提供，而且基于联邦机器学习模型，使得能够将不同数据相关节点的相关数据进行融合发送至数据需求方，使得在获取到完整的目标数据的同时，还有效地保证了目标数据的准确度，提高了目标数据与需求数据的匹配度。
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