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公开(公告)号：CN117056829A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311117785.6
申请日：2023-08-31
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06F18/214
Abstract: 本公开提供了基于自注意力深度学习的电力物联网流量分类方法及系统，涉及电力网络流量分析技术领域，获取电力物联网通信环境中的流量包，按照协议类别对不同的流量包进行初步分类；将初步分类后的每个流量包中的数据进行二进制解析，将每条流量转换为十六进制字符串；对每类流量包中的流量数据进行抽样，输入至CNN‑RNN模型中，通过自注意力机制提取流量数据的空间注意力特征和通道注意力特征，最后通过Softmax函数将类别输出转换为概率分布。本公开的方法加快了模型收敛速度，提高了流量数据分类准确率。
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公开(公告)号：CN116632841A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310919037.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于电力大数据领域，提供了一种融合多时序特征的配电台区短期用电负荷预测方法及系统。其中，为了解决采用深度学习模型进行预测由于会出现过拟合现象而降低预测精度的问题，融合多时序特征的配电台区短期用电负荷预测方法包括获取配电台区历史用电负荷、气象以及时间信息；利用预先训练好的短期用电负荷预测模型处理电台区历史用电负荷、气象以及时间信息，得到短期用电负荷预测值；其中，所述短期用电负荷预测模型包括若干串联连接的子模型；每个子模型的结构相同，均包括输入层、多时序特征模型、深度残差网络层和输出层，其能够提高负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN119538154A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411637880.3
申请日：2024-11-15
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明提出基于数据‑模型双驱动的户变数据质量评估方法及系统，涉及电力数据异常检测技术领域。包括将户变异常数据划分为四类，包括缺失数据、突变数据、噪声数据和户变关系异常数据；对缺失数据进行识别；通过建立电压波形相关性及功率约束模型，对户变关系异常数据进行检测；通过改进的Transformer模型，对突变数据和噪声数据进行检测；确定上述四类户变异常数据的占比，采用网络层次分析法对户变数据进行质量评估。本发明能捕捉数据趋势特征以及时间序列的上下文特征，实现异常数据精确检测；从数据准确性、一致性、完整性三个方面构造了指标评估体系，并建立指标评价体系网络结构，最终得到户变数据质量的综合评分。
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公开(公告)号：CN118427562A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410888175.4
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 孙岗 , 赵鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 常英贤 , 呼海林 , 王高洲 , 杨坤 , 牛德玲 , 刘新 , 邵志敏 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 管荑 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 周洁 , 孟祥鹿
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于物联网设备时间序列预测领域，提供了一种面向多设备联邦动态图的多元时间序列预测方法及系统。为解决固定图结构无法识别变量之间的依赖关系发生改变而导致模型无法学习时间序列的正确模式的问题，面向多设备联邦动态图的多元时间序列预测方法利用全局图的信息和当前时间序列的局部信息来生成图结构，以建模时间序列之间依赖性的动态变化，能够提高多元时间序列预测精度。
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公开(公告)号：CN117909492B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410308877.0
申请日：2024-03-19
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 孙岗 , 严莉 , 赵鹏 , 曲延盛 , 朱朝阳 , 常英贤 , 呼海林 , 王高洲 , 杨坤 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 刘保臣 , 胡斌浩
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/216 , G06N5/01 , G06N5/025
Abstract: 本发明提供了一种电网非结构化信息抽取方法、系统、设备及介质，其属于电网业务非结构化信息抽取技术领域，包括：获取待信息抽取的电网业务非结构化数据，并利用预先构建的分词器进行分词处理；基于分词结果，构建基本无向图；从所述基本无向图中进行极大团抽取，基于抽取的极大团，实现实体抽取；对于抽取的实体，采用基于条件随机场的关系抽取模型，进行实体间关系的抽取，基于抽取的实体以及实体间的关系，实现三元组的构建，并基于构建的三元组，进行电网业务知识图谱的构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118075305A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410201699.1
申请日：2024-02-23
Applicant: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明属于物联网数据交互技术领域，公开了一种基于边缘物联代理和标识解析的数据交互方法及系统。在物联管理中心进行终端设备信息注册，获取终端设备的身份认证的标识和密钥；通过密钥交换协议进行共同密钥的协商，在交换的过程中结合物联网代理和终端的实际需求并加入对双方ID和时间戳的签名；对密钥协商完成的数据进行采集，对采集的数据进行加密、解密，对解密的数据进行重组后进行存储，进行数据查询。本发明可以用于工业生产、电力物联网、用电服务与管理等方面进行决策分析，提供面向工业生产和电力公司运行管理、面向电力用户服务和面向政府决策支持等应用场景解决方案。
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公开(公告)号：CN117829683A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410238789.8
申请日：2024-03-04
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 孙岗 , 赵鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 常英贤 , 呼海林 , 王高洲 , 杨坤 , 牛德玲 , 邵志敏 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 管荑 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 周洁 , 孟祥鹿
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于图对比学习的电力物联数据质量分析方法及系统，利用电力数据质量评价指标体系建立特征依赖关系图，在此基础上依次利用特征传递优化和两种自适应随机图数据增强方法对特征依赖关系图进行处理，并通过图卷积神经网络提取数据特征，来训练基于图对比学习的电力数据质量分析模型，可以实现数据质量的综合分析，帮助海量电力物联数据可用性和有效性得到提升。
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公开(公告)号：CN117376091A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311308001.8
申请日：2023-10-10
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H04L41/0631 , G06F40/30 , H04L41/0677 , H04L41/16 , H04L9/40 , G16Y40/10 , G16Y40/50 , G16Y40/20
Abstract: 本公开涉及物联网的软件安全技术领域，提出了一种基于模糊测试和语义分析的物联网异常定位方法及系统，包括：构建并训练协议字段和函数名称对应关系的模型；针对获取的目标网络服务的通信数据，构建测试用例进行模糊测试；通过模糊测试进行状态异常检测，当发生异常进入状态回溯过程进行异常定位，利用状态学习机学习到的状态路径从发生异常的结点进行回溯，采用深度优先遍历的策略，控制变异器对字段的变异操作，定位发生异常的协议报文字段；基于训练好的协议字段和函数名称对应关系的模型，预测发生异常的协议报文字段对应的函数名。利用模糊测试和语义分析的方法，能够更高效、准确和自动化对电力物联网进行异常定位。
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公开(公告)号：CN119482409A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411609987.7
申请日：2024-11-12
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域。提供了一种用于异构光伏图结构数据融合的时空数据预测方法及系统，当前客户端基于自身的光伏发电量历史数据以及训练好的全局模型，得到当前时刻之后的当前客户端未来每个时刻的光伏发电量预测结果；全局模型的训练过程，包括：中央服务器将根据光伏发电量数据集预训练的全局模型分发给所有客户端，每个客户端通过单独的局部图数据训练所述全局模型以进行局部更新；每个客户端将局部更新结果上传到中央服务器以进行聚合，中央服务器根据聚合结果训练全局模型的GCN部分，并将训练后的全局模型分发给每个客户端进行使用；在保证各个客户端数据隐私的前提下实现了全局模型的更新和训练，极大的提高了预测的全面性。
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公开(公告)号：CN117827847B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410238783.0
申请日：2024-03-04
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
Inventor： 孙岗 , 梁云丹 , 严莉 , 黄怡 , 赵鹏 , 曲延盛 , 朱朝阳 , 常英贤 , 王高洲 , 呼海林 , 朱亚运 , 杨坤 , 牛德玲 , 刘新 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 管荑 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 张金国 , 王雨晨 , 刘保臣 , 胡斌浩
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/28 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于大数据技术领域，为了解决问法训练样本数据少的问题，提出了结合大语言模型的训练样本构建方法、系统、设备及介质，通过利用所获取的库表结构化知识数据构建Prompt模板，所述Prompt模板中库表结构和库表中知识数据相对应；根据所构建的Prompt模板，基于第一大语言模型得到包含问法和查询意图的推理结果；对所得到的推理结果构建扩充问法清单，并对所述扩充问法清单基于第二大语言模型获取问句中关键信息的预标注结果；将所述扩充问法清单以及对应的预标注结果作为问法训练数据用于训练问答模型，帮助在模板生成SQL方案中解决问法训练数据不足，以及扩充问法标注耗时导致方案可实施性降低的难题。
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