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公开(公告)号：CN109187670A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811203164.9
申请日：2018-10-16
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 严莉 , 李明 , 郭小燕 , 张丞 , 王云霄 , 李宁 , 武书军 , 马琳 , 陈琳 , 于航 , 张文斌 , 韩圣亚 , 孟鑫 , 黄长江 , 刘荫 , 于展鹏 , 殷齐林 , 王惠剑 , 韩兴旺 , 刘润发 , 张璞
IPC: G01N27/22
Abstract: 本发明公开了一种通信光缆接续盒智能检测系统，包括双面电容传感器单元，获取通信光缆接续盒内部电容分布状况的投影信息；电容测量和数据采集单元，对双面电容传感器单元获取的电容值进行测量、处理并发送给计算机图像重建单元；计算机图像重建单元，对通信光缆接续盒内部截面进行重建。本发明本利用非侵入性的电容层析成像技术，在无需人工攀爬杆塔、无需打开并查看接续盒内部的情况下，通过应用自主研发的双面电容传感器，利用计算机图像重建算法，即可完成接续盒内光纤及零部件锈蚀的图像重建，实现枕式光缆接线盒内部损坏的不断电智能检测，有效减少线路运维成本，极大提高线路运维效率。
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公开(公告)号：CN117692176A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311570630.8
申请日：2023-11-22
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种用于VXLAN的网络隐身实现方法及系统，包括：在应用建立通信隧道过程中，实时获取隧道数据；对获取的隧道数据域名进行分割，获得域名的词序列和字符序列；以所述词序列和字符序列作为应用内置的预先训练的隧道数据检测模型的输入，获得隧道数据的实时识别结果；基于隧道数据的检测结果，执行隧道建立动作的启停，实现应用在VXLAN下的网络隐身。
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公开(公告)号：CN119691677A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411771216.8
申请日：2024-12-04
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明属于物联网设备识别领域，提供了一种基于轻量知识图谱的物联网设备识别方法及系统，包括初步扫描获取物联网设备的多个维度的数据信息以及设备类型得到综合特征；以设备类型作为中心节点，将每一维度的每一数据作为一个节点，将每一个节点与中心节点之间的对应关系作为边，构建知识图谱；继续识别物联网设备确定对应的最新综合特征，并计算最新综合特征与知识图谱中的综合特征的相似度生成候选设备类型列表；利用上下文信息对候选设备类型列表中的设备类型进行验证，如果验证成功，则确定最终的匹配设备类型，将最新综合特征更新到知识图谱对应设备类型中；反之，则根据最新综合特征作为新的节点更新知识图谱。
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公开(公告)号：CN118520378B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410985098.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Inventor： 孙岗 , 田鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 王晓慧 , 刘同阳 , 张强 , 呼海林 , 牛德玲 , 杨坤 , 肖沈阳 , 朱尤祥 , 李明 , 李宁 , 张金国 , 胡斌浩 , 王雨晨 , 刘保臣 , 孟祥鹿
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种基于集成学习的电力数据分类分级方法及系统，涉及电力数据处理技术领域，该方法包括：结合预处理模型进行源端电力数据的预处理，确定电力数据集；遍历电力数据集筛选关键特征，以特征稳定度与普适度为基准进行特征转换，确定有效数据特征；基于有效数据特征与电力数据集训练数据分类器，基于数据分级规则训练数据分级器，构成数据划分模型；结合数据划分模型执行横向分类与纵向分级处理，确定数据划分结果。通过本发明可以解决由于电力数据的多样性和复杂性，现有技术无法对其进行精准划分，导致数据分类分级精准性不足的技术问题，可以提高电力数据分类分级的精细度和准确性，达到提高数据管理效率和处理质量的技术效果。
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公开(公告)号：CN118503687B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410969384.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Inventor： 孙岗 , 赵鹏 , 田鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 常英贤 , 王晓慧 , 梁潇 , 陈彬 , 呼海林 , 肖沈阳 , 牛德玲 , 杨坤 , 朱尤祥 , 李明 , 李宁 , 张金国 , 胡斌浩 , 王雨晨 , 刘保臣 , 孟祥鹿
IPC: G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06N5/025 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了基于预训练语言模型的电力数据质量特征提取方法及系统，属于电力系统智能运维领域，其中方法包括：根据目标任务类型，采集历史执行记录；对历史执行记录进行执行流程拆分，获得多层级元数据；对各层级元数据进行关联性分析和相关性分析，获得关联性分析结果和相关性分析结果；生成预训练语言模型；采集电力监测数据，进行分类，获得基因节点匹配结果；当基因节点数量等于0，对电力监测数据进行冷启动标识。本发明现有技术中提取特征工作量大，导致电力数据质量提取准确率和效率低下的技术问题，达到了通过构建多层级元数据基因调控网络并用其生成预训练语言模型，以此准确高效地提取电力数据质量特征的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117435441A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311763138.2
申请日：2023-12-21
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F11/30 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于日志数据的故障诊断方法及装置，所述故障诊断方法包括：获取待处理的日志数据，所述待处理的日志数据包括：系统日志数据、错误日志数据、告警日志数据中的一种或几种日志数据；对所述待处理的日志数据进行预处理，获得预处理的日志数据；将所述预处理的日志数据输入预训练的故障诊断模型，获得故障诊断结果，其中，所述预训练的故障诊断模型是基于自编码器训练获得的，所述自编码器为基于Tensorflow的神经网络，所述自编码器的第一层包括十个节点，所述自编码器的第二层包括两个节点，所述自编码器的第三层含有十个节点。
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公开(公告)号：CN118520378A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410985098.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Inventor： 孙岗 , 田鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 王晓慧 , 刘同阳 , 张强 , 呼海林 , 牛德玲 , 杨坤 , 肖沈阳 , 朱尤祥 , 李明 , 李宁 , 张金国 , 胡斌浩 , 王雨晨 , 刘保臣 , 孟祥鹿
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种基于集成学习的电力数据分类分级方法及系统，涉及电力数据处理技术领域，该方法包括：结合预处理模型进行源端电力数据的预处理，确定电力数据集；遍历电力数据集筛选关键特征，以特征稳定度与普适度为基准进行特征转换，确定有效数据特征；基于有效数据特征与电力数据集训练数据分类器，基于数据分级规则训练数据分级器，构成数据划分模型；结合数据划分模型执行横向分类与纵向分级处理，确定数据划分结果。通过本发明可以解决由于电力数据的多样性和复杂性，现有技术无法对其进行精准划分，导致数据分类分级精准性不足的技术问题，可以提高电力数据分类分级的精细度和准确性，达到提高数据管理效率和处理质量的技术效果。
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公开(公告)号：CN116668192B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310919144.6
申请日：2023-07-26
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H04L9/40 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于移动设备、物联网、医疗健康等技术领域，提供了一种网络用户行为异常检测方法及系统。该方法包括，获取用户属性信息和用户的操作行为数据，对用户属性信息和操作行为数据进行预处理；根据预处理后的用户属性信息和用户的操作行为数据，分别进行聚类，得到用户类型和访问服务类型；根据用户的操作行为数据，得到不同访问服务类型的访问时间、频次、数据量和持续时长信息；构建以访问时间和访问服务类型为坐标，以频次、数据量和持续时长信息为像素信息，构建用户行为语义图；采用特征提取网络提取用户行为语义图的特征图；基于用户类型选择神经网络分析特征图，检测用户异常行为。
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公开(公告)号：CN116861431A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311132105.8
申请日：2023-09-05
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及恶意软件分类技术领域，公开了基于多通道图像和神经网络的恶意软件分类方法及系统，其中方法，包括：获取待分类的恶意软件代码，对获取的恶意软件代码进行反汇编生成二进制文件；基于恶意软件代码的二进制文件，生成灰度图像；基于恶意软件代码的源程序文件，生成操作码图像和语言模型图像；对获取的语言模型图像进行图像缩放处理，将灰度图像作为第一通道、操作码图像作为第二通道、语言模型图像作为第三通道，生成一幅三通道图像；将三通道图像，输入到训练后的卷积神经网络中，输出恶意软件代码的分类标签。在有效保留恶意软件样本信息的基础上，提高分类检测的效率和准确性。
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