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公开(公告)号:CN119670156A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202510193235.5
申请日:2025-02-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F21/62 , G06F18/23 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及信息技术领域,公开了一种隐私计算算法的密文执行异常处理方法和系统,通过收集若干个租户的差分隐私查询参数来量化各租户的数据查询敏感度,利用ARIMA模型对敏感度量化结果进行时间序列分析,以预测其未来的趋势,并计算实际敏感度与预测敏感度之间的残差以识别出异常租户;采用滑动窗口方法提取异常租户的统计特征来构建特征集,并通过对其进行聚类分析识别出各异常租户对应的异常模式及异常指纹特征簇;基于异常租户的正、异常指纹特征簇训练模型,并用该模型量化各异常模式对异常租户隐私保护水平的影响程度,以根据得到的量化分析结果调整各异常租户的隐私预算分配比例并执行,进而实现对隐私计算算法的密文执行中异常的有效处理。
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公开(公告)号:CN114091813B
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202111202478.9
申请日:2021-10-15
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F16/903
Abstract: 一种基于综合评价分析的电能表可靠性评价方法及系统,包括:基于各供应商提供给各区域的在各安装时刻安装的电能表的安装数量及在各预设运行时段的故障数量计算所述电能表在多个预设运行时段的失效率和可靠度;利用正向化及归一化方法对失效率和可靠度进行处理,将处理后的失效率、可靠度及各供应商提供给各区域的在各安装时刻安装的电能表在各预设运行时段的故障量作为评价指标值构建评价指标值矩阵;利用Topsis评价方法对所述矩阵按照基于熵权法预先确定的各评价指标权重确定各供应商提供给各区域的电能表在各预设运行时段的得分,根据得分确定各供应商提供给各区域的电能表在各预设运行时段的可靠性。本发明可更加准确的对电能表可靠性进行评价。
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公开(公告)号:CN118093726B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410481077.9
申请日:2024-04-22
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网天津市电力公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于区域的数据库分库方法及装置,方法包括:确定待分库的单实例数据库中的公共数据表和业务数据表;分别在各个预设区域建立区域数据库;采集待分库的单实例数据库的历史操作信息;根据所述历史操作信息对所述业务数据表进行分表,获得各个区域的业务子表;将所述公共数据表全量迁移至各个区域数据库中,并将获得的各个区域的业务子表分别迁移至对应的区域数据库中;根据分表结果建立映射路由表并存储;该方法将数据按照区域划分存储,能够有效优化数据访问性能,特别适用于跨地域分布的大型在线服务系统。
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公开(公告)号:CN111753907B
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202010590449.3
申请日:2020-06-24
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F18/243 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种电量数据的处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:获取当前用户的电量特征数据;将所述电量特征数据输入至训练好的随机森林模型中,得到所述电量特征数据的分类结果,其中,所述随机森林模型的参数是通过优化算法优化得到的。该方法能够提高电量数据的处理效率,同时也能够提高电量数据分类结果的准确性。
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公开(公告)号:CN118092874A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410481076.4
申请日:2024-04-22
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F8/20 , G06F8/36 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于图集扩展的API编排方法及装置,方法包括:接收用户发送的编排请求;根据所述编排请求,匹配符合应用服务所需的API;根据查找的API以及预先建立的调用关系导航库建立API编排组合集,所述API编排组合集包括多个API编排方案,每个API编排方案包括至少两个API;将每个API编排方案中的API等效为节点,调用关系等效为有向边,获得多个API编排方案图;根据多个API编排方案图建立编排图集,基于所述编排图集进行统计分析和扩展,寻求满足应用服务需求的最优API编排方案并生成推荐信息发送至用户,该方法能够降低API编排难度。
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公开(公告)号:CN112163105B
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202010671253.7
申请日:2020-07-13
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明提供一种图像数据的存储方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括:获取图像样本库中的目标图像;获取所述目标图像的指纹数据;计算所述目标图像与所述图像样本库中所有图像的相似度,得到相似度数据;设置所述目标图像的标签数据;将所述指纹数据、所述相似度数据和所述标签数据连接为所述目标图像的结构化数据,并存储至所述图像样本库中。本发明实施例存储简单高效,内存占用与计算复杂度低,降低后续图像处理时长,提高后续图像处理效率。
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公开(公告)号:CN115481260A
公开(公告)日:2022-12-16
申请号:CN202211227641.1
申请日:2022-10-09
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本公开的实施例公开了基于审计信息的知识图谱构建方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括:获取待审计文本信息;对待审计文本信息进行文本抽取处理,以生成文本信息集合,其中,文本信息集合中的文本信息包括目标数量个相邻的文本段;对文本信息集合中的每个文本信息进行实体和实体关系抽取,以生成实体对信息组,得到实体对信息组集合,其中,实体对信息组集合中的实体对信息组中的实体对信息包括:实体信息集合和关系信息;根据实体对信息组集合中的实体对信息包括的实体信息集合和关系信息,构建初始图谱网络;对初始图谱网络进行图谱网络优化,以生成目标知识图谱。该实施方式提高了存储空间的使用效率和知识图谱构建的准确率。
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公开(公告)号:CN115422250A
公开(公告)日:2022-12-02
申请号:CN202110600980.9
申请日:2021-05-31
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于电量基数确定企业复工复产方法、系统及计算机设备,包括:将被分析的复工复产日划分为多个阶段;基于多维度的影响,确定被分析的复工复产日各阶段的同期历史最相似日;基于各阶段、各阶段对应的同期历史最相似日的用电量数据,确定各阶段的电量基数;基于被分析的复工复产日的实际用电量和所述电量基数确定复工复产率,综合考虑了季节、工作日、双休日、节假日、天气和温度等多维度对不同行业用电量的影响,并根据各时间阶段特征,智能选择相应电量基数,提高了企业复工复产情况计算的准确性。
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公开(公告)号:CN114564989A
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202210187052.9
申请日:2022-02-28
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
Abstract: 本发明实施例公开了一种居民居家状态的确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括以设定周期采集目标居民用户在设定时段内的用电曲线数据;通过小波变换降噪处理,确定用电曲线数据对应的用电低频分量曲线;对用电低频分量曲线进行趋势检验处理,确定目标居民用户在设定时段内的居家状态。通过采用上述技术方案,能够直接通过对用电低频分量曲线的用电趋势分析,来有效确定目标居民用户的居家状态。相比于现有技术,其分析结果还不受季节、温度、节假日、电器新旧程度的影响,无需额外设定判定阈值,由此避免了因阈值设定不准确而引起的居家无效判定,有效提高了目标居民用户居家状态判定的准确性。
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公开(公告)号:CN114020919A
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202111395009.3
申请日:2021-11-23
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/2452 , G06F16/242
Abstract: 本发明公开了一种数据处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:对预先构建的训练样本集中的所有训练样本进行无监督自动聚类,得到至少两个类别的训练样本子集;基于预先创建的错误样本修正模型,自动对每个所述训练样本子集中的所有错误样本进行在线修正标注,得到对应的修正样本。本实施例通过对预先创建的训练样本集中的所有训练样本进行无监督自动聚类,得到至少两个类别的训练样本子集,并基于预先创建的错误样本修正模型,自动对每个训练样本子集中的所有错误样本进行在线修正和标注,得到对应的修正样本,实现了在线自动修正和标注错误样本的效果,从而提高了错误样本的修正效率。
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