-
公开(公告)号：CN117609366A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311403650.6
申请日：2023-10-26
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于数据存储技术领域，具体提供一种轻量级数据存储管理方法、装置、设备及介质，所述方法包括如下步骤：每个区块的数据落盘完成后，将对应的区块号按照落盘的时间顺序写入数据引擎；系统崩溃时，检索数据引擎获取最新写入的区块号；将获取的所述区块号作为断点，结合该节点的区块数量确认丢失数据的区块信息；启动以太坊同步过程恢复丢失的数据。节点可以判断当崩溃发生时，完全落盘的最后一个区块号，这个区块号将作为断点和起始块，并由节点开始区块同步进程。所述方法通过追踪的方式直接定义最新的断点，实现了最少的数据同步量。
-
公开(公告)号：CN115543450A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211141803.X
申请日：2022-09-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种边缘场景中资源优化的无服务器计算动态休眠方法及应用，所述方法包括：基于边缘系统中不同函数服务实例更新前的保活时间、冷启动率及休眠时间运行系统，以更新Pareto分布曲线；基于更新后的Pareto分布曲线，确定更新后的冷启动率；基于不同函数服务实例接收请求的时间间隔，确定更新后的休眠时间；基于更新后的休眠时间和冷启动率，计算更新后的保活时间；判断更新前后的冷启动率之间的误差是否在预设误差范围内，以确定是否更新边缘系统的配置。该方法根据边缘系统中不同函数服务实例接收请求的时间间隔动态调整休眠时间，以满足不同类型的服务请求，减小函数服务实例的启动时延，提高请求执行效率，减少边缘系统的资源消耗。
-
公开(公告)号：CN114928491A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210549804.1
申请日：2022-05-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于标识密码算法的物联网安全认证方法、装置及系统，所述方法包括物联网终端利用接入网关的公钥加密建立SSL连接的请求信息，并发送至接入网关；物联网终端接收接入网关的加密应答信息，并利用其自身的私钥解密获得应答信息，协商出两者之间的会话密钥，建立VPN隧道；所述加密应答信息是接入网关收到加密后的请求信息后，使用其自身的私钥解密获得请求信息，然后利用物联网终端的公钥加密应答信息所产生的；所述物联网终端和接入网关的公钥和私钥均是由密钥生成中心基于标识密码算法产生的。本发明通过采用标识密码算法省掉公钥交换过程，大大简化了SSL/TLS VPN隧道协商流程，有利于缩短连接建立时间，提高接入网关的并发能力。
-
公开(公告)号：CN113158134A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110372296.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了非侵入式负荷辨识模型的构建方法、装置和存储介质，将负荷信号特征矩阵进行奇异值分解获得奇异值对角向量矩阵、左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵；保留所述奇异值对角向量矩阵中高于预设奇异值门限的奇异值；从左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵选取更新后的奇异值对角向量矩阵对应的左右奇异值向量，构建成新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵；确定新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵对应的克罗内克积并进行特征矩阵；将重构后的负荷信号特征矩阵输入到卷积神经网络模型进行训练。基于奇异值特征矩阵重构的方法对信号进行预处理，降低了数据的纬度，将数据特征进行重新分布，缩短训练时间，降低网络复杂度。
-
公开(公告)号：CN119225761A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411285983.8
申请日：2024-09-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自主可控操作系统的电力物联边缘计算架构的方法、系统、设备及介质。获取系统更新文档及原始适配程序；从所述原始适配程序提取接口调用信息；基于所述接口变更信息及所述接口调用信息对所述原始适配程序添加变更标记；基于所述变更标记对所述原始适配程序进行更新，获得目标适配程序。本发明实施例提供的基于自主可控操作系统的电力物联边缘计算架构的程序同步方法，基于接口变更信息及接口调用信息实现对原始适配程序的更新，不仅可以保证适配程序与操作系统程序的同步更新，还可以提高设备适配程序的更新效率，降低更新成本。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118469544A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410559566.1
申请日：2024-05-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网算法模型的电力物联运维管理方法。其中，该方法包括：根据模型执行请求和预设模型调度策略确定电力设备数据对应的目标物联网算法模型；根据目标物联网算法模型确定对应的模型日志信息；根据电力设备数据和模型日志信息可视化展示模型执行情况。通过根据模型执行请求和预设模型调度策略确定并调用电力设备数据对应的目标物联网算法模型，以及将目标物联网算法模型对应的电力设备数据和模型日志信息进行可视化展示，实现了对物联网算法模型统一的可视化运维管理，可以帮助用户更好地理解和利用物联网算法模型的输出，以便及时采取相应的应对措施，有效提升了管理效率，降低了人力和时间成本。
-
公开(公告)号：CN113158446B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110372297.4
申请日：2021-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京工程学院
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G01R31/00 , G01R21/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了非侵入式电力负载识别方法，采集负荷电压数据和电流数据并提取总正交电流谐波频谱特征；进行加窗预处理，获得加窗后的功率数据；基于生成的初始状态库确定所有负荷的初始状态；根据加窗后的功率数据和所有负荷的功率特征向量和谐波特征向量建立复合特征目标函数模型；基于各所有负荷的初始状态确定所述复合特征目标函数模型的参数初始值，求解所述复合特征目标函数模型获得电力负荷最优解。本发明将数据预处理和识别算法优化有效结合，利用原始数据加窗预处理和初始状态预判，降低了运算复杂度；利用负荷之间差异较大的正交电流谐波特征，优化特征模型，提高了用电场景下负荷识别准确度。
-
公开(公告)号：CN117938646A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410127743.9
申请日：2024-01-29
Applicant: 国网江苏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
IPC: H04L41/08 , G06F9/50 , H04L41/0803
Abstract: 本发明公开了一种白盒网络服务链编排方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据白盒节点集合、物理链路集合以及白盒节点对应的网络功能信息构建白盒网络；根据虚拟节点集合和虚拟链路集合构建服务链集合；根据白盒节点的上下文切换共享操作的总进程数量、白盒节点中由CPU完成的网络功能信息的负载平衡涉及的核心数、白盒节点中由CPU完成的网络功能信息和由可编程专用集成电路芯片完成的网络功能信息的切换次数、服务功能请求在白盒节点中所占用资源确定服务链集合中每一服务链中每一虚拟节点对应的白盒网络中的目标白盒节点，并根据虚拟节点对应的目标白盒节点进行服务链编排，通过本发明的技术方案，能够高效实现服务链的配置和管理。
-
公开(公告)号：CN113158134B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110372296.X
申请日：2021-04-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京工程学院
IPC: G06F17/16 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了非侵入式负荷辨识模型的构建方法、装置和存储介质，将负荷信号特征矩阵进行奇异值分解获得奇异值对角向量矩阵、左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵；保留所述奇异值对角向量矩阵中高于预设奇异值门限的奇异值；从左奇异值向量矩阵和右奇异值向量矩阵选取更新后的奇异值对角向量矩阵对应的左右奇异值向量，构建成新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵；确定新的左奇异值向量矩阵和新的右奇异值向量矩阵对应的克罗内克积并进行特征矩阵；将重构后的负荷信号特征矩阵输入到卷积神经网络模型进行训练。基于奇异值特征矩阵重构的方法对信号进行预处理，降低了数据的纬度，将数据特征进行重新分布，缩短训练时间，降低网络复杂度。
-
公开(公告)号：CN117290720A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311022799.X
申请日：2023-08-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种面向电力终端的个性化联邦多任务学习方法及相关设备，包括：根据K个相似的机器学习任务，将全局多任务模型划分为一个用于提取共同数据特征的基础模块和K个用于输出预测结果的特定任务模块；对于每个机器学习任务建立对应的逻辑簇，用于聚合和存储全局多任务模型，并将全局多任务模型和每个机器学习任务下发至所有电力终端进行联邦训练，以获得特定任务模块的更新梯度值；将对应的更新梯度值上传至边缘服务器，调度已逻辑簇执行全局聚合操作，以获得全局模块；将全局模块与基础模块进行组合，以获得更新的全局多任务模型。本发明提出一种基于逻辑簇的个性化联邦多任务学习框架，解决了电力物联网场景中多服务下的协作问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
128
records
(took 0.114 seconds)
