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公开(公告)号：CN115292718A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210982569.7
申请日：2022-08-16
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种执行体的调度方法、装置和电子设备，其中方法包括：基于各个执行体相对于其他执行体的相似度，生成各个执行体的相似度指标；基于预设时间段内各个执行体相对于执行体集的投票表决差异情况，计算各个执行体的历史工作表现指标；将各个执行体的相似度指标和历史工作表现指标对应融合，得到各个执行体的综合评价指标；基于各个执行体的综合评价指标，从各个执行体中提取预设数量的目标执行体。本发明提供的技术方案，降低了系统被攻击成功的可能性。
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公开(公告)号：CN115103240A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210724299.X
申请日：2022-06-24
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: 本发明公开了一种台区用户电表数据采集方法及系统，所述方法包括集中器、采集器、采集接口模块、电表，集中器与采集器之间采用低压电力线高速载波通信网络进行通信，采集器通过串行接口与采集接口模块进行连接，采集接口模块通过串行接口与多个电表进行连接。采集器并行对电表进行数据采集，采集器通过监听机制进行数据上报，集中器不需依次对采集器通过轮询方式采集数据，从而显著提升电表数据采集效率。本发明通过改进集中器与采集器、采集器与电表之间的通信机制，充分发挥低压电力线高速载波通信能力，显著提升台区电表数据采集效率。
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公开(公告)号：CN115100466A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210710527.8
申请日：2022-06-22
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
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式住宅负荷监测方法、装置及介质，本方法包括以下步骤：（1）V‑I特性曲线灰度图提取；（2）多层卷积层提取图片特征；（3）通过通道注意力模型与空间注意力模型进一步提取特征；（4）双向长短时记忆神经网络训练与辨识。本方法的优点在于，通道注意力模型与空间注意力能有效提取有用负荷特征，丢弃无用负荷特征，最终有效提升负荷辨识精度。
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公开(公告)号：CN113079389B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202110306565.2
申请日：2021-03-23
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
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/238
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算环境下的资源自适应调节方法，包括，将视频流数据划分窗口和段；选定参考配置组合和可选配置集合；计算每个配置选项取值的精度分数；选定分数阈值；综合考虑不小于阈值的配置组合与模型计算消耗，选定最终配置应用到窗口，并将窗口配置应用于该组的所有采集设备的对应窗口。该方法考虑了影响边缘计算环境下目标检测应用资源消耗量的各种因素，此外还考虑了网络带宽的自适应调节，能够根据网络环境的变化，弹性更改各种参数，以实现带宽消耗和计算速度、精确性的平衡。
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公开(公告)号：CN113079389A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110306565.2
申请日：2021-03-23
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
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/238
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算环境下的资源自适应调节方法，包括，将视频流数据划分窗口和段；选定参考配置组合和可选配置集合；计算每个配置选项取值的精度分数；选定分数阈值；综合考虑不小于阈值的配置组合与模型计算消耗，选定最终配置应用到窗口，并将窗口配置应用于该组的所有采集设备的对应窗口。该方法考虑了影响边缘计算环境下目标检测应用资源消耗量的各种因素，此外还考虑了网络带宽的自适应调节，能够根据网络环境的变化，弹性更改各种参数，以实现带宽消耗和计算速度、精确性的平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111917715A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010584037.9
申请日：2020-06-23
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 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于802．11ac MAC层指纹的设备识别方法，获取802．11ac探测请求帧，使用流量分析技术解析802．11ac探测请求帧中信息元素的有效字段，并对会被设备拥有者修改的有效字段内容进行去除；对处理过的探测请求帧进行补全，生成指纹，对指纹进行消除量纲和归一化的处理得到处理后的指纹，作为神经网络的输入，将设备类型对应的序号作为标签，并将标签进行编码作为神经网络的输出，对设备识别神经网络进行训练。本发明对探测请求帧数据中易被篡改的字段进行去除，减小了被攻击者从应用上层攻击的可能性。利用深度学习的方法克服了字段值随机变化的问题，完成了特征的自动提取，实现了对设备的识别。
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公开(公告)号：CN119067161A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411202638.3
申请日：2024-08-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/094 , G06F8/65 , G06F8/71
Abstract: 本发明属于模型部署技术领域，公开了一种基于知识蒸馏的模型轻量化应用部署方法及相关装置；所述模型轻量化应用部署方法包括：获取学生网络以及训练好的教师网络；基于训练好的教师网络，采用改进知识蒸馏算法对学生网络进行训练更新并达到预设收敛条件，获得训练好的的目标学生网络；所述改进知识蒸馏算法的步骤包括：基于对抗博弈将教师网络与学生网络互换角色，以学生网络作为教师模型，以教师网络作为学生模型；通过教师模型与学生模型之间的KL散度生成对抗教师模型，并以对抗教师模型作为学生网络的指导教师模型对学生网络进行训练。本发明技术方案可实现模型轻量化应用部署，且能够有效提升轻量化模型的识别精度。
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公开(公告)号：CN115103240B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202210724299.X
申请日：2022-06-24
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: 本发明公开了一种台区用户电表数据采集方法及系统，所述方法包括集中器、采集器、采集接口模块、电表，集中器与采集器之间采用低压电力线高速载波通信网络进行通信，采集器通过串行接口与采集接口模块进行连接，采集接口模块通过串行接口与多个电表进行连接。采集器并行对电表进行数据采集，采集器通过监听机制进行数据上报，集中器不需依次对采集器通过轮询方式采集数据，从而显著提升电表数据采集效率。本发明通过改进集中器与采集器、采集器与电表之间的通信机制，充分发挥低压电力线高速载波通信能力，显著提升台区电表数据采集效率。
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公开(公告)号：CN118246520A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410223337.2
申请日：2024-02-28
Applicant: 北京邮电大学 , 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 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种面向电力负荷预测的联邦学习方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域。该方法包括：基于用电模式将多个电站客户端划分成多个协作训练域；基于时域卷积网络构建负荷预测模型并下发到各协作训练域的电站客户端；在每个电站客户端分别使用各自的训练样本对负荷预测模型进行训练得到个性化层参数和通用层参数；对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的个性化层参数进行边缘聚合以更新个性化层；先对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的通用层参数进行边缘聚合，再对各个协作训练域边缘聚合后的通用层参数进行域间全局聚合以更新通用层。本发明的方案能够减少时延，模型能够更快收敛，提高联邦学习在资源异构场景下的性能。
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公开(公告)号：CN117117849A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311081650.9
申请日：2023-08-25
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 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种光伏功率预测方法、装置、设备及存储介质。根据所述第一历史实际光伏功率和第一历史辐照数据获得第二历史实际光伏功率及第二历史辐照数据；分别保留与所述第二历史实际光伏功率对应的第二历史温度数据、第二历史云量数据和第二历史湿度数据；根据第二历史辐照数据及第二历史温度数据确定初始历史光伏预测功率；将上述所有保留的数据及初始历史光伏预测功率训练设定神经网络模型；获取辐照预测数据及温度预测数据，并确定初始光伏预测功率；将初始光伏预测功率输入至训练后的设定神经网络模型中进行误差修正，获得目标光伏预测功率。本发明可以提高光伏功率预测的准确性。
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