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公开(公告)号：CN119814406A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411876972.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
Abstract: 本发明涉及一种服务接口安全配置自动化评估与加固处理方法、系统、设备及存储介质。方法包括：接收用户提交的安全评估请求，结合接口历史访问记录，生成服务接口行为画像；通过异常检测算法识别服务接口潜在的安全风险点，输出详细风险评估报告；基于所述详细风险评估报告，采用决策树算法，监测加固过程对服务接口性能的影响生成加固后的性能监控报告；对加固后的服务接口进行安全评估验证，生成优化后的安全配置报告。本方法通过集成先进的数据分析技术和安全防护策略，不仅提高了安全评估的准确性和效率，还实现了安全加固措施的自动化和性能监控，以及安全配置的持续优化，为用户提供了一个高效、可靠、智能的安全管理解决方案。
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公开(公告)号：CN119782812A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411829489.3
申请日：2024-12-12
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于决策树的客户信息数据校验模型训练方法。客户信息数据校验模型训练方法包括如下过程：数据收集，形成数据集；基收集客户用电行为模式、历史服务、档案信息；筛选与客户联系方式准确性高度相关的特征；选择决策树模型对初筛后的特征进行模型训练；本发明集成了特征选择、特征分类和分类预测等，通过对客户档案信息进行深度挖掘和分析，实现客户联系方式的自动校验。
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公开(公告)号：CN119760718A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411847075.3
申请日：2024-12-16
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
Abstract: 本发明涉及一种提升漏洞检测及漏洞整改效率的方法及系统。方法包括如下过程：借助探针识别该机器上运行的各类服务、中间件、应用等信息，并将该信息发送至漏洞管理系统；漏洞管理系统中建立资产台账，形成资产模型图；威胁情报模块将实时接入互联网威胁情报库，实时监测威胁，并给出漏洞修复建议；通过漏洞类型，分类进行一键版本修复和其他修复。本发明将信息系统资产分类与漏洞威胁情报相对应，按照漏洞类型进行漏洞比对，有效地提高了漏洞排查效率；通过对漏洞整改分类，对仅需升级版本的漏洞进行一键升级，极大地提高了漏洞修复的效率，并通过维护资产模型提高之后漏洞检测和修复的准确性。
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公开(公告)号：CN119742774A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411923166.0
申请日：2024-12-25
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及电负荷数据处理技术，具体涉及一种钢铁厂短期电负荷预测方法。预测方法包括如下过程：获取3个时间序列数据；Spearman相关系数计算；相关性判断；构造时间指数增量序列；数据归一化；构建输入层；输入矩阵处理；LSTM网络构建；将各个并行LSTM网络的输出合并；输出层将LSTM的输出映射为一个单一的值，即目标时间间隔Pft的能耗预测。本专利提出了一种基于LSTM的框架来预测钢铁厂的短期能源消耗，实验结果表明，该方法在实际数据集上获得了最佳的预测结果。
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公开(公告)号：CN119692837A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411614561.0
申请日：2024-11-13
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及一种商业数据处理方法，具体涉及一种基于电力营销的数据供给评价方法。方法包括如下过程：采集部分运营数据；对这些数据进行标准化处理，得到数量化分值；量化得分取加权平均分，得到数据供给评价总得分。本发明通过数量化模型，实现了对数据供给能力、服务客户能力、应用支撑能力的量化评价。主成分分析法通过提取每种能力相关指标的主要变化方向，有效降维并减少冗余信息，提高数据解释能力，便于发现潜在模式和结构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119624212A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411661277.9
申请日：2024-11-20
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种基于并行任务执行的电力营销售电量数据质量检查方法、系统、设备及存储介质。数据质量检查方法包括如下过程：加载检查规则、数据源路径和参数阈值；加载历史和当前售电量数据；依据设定的检查规则并行开展数据异常检查、数据重复检查、数据缺失检查和数据一致性检查；生成详尽的核查报告。本发明通过采用多任务并行处理技术，将复杂的核查任务按照不同的规则类别进行分解，再通过并行框架将各类核查任务同时执行。这种方式显著缩短了核查任务的执行时间。使得大规模数据可以在较短时间内得到核查反馈，从而有效提升数据核查的整体效率。
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公开(公告)号：CN119623721A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411690010.2
申请日：2024-11-25
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N5/02 , G06N3/042
Abstract: 本申请公开了一种基于相关性的产业链用电数据分析预测方法以及装置。其中，一种基于相关性的产业链用电数据分析预测方法，包括：确定目标区域的关键产业链相关企业；将具有交易关系的企业进行关联，构建与关键产业链对应的图结构；通过图神经网络模型根据图结构，预测关键产业链在下一时刻的第一用电负载；以及根据第一用电负载确定与关键产业链对应的电力调度策略。
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公开(公告)号：CN119515424A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411580011.1
申请日：2024-11-07
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0251 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及大数据处理技术领域，具体涉及基于图卷积神经网络的网上国网用户分类方法、系统、设备及存储介质。基于图卷积神经网络的网上国网用户分类方法包括如下过程：提取用户显隐性特征；具体包括：首先将网上国网用户数据作为输入构建用户图模型，使用卷积神经网络构成的堆栈网络提取图数据中的特征信息，利用循环卷积操作传播聚合用户及其邻居用户的向量表示；用户分类；本发明使用图卷积神经网络模型构建网上国网用户肖像，深度挖掘用户的显性和隐性特征，形成了精准的用户特征向量。同时根据全连接层输出的概率表示实现用户向量细分，有效地识别出潜在用户群体。
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公开(公告)号：CN119477402A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411473390.4
申请日：2024-10-22
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: G06Q30/0203 , G06F18/23 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及数据处理及机器学习技术领域，特别涉及电力行业中用户数据无监督学习聚类模型分析方法。用户聚类模型分类方法，包括如下过程：收集电力行业某一地区一段时间的用户数据，单个用户数据具体包括：月均用电量、月均电费、全年内各次交费时间的间隔天数平均值、年内总共交费次数、交费次数最多的交费渠道、月均交费额、最常使用的支付渠道、用户月均登录次数、用户月均登录时长、用户月均登录天数、用户历史参加的活动、参加次数；采用无监督学习算法，对预处理后的数据进行聚类分析，生成用户聚类结果。本发明将电力营销领域形成的数据结合聚类评估模型，实现电力营销领域客户的精准分类和对分类模型的多维度精准评估。
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公开(公告)号：CN119449430A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411597863.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: H04L9/40 , H04L65/1045 , H04M7/00 , H04L47/2491
Abstract: 本发明涉及数字信息传输技术领域，具体涉及一种基于SIP消息自适应流量分析的网络QoS评估方法、系统、设备、介质。网络QoS评估方法包括如下过程：对数据进行分段切分，得到各时间段内流量信息各基本特征；对信息进行清洗、去噪和标准化；计算流量特征间两两关联程度，得到互信息关联矩阵；根据特征值大小选择前k个主成分最后将原始数据投影到新特征空间中，得到降维后k维的特征集合；网络管理员基于最优特征集合对网络QoS完成五级分类评估。本发明建立了一种自适应特征提取过程，根据实际情况对特征的权重进行自动调整，提高对关键特征的关注度，减少对不相关特征的影响，并缩小待评估的特征范围。
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