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公开(公告)号：CN116028493A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211682408.2
申请日：2022-12-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开一种支持自定义函数的电网运行数据分布式统计方法及系统，根据数据统计业务规则开发对应的UDF自定义函数；初始化SQL模板、UDF函数等配置信息；通过任务调度中心前端注册统计任务相关信息；调度中心根据统计任务的Cron配置按时触发任务调度，并通过RPC方式向执行器发送调度请求；执行器接收并解析任务参数，根据表名信息给HBase量测表创建对应的Hive映射表；执行器根据任务参数信息动态生成SQL统计语句、完成系统变量设置、创建统计结果表，然后把SQL统计语句提交给Yarn资源管理框架来执行对应的统计任务；数据统计结果写入HBase结果表。本发明解决了现有的基于Kettle的数据统计系统存在的RDB数据库卡死、统计任务执行过慢、数据操作算子不易扩展等痛点问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113282635B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110389487.7
申请日：2021-04-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F11/07 , G06F18/2433 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种微服务系统故障根因定位方法及装置，所述方法包括如下步骤：对业务指标数据进行异常检测，如发现异常，则计算异常时间窗口；对异常时间窗口内的调用链数据进行故障定位分析：若数据库相关调用链数据存在失败记录，则判定故障实例为数据库；否则，对异常时间窗口内耗时最长的调用链进行调用链重建，根据重建调用链以及微服务系统的拓扑结构判断故障实例；对故障实例的各项实例监控指标进行异常检测，将异常实例监控指标加入故障根因集，并根据故障根因集实现故障根因定位。本发明能够实现故障根因自动定位，提高运维效率。
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公开(公告)号：CN109886567B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910101802.4
申请日：2019-01-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑体感温度和辐射强度的短期负荷预测方法，包括如下步骤：1）查询历史负荷和气象等样本数据；2）计算历史体感温度数据和日负荷水平；3）从历史样本数据集中，以待预测日的日类型信息和气象数据为依据，选择最优“模式相似日”，最终计算得到归一化负荷曲线；4）建立考虑体感温度和日照强度的神经网络预测模型，得到待预测日的负荷水平；5）通过归一化曲线和负荷水平计算待预测日的负荷数据。本发明充分考虑影响负荷的体感温度和影响分布式光伏发电的日照强度的影响，充分考虑历史负荷的自身变化规律，将负荷水平和负荷模式分开预测，减少了神经网络输入维度，降低了网络训练负担，提高了计算的效率。
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公开(公告)号：CN113282635A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110389487.7
申请日：2021-04-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种微服务系统故障根因定位方法及装置，所述方法包括如下步骤：对业务指标数据进行异常检测，如发现异常，则计算异常时间窗口；对异常时间窗口内的调用链数据进行故障定位分析：若数据库相关调用链数据存在失败记录，则判定故障实例为数据库；否则，对异常时间窗口内耗时最长的调用链进行调用链重建，根据重建调用链以及微服务系统的拓扑结构判断故障实例；对故障实例的各项实例监控指标进行异常检测，将异常实例监控指标加入故障根因集，并根据故障根因集实现故障根因定位。本发明能够实现故障根因自动定位，提高运维效率。
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公开(公告)号：CN109886567A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910101802.4
申请日：2019-01-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑体感温度和辐射强度的短期负荷预测方法，包括如下步骤：1）查询历史负荷和气象等样本数据；2）计算历史体感温度数据和日负荷水平；3）从历史样本数据集中，以待预测日的日类型信息和气象数据为依据，选择最优“模式相似日”，最终计算得到归一化负荷曲线；4）建立考虑体感温度和日照强度的神经网络预测模型，得到待预测日的负荷水平；5）通过归一化曲线和负荷水平计算待预测日的负荷数据。本发明充分考虑影响负荷的体感温度和影响分布式光伏发电的日照强度的影响，充分考虑历史负荷的自身变化规律，将负荷水平和负荷模式分开预测，减少了神经网络输入维度，降低了网络训练负担，提高了计算的效率。
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公开(公告)号：CN116307787A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211093470.8
申请日：2022-09-08
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于指纹的服务器运维故障识别方法、定位方法，通过对运维指标的采集、筛选、加工和转化，形成能反映服务器性能状态的“指纹”，并利用卷积神经网络学习故障指纹规律，从而实现实时发现电网调度控制系统服务器异常、快速定位故障节点、智能识别故障类型，辅助运维人员隔离故障节点，保障电网调度控制系统安全稳定运行。
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