CN107995020A - 一种资产价值评估方法和装置 - Google Patents

一种资产价值评估方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN107995020A
CN107995020A CN201710995123.7A CN201710995123A CN107995020A CN 107995020 A CN107995020 A CN 107995020A CN 201710995123 A CN201710995123 A CN 201710995123A CN 107995020 A CN107995020 A CN 107995020A
Authority
CN
China
Prior art keywords
assessed
network equipment
flowing
access data
assets
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710995123.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107995020B (zh
Inventor
虎志强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Lan Yun Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Lan Yun Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Lan Yun Technology Co Ltd filed Critical Beijing Lan Yun Technology Co Ltd
Priority to CN201710995123.7A priority Critical patent/CN107995020B/zh
Publication of CN107995020A publication Critical patent/CN107995020A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107995020B publication Critical patent/CN107995020B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/14—Network analysis or design
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0278—Product appraisal
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0283—Price estimation or determination
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/50—Network service management, e.g. ensuring proper service fulfilment according to agreements
    • H04L41/5003—Managing SLA; Interaction between SLA and QoS
    • H04L41/5009—Determining service level performance parameters or violations of service level contracts, e.g. violations of agreed response time or mean time between failures [MTBF]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/091—Measuring contribution of individual network components to actual service level

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本申请提出一种资产价值评估方法和装置，涉及资产价值评估技术领域，所述方法包括：采集交换机发送的网络流量数据，获得网络环境中的每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据；根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数；对所述待评估网络设备的资产参数在评估周期内进行加权求和，获得所述待评估网络设备的资产价值。本发明基于网络流量数据，提取资产的访问流量数据，利用评估和权重得到资产价值并自动保存，解决了企业网络环境中资产价值的确定，人工添加繁琐和评判标准不统一等问题。

Description

一种资产价值评估方法和装置
技术领域
本发明涉及资产价值评估技术领域，具体涉及资产价值评估方法和装置。
背景技术
企业网络环境中的资产，包括服务器，办公机，网络设备等，网络环境中的设备资产价值，是对企业资产管理的一个重要属性，资产价值越高，资产管理过程中对其重视度越高；也是企业网络安全监控过程中，对资产进行风险性评估的重要指标。而目前，企业网络环境中的设备资产价值的确定，往往需要通过运维人员人工确认，运维人员根据经验主观判断、没有量化指标、不同人有不同标准，确认后手工添加。当资产数目很多的情况下，及其麻烦，而且人为确认也存在评判标准不统一等缺点。
发明内容
本发明提供一种资产价值评估方法和装置，解决企业网络环境中资产价值的确定，人工添加繁琐和评判标准不统一等问题。
为了实现上述发明目的，本发明采取的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种资产价值评估方法，包括：
采集交换机发送的网络流量数据，获得网络环境中的每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据；
根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数；
对所述待评估网络设备的资产参数在评估周期内进行加权求和，获得所述待评估网络设备的资产价值。
优选地，访问流量数据包括：
所述网络设备网络互连协议IP地址被访问频率和接收流量。
优选地，根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数之前还包括：
对所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行清洗。
优选地，根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数包括：
将每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行归一化；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度；
根据所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度确定所述待评估网络设备的资产参数。
优选地，计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度包括：
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据的质心；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值；
根据每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值的分布确定每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度。
优选地，进行加权求和时，评估周期内的权重系数之和为1。
第二方面，本发明还提供一种资产价值评估装置，包括：
流量数据模块，设置为采集交换机发送的网络流量数据，获得网络环境中的每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据；
资产参数模块，设置为根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数；
资产价值模块，设置为对所述待评估网络设备的资产参数在评估周期内进行加权求和，获得所述待评估网络设备的资产价值。
优选地，所述的装置还包括：
清洗模块，设置为对所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行清洗。
优选地，所述资产参数模块根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数包括：
将每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行归一化；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度；
根据所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度确定所述待评估网络设备的资产参数。
优选地，所述资产参数模块计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度包括：
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据的质心；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值；
根据每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值的分布确定每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度。
本发明和现有技术相比，基于网络流量数据，提取资产的访问流量数据，利用评估和权重得到资产价值并自动保存，解决了企业网络环境中资产价值的确定，人工添加繁琐和评判标准不统一等问题。实现自动化的资产价值动态评估、具有统一的衡量标准。
附图说明
图1为本发明实施例的资产价值评估方法的流程图；
图2为本发明实施例的资产价值评估装置的结构示意图；
图3为实施例1的资产被访问频率和接收流量进行评估的流程图；
图4为实施例1的资产被访问频率和接收流量归一化的分布图；
图5为实施例1的质心的示意图；
图6为图5的局部放大图；
图7为实施例1的各点离质心的距离的分布图。
具体实施方式
为使本发明的发明目的、技术方案和有益效果更加清楚明了，下面结合附图对本发明的实施例进行说明，需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例和实施例中的特征可以相互任意组合。
实施例一
本实施例结合图1说明一种资产价值评估方法，包括：
S101、采集交换机发送的网络流量数据，获得网络环境中的每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据；
S102、根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数；
S103、对所述待评估网络设备的资产参数在评估周期内进行加权求和，获得所述待评估网络设备的资产价值。
其中，访问流量数据包括：
所述网络设备网络互连协议IP地址被访问频率和接收流量。
步骤S102根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数之前还包括：
对所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行清洗。
步骤S102根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数包括：
将每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行归一化；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度；
根据所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度确定所述待评估网络设备的资产参数。
其中，计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度包括：
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据的质心；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值；
根据每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值的分布确定每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度。
步骤S103进行加权求和时，评估周期内的权重系数之和为1。
如图2所示，本发明实施例提供一种资产价值评估装置，包括：
流量数据模块，设置为采集交换机发送的网络流量数据，获得网络环境中的每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据；
资产参数模块，设置为根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数；
资产价值模块，设置为对所述待评估网络设备的资产参数在评估周期内进行加权求和，获得所述待评估网络设备的资产价值。
所述的装置还包括：
清洗模块，设置为对所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行清洗。
所述资产参数模块根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数包括：
将每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行归一化；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度；
根据所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度确定所述待评估网络设备的资产参数。
所述资产参数模块计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度包括：
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据的质心；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值；
根据每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值的分布确定每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度。
实施例一
Step1：采集流量数据中，抽取与资产价值评估相关的数据，即待评定的企业资产IP的被访问流量数据；
Step2：从当天流量数据中统计资产IP被访问总次数作为被访问频率、统计接收总流量作为接收流量。资产被访问频率越高，尤其对于服务器资产来说，描述的是服务器提供服务的活跃程度，活跃程度越大从某些方面说明这个资产重要性越高。资产接收流量越大，说明这台资产数据交互越多，接收的数据越多，这台服务器在未来存储的数据越多，资产的重要性越高。因此，根据Step1获得的网络流量数据提取资产IP被访问频率及接收流量，为Step3做准备。
Step3：将Step2得到的相关参数进行评估，得到当天的资产参数。并记录下来，供Step4所用；
Step4：将一个周期(一周7天)内的Step3得到的资产参数进行加权求和。权重系数可根据企业的每周网络情况合理调整(默认情况下权重系数相同)，加权求和公式为：
其中，asssetValue为资产的资产价值，T为评估周期，λi为权重系数，满足
Step5：将Step4得到的资产价值，与其资产对应，自动更新到数据库资产表里。
如图3所示，Step3的过程如下：
3.1)输入参数矩阵维度为：x:每天所有资产被访问频率值组成的向量，y:每天所有资产接收流量值组成的向量；
3.2)归一化：由于x，y的取值范围不同，会造成在计算两个样本点距离的过程中两个维度所占的权重比例失调。在处理这种不同取值范围的特征值时，通常采取的方法是将数值归一化，如将取值范围处理为0到1或者-1到1之间。在此，本实施例将取值范围转化为0到1区间内的值，公式为：
newValue＝(oldValue-min)/(max-min)
其中，newValue为归一化后的值，oldValue为归一化前的特征值，min为特征值中的最小值，max为特征值中的最大值。
取某天的网络流量数据为研究对象，分别统计内网资产IP的被访问频率向量与接收流量向量，归一化处理后，做出散点图，如图4所示，横纵代表被访问频率大小归一化后的数值；纵轴代表接收流量大小归一化后的数值。可以发现，大部分资产情况相对来说较集中，就目前的研究环境资产情况而言，相对较集中的资产绝大部分都是普通员工的办公资产，而距离集中区域正向距离越远的点，经核实都是些重要的服务器资产。
3.3)基于K-Means算法找到中心簇的质心
中心簇：当把数据点用一个簇表示时，这个簇被称为中心簇，簇的中心叫做质心。
本实施例采用无监督学习K-均值聚类算法找到中心簇的质心：
具体过程如下：
创建k个点作为起始质心(从归一化处理后的数据点中随机选择)；
确定所述k个质心是否收敛；
当收敛时，得到k个质心；
当不收敛时，对每个质心计算质心与数据点之间的距离；将数据点分配到距其最近的簇；
对每一个簇求出均值并将其更新为质心。
每次迭代过程，都会计算点到K个簇的质心距离，当发现点到目前所在簇的质心距离不是最小的，那么点所在的簇就会发生改变，变为距离最小的簇。
本实施例选择K＝1
经过K-均值聚类后，质心如图5中菱形点所示，如图6所示，将所述质心做局部放大处理后，菱形所代表的点为质心，即簇中所有点的中心。
3.4)计算点到质心距离及正态化
以质心作为原点，建立坐标轴，第三象限的点为价值递减区域，其他区域为递增区域。
计算各点离质心的距离(落在递减区域的距离为负值)，如图7所示，距离的散点分布服从μ＝0的正态分布；
3.5)正态化后，利用正态分布的标准偏差评分。
区间与评分的对应关系如下：
区间 评分 资产价值
(-∞，μ-2δ) 1 很低
[μ-2δ，μ-δ) 2 低
[μ-δ，μ+δ) 3 中
[μ+δ，μ+2δ) 4 高
[μ+2δ，+∞) 5 很高
其中μ：正态分布的期望，δ：正态分布的方差
虽然本发明所揭示的实施方式如上，但其内容只是为了便于理解本发明的技术方案而采用的实施方式，并非用于限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭示的核心技术方案的前提下，可以在实施的形式和细节上做任何修改与变化，但本发明所限定的保护范围，仍须以所附的权利要求书限定的范围为准。

Claims (10)

1.一种资产价值评估方法，其特征在于：包括：
采集交换机发送的网络流量数据，获得网络环境中的每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据；
根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数；
对所述待评估网络设备的资产参数在评估周期内进行加权求和，获得所述待评估网络设备的资产价值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，访问流量数据包括：
所述网络设备网络互连协议IP地址被访问频率和接收流量。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数之前还包括：
对所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行清洗。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数包括：
将每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行归一化；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度；
根据所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度确定所述待评估网络设备的资产参数。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度包括：
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据的质心；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值；
根据每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值的分布确定每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度。
6.如权利要求2中任一项所述的方法，其特征在于，进行加权求和时，评估周期内的权重系数之和为1。
7.一种资产价值评估装置，其特征在于：包括：
流量数据模块，设置为采集交换机发送的网络流量数据，获得网络环境中的每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据；
资产参数模块，设置为根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数；
资产价值模块，设置为对所述待评估网络设备的资产参数在评估周期内进行加权求和，获得所述待评估网络设备的资产价值。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
清洗模块，设置为对所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行清洗。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述资产参数模块根据所述待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据确定所述待评估网络设备的资产参数包括：
将每个待评估网络设备在统计周期内的访问流量数据进行归一化；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度；
根据所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度确定所述待评估网络设备的资产参数。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述资产参数模块计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度包括：
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据的质心；
计算归一化后的每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值；
根据每个所述待评估网络设备的访问流量数据与所述质心的差值的分布确定每个所述待评估网络设备的访问流量数据离散程度。
CN201710995123.7A 2017-10-23 2017-10-23 一种资产价值评估方法和装置 Active CN107995020B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710995123.7A CN107995020B (zh) 2017-10-23 2017-10-23 一种资产价值评估方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710995123.7A CN107995020B (zh) 2017-10-23 2017-10-23 一种资产价值评估方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107995020A true CN107995020A (zh) 2018-05-04
CN107995020B CN107995020B (zh) 2021-05-07

Family

ID=62029929

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710995123.7A Active CN107995020B (zh) 2017-10-23 2017-10-23 一种资产价值评估方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107995020B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109118118A (zh) * 2018-09-06 2019-01-01 平安科技（深圳）有限公司 企业业务的风险评估方法、存储介质和服务器
CN110866831A (zh) * 2019-11-18 2020-03-06 浙江军盾信息科技有限公司 资产活跃度等级的确定方法、装置及服务器

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030140150A1 (en) * 2002-01-14 2003-07-24 Dean Kemp Self-monitoring service system with reporting of asset changes by time and category
CN103108385A (zh) * 2011-11-09 2013-05-15 上海无线通信研究中心 控制网络区域内的网络节点的方法及系统
CN104573304A (zh) * 2014-07-30 2015-04-29 南京坦道信息科技有限公司 一种基于信息熵和聚类分群的用户质态评估方法
CN105243124A (zh) * 2015-09-29 2016-01-13 百度在线网络技术（北京）有限公司 资源组合处理方法及装置
CN105554069A (zh) * 2015-12-04 2016-05-04 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种大数据处理分布式缓存系统及其方法
CN106845846A (zh) * 2017-01-23 2017-06-13 重庆邮电大学 大数据资产评估方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030140150A1 (en) * 2002-01-14 2003-07-24 Dean Kemp Self-monitoring service system with reporting of asset changes by time and category
CN103108385A (zh) * 2011-11-09 2013-05-15 上海无线通信研究中心 控制网络区域内的网络节点的方法及系统
CN104573304A (zh) * 2014-07-30 2015-04-29 南京坦道信息科技有限公司 一种基于信息熵和聚类分群的用户质态评估方法
CN105243124A (zh) * 2015-09-29 2016-01-13 百度在线网络技术（北京）有限公司 资源组合处理方法及装置
CN105554069A (zh) * 2015-12-04 2016-05-04 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种大数据处理分布式缓存系统及其方法
CN106845846A (zh) * 2017-01-23 2017-06-13 重庆邮电大学 大数据资产评估方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LUC BEAUDOIN 等: "Asset Valuation Technique for Network Management and Security", 《SIXTH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING-WORKSHOPS（ICDMW’06）》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109118118A (zh) * 2018-09-06 2019-01-01 平安科技（深圳）有限公司 企业业务的风险评估方法、存储介质和服务器
CN110866831A (zh) * 2019-11-18 2020-03-06 浙江军盾信息科技有限公司 资产活跃度等级的确定方法、装置及服务器

Also Published As

Publication number Publication date
CN107995020B (zh) 2021-05-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI759562B (zh) 用於識別異常交易社團的方法和裝置
CN113159339B (zh) 一种基于大数据的一台区一指标线损管理方法及系统
WO2018103294A1 (zh) 基于双鱼群算法的电力无功优化系统及方法
CN107995020A (zh) 一种资产价值评估方法和装置
CN106530139A (zh) 电网投资分析模型指标参数计算方法
CN112884590A (zh) 基于机器学习算法的电网企业融资决策方法
CN115545514A (zh) 基于健康度评估的配电融合设备差异化运维方法及装置
CN112990627B (zh) 电能质量评估方法
CN115577978A (zh) 一种配电网目标投资决策要素权重系数测算方法
CN116090820A (zh) 一种应用在高频交易场景下的风控参数智能监控分析系统
CN112002949A (zh) 一种动力电池主动均衡的监测管理方法及系统
CN111932106A (zh) 一种有效实用的云制造任务与服务资源匹配方法
CN110555619A (zh) 一种基于智能配电网的供电能力评估方法
CN111967684B (zh) 一种基于大数据分析的计量资产主动配送方法
CN104765881B (zh) 网站可用性的评估方法
CN107274025A (zh) 一种实现用电模式智能识别与管理的系统和方法
CN114723503B (zh) 一种基于产业链数据的市场分析方法及系统
CN115983015A (zh) 用电体验评价方法、装置、电子设备及存储介质
CN107038510A (zh) 一种基于需求响应实施效果评估的商业建筑响应容量分配方法
CN109118250A (zh) 电力市场主体不正当竞争行为评价方法及装置
CN112732732B (zh) 一种基于流计算的实时负荷计算方法及系统
CN114639484A (zh) 基于电力大数据的小区人口流动情况分析系统及方法
CN108899905B (zh) 一种复杂电网中关键节点的辨识方法及装置
TWI720638B (zh) 存款利率議價調整系統及其方法
CN112818544A (zh) 计及终端差异化可靠性需求的配电网可靠性评估方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant