CN112148933B - 一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法及装置 - Google Patents
一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112148933B CN112148933B CN202011158375.2A CN202011158375A CN112148933B CN 112148933 B CN112148933 B CN 112148933B CN 202011158375 A CN202011158375 A CN 202011158375A CN 112148933 B CN112148933 B CN 112148933B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- node
- nodes
- generating
- signal nodes
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 14
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 2
- 238000011426 transformation method Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 125000006850 spacer group Chemical group 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/9024—Graphs; Linked lists
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/904—Browsing; Visualisation therefor
-
- 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
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本申请提供了一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法及装置，其中，该方法包括：从电网告警事件规则解析结果数据中抽取信号节点和非信号节点；基于各个信号节点之间的时间约束关系生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；基于各个信号节点与非信号节点之间的空间约束关系生成各个信号节点与非信号节点之间的有向边；基于每个电网告警事件的伴随信号建立伴随信号节点；基于各个信号节点与伴随信号之间的时间约束关系生成各个信号节点与伴随信号之间的无向边；基于各个非信号节点与伴随信号之间的空间约束关系生成各个非信号节点与伴随信号之间的有向边，将电网告警事件规则解析结果转化为用于图搜索的规则图谱，可进行高效地图搜索操作。
Description
技术领域
本申请涉及电网告警技术领域，尤其是涉及一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法及装置。
背景技术
随着近年来电网规模的快速增长，智能变电设备、采集设备得到了大规模应用，电网调度业务量也随之猛增，但对于监控告警信号的决策处理，仍以人工为主。监控告警信号的发生频率，有一定波动性，低频告警时，人工处置尚能应付；而故障频发时，告警信号数量骤增，监控人员短时间内难以有效处理所有信号，易出现漏通知、误判等失误操作。因此，将分散的告警信号聚合为有逻辑关联的事件，把对信号的处理转化为对事件的处理，是电网监控业务的主要需求。
现有技术中，采用以下三种方案进行信号事件化处理：
方案一：利用规则识别事件，电网系统的告警事件规则，较全面地归纳了信号向事件的聚合规律，但由于规则编写主要服务于事件搜索算法，因此搜索结果并不具备直观的可解释性，业务人员不易理解生成的事件是在哪些方面触发了相应规则，也很难清楚了解规则之间的区别有多大。
方案二：利用有监督学习模型识别事件，该方案需要对信号样本提供事件标签，由于训练的样本量较大，因此这些事件标签往往是规则系统生成的。由于监督学习的事件标签仍由规则系统生成，因此其准确率上限为规则系统，且由于样本量不足，监督学习效果有限。
方案三：利用无监督学习模型发现事件，无监督学习模型是规则的有益补充，但由于没有业务输入，无监督挖掘的结果也缺少业务含义，无法直接使用。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法及装置，以将规则解析的结果展开为用于图搜索的图谱，以进行高效地图搜索操作，以及将规则解析的结果展开为用于可视化的规则图谱，使每条规则查看起来更为清晰，同时可以进行规则的两两比较计算相似度。
第一方面，本申请实施例提供了一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法，包括：
从电网告警事件规则解析结果数据中抽取信号节点和非信号节点；所述电网告警事件规则解析结果数据中，每个信号都有其一一对应的信号节点，每种事件特征范围都有其一一对应的非信号节点；
基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；
基于各个信号节点与非信号节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与非信号节点之间的有向边；
基于每个电网告警事件的伴随信号建立伴随信号节点；
基于各个信号节点与伴随信号之间的时间约束关系，生成各个信号节点与伴随信号之间的无向边；
基于各个非信号节点与伴随信号之间的空间约束关系，生成各个非信号节点与伴随信号之间的有向边，从而构建出用于图搜索的规则图谱。
在一种可能的实施方式中，所述电网告警事件规则解析结果数据中包括多个电网告警事件的信号和事件特征范围数据，每个电网告警事件包括若干事件特征，每个事件特征包括若干信号。
在一种可能的实施方式中，基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边，包括：
针对有序的各个信号节点，基于有序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成有序的各个信号节点之间的有向边；
针对无序的各个信号节点，基于无序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成无序的各个信号节点之间的无向边；
针对有序的信号节点与无序的信号节点，基于有序的信号节点与无序的信号节点之间的时间约束关系，生成有序的信号节点与无序的信号节点之间的无向边。
在一种可能的实施方式中，基于每个电网告警事件的伴随信号建立伴随信号节点，包括：
从电网告警事件规则表中获取每种伴随特征对应的伴随信号字典；
将所述伴随信号字典组成的列表确定为伴随信号节点。
在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
获取各个所述信号节点的典型间隔信息、典型设备信息和信号特征；
将各个所述信号节点的典型间隔信息和典型设备信息分别以非信号节点的形式抽离成典型间隔节点和典型设备节点；
基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；
基于各个信号节点与相应典型设备节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与相应典型设备节点之间的有向边；
基于各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的空间约束关系，生成各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的有向边，从而构建出用于可视化的规则图谱。
在一种可能的实施方式中，基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边，包括：
针对有序的各个信号节点，基于有序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成有序的各个信号节点之间的有向边；
针对无序的各个信号节点，基于无序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成无序的各个信号节点之间的无向边；
针对有序的信号节点与无序的信号节点，基于有序的信号节点与无序的信号节点之间的时间约束关系，生成有序的信号节点与无序的信号节点之间的无向边。
第二方面，本申请实施例还提供一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化装置，包括：
抽取模块，用于从电网告警事件规则解析结果数据中抽取信号节点和非信号节点；所述电网告警事件规则解析结果数据中，每个信号都有其一一对应的信号节点，每种事件特征范围都有其一一对应的非信号节点；
第一生成模块，用于基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；
第二生成模块，用于基于各个信号节点与非信号节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与非信号节点之间的有向边；
建立模块，用于基于每个电网告警事件的伴随信号建立伴随信号节点；
第三生成模块，用于基于各个信号节点与伴随信号之间的时间约束关系，生成各个信号节点与伴随信号之间的无向边；
第四生成模块，用于基于各个非信号节点与伴随信号之间的空间约束关系，生成各个非信号节点与伴随信号之间的有向边，从而构建出用于图搜索的规则图谱。
在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
获取模块，用于获取各个所述信号节点的典型间隔信息、典型设备信息和信号特征；
抽离模块，用于将各个所述信号节点的典型间隔信息和典型设备信息分别以非信号节点的形式抽离成典型间隔节点和典型设备节点；
第五生成模块，用于基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；
第六生成模块，用于基于各个信号节点与相应典型设备节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与相应典型设备节点之间的有向边；
第七生成模块，用于基于各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的空间约束关系，生成各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的有向边，从而构建出用于可视化的规则图谱。
第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。
本申请实施例提供的一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法，首先从电网告警事件规则解析结果数据中抽取信号节点和非信号节点；所述电网告警事件规则解析结果数据中，每个信号都有其一一对应的信号节点，每种事件特征范围都有其一一对应的非信号节点；基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；基于各个信号节点与非信号节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与非信号节点之间的有向边；然后基于每个电网告警事件的伴随信号建立伴随信号节点；基于各个信号节点与伴随信号之间的时间约束关系，生成各个信号节点与伴随信号之间的无向边；基于各个非信号节点与伴随信号之间的空间约束关系，生成各个非信号节点与伴随信号之间的有向边，可以将电网告警事件规则解析结果转化为用于图搜索的规则图谱，以进行高效地图搜索操作。
进一步地，本申请实施例还获取各个所述信号节点的典型间隔信息、典型设备信息和信号特征，并将各个所述信号节点的典型间隔信息和典型设备信息分别以非信号节点的形式抽离成典型间隔节点和典型设备节点；然后基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；基于各个信号节点与相应典型设备节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与相应典型设备节点之间的有向边；基于各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的空间约束关系，生成各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的有向边，可以将电网告警事件规则解析结果转化为用于可视化的规则图谱，使每条规则查看起来更为清晰，同时可以进行规则的两两比较计算相似度。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本申请实施例所提供的一种电网告警事件规则解析结果的用于图搜索的规则图谱转化方法的流程图；
图2示出了截取的低压电容器事故跳闸事件规则解析结果数据；
图3示出了电网告警事件规则的相关信息；
图4示出了用于图搜索的规则图谱；
图5示出了本申请实施例所提供的一种电网告警事件规则解析结果的用于可视化的规则图谱转化方法的流程图；
图6示出了用于可视化的规则图谱；
图7示出了本申请实施例所提供的一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化装置的结构示意图；
图8示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
考虑到传统方案一中：利用规则识别事件，电网系统的告警事件规则，较全面地归纳了信号向事件的聚合规律，但由于规则编写主要服务于事件搜索算法，因此搜索结果并不具备直观的可解释性，业务人员不易理解生成的事件是在哪些方面触发了相应规则，也很难清楚了解规则之间的区别有多大。传统方案二中：利用有监督学习模型识别事件，该方案需要对信号样本提供事件标签，由于训练的样本量较大，因此这些事件标签往往是规则系统生成的。由于监督学习的事件标签仍由规则系统生成，因此其准确率上限为规则系统，且由于样本量不足，监督学习效果有限。传统方案三中：利用无监督学习模型发现事件，无监督学习模型是规则的有益补充，但由于没有业务输入，无监督挖掘的结果也缺少业务含义，无法直接使用。基于此，本申请实施例提供了一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法及装置，下面通过实施例进行描述。
为便于对本实施例进行理解，首先对本申请实施例所公开的电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法进行详细介绍。
请参照图1，图1为本申请实施例所提供的一种电网告警事件规则解析结果的用于图搜索的规则图谱转化方法的流程图。如图1所示，所述方法可以包括以下步骤：
S101、从电网告警事件规则解析结果数据中抽取信号节点和非信号节点；所述电网告警事件规则解析结果数据中，每个信号都有其一一对应的信号节点，每种事件特征范围都有其一一对应的非信号节点；
S102、基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；
S103、基于各个信号节点与非信号节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与非信号节点之间的有向边；
S104、基于每个电网告警事件的伴随信号建立伴随信号节点；
S105、基于各个信号节点与伴随信号之间的时间约束关系，生成各个信号节点与伴随信号之间的无向边；
S106、基于各个非信号节点与伴随信号之间的空间约束关系，生成各个非信号节点与伴随信号之间的有向边，从而构建出用于图搜索的规则图谱。
步骤S101中，电网告警事件规则解析结果数据为已经完成电网告警事件规则解析的数据，具体包括多个电网告警事件的信号和事件特征范围数据。信号、事件特征、事件的关系为：每个电网告警事件包括若干事件特征，每个事件特征包括若干信号，因此每个信号都从属于一个事件特征。
如图2所示，以低压电容器事故跳闸事件为例，截取的低压电容器事故跳闸事件规则解析结果数据中，array字段包含了该事件所有信号组合的可能。array字段的子列表中的元素即为信号，这样的元素可能为字典，也可能为字典组成的元组。针对字典型的元素，信号之间无顺序要求，即无序信号。针对元组型的元素，信号之间有序排列，即有序信号。scope字段的值有“同间隔”、“同主变”，即该事件的事件特征范围数据包括“同间隔”、“同主变”。
从电网告警事件规则解析结果数据中抽取信号节点的步骤为：按照array字段的子列表中的元素的顺序，生成信号节点ID，若元素为字典型元素，信号节点ID为从0开始的整型字符；若元素为元组型元素，信号节点ID为“主ID”+“次ID”的拼接字符。例如，某array字段的子列表为：[{……}，[{……}，{……}，{……}]，{……}]，则信号节点ID分别为：“0”、“1-0”、“1-1”、“1-2”、“2”，每个信号都有其一一对应的信号节点。而信号属性直接使用字典内的键值对即可，每个信号节点存储为字典，所有节点存储于nodes列表。
从电网告警事件规则解析结果数据中抽取非信号节点的步骤为：提取scope字段(即事件特征范围)的值，例如“同间隔”、“同主变”，则该规则图谱的非信号节点的ID分别为“3”、“4”，每种事件特征范围都有其一一对应的非信号节点，对非信号节点设置type字段，取值分别为“间隔”、“主变”，将非信号节点一并存入nodes列表。
步骤S102中，针对有序的各个信号节点，基于有序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成有序的各个信号节点之间的有向边。例如，有序的各个信号节点ID分别为：“1-0”、“1-1”、“1-2”，则有序信号间的有向边仅为两条，即{source:1-0,target:1-1},{source:1-1,target:1-2}。
针对无序的各个信号节点，基于无序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成无序的各个信号节点之间的无向边。例如，无序的各个信号节点ID分别为：“0”、“2”，则无序信号间的无向边仅为一条，即{source:0,target:2}。
针对有序的信号节点与无序的信号节点，基于有序的信号节点与无序的信号节点之间的时间约束关系，生成有序的信号节点与无序的信号节点之间的无向边。例如，有序的各个信号节点ID分别为：“1-0”、“1-1”、“1-2”，无序的各个信号节点ID分别为：“0”、“2”，则有序信号和无序信号间的无向边有六条，即{source:0,target:1-0}，{source:0,target:1-1}，{source:0,target:1-2}，{source:2,target:1-0}，{source:2,target:1-1}，{source:2,target:1-2}。
需要说明的是，无论是有向边，还是无向边，均需满足规则对信号的时间约束条件，因此每条信号之间的边都需增设字段“time”，取值为所有事件特征与事件要求的最大时间约束值，即20秒。
步骤S103中，例如，无序的各个信号节点ID分别为：“0”、“2”，其事件特征要求为同厂站，且厂站的非信号节点ID为3，则同厂站的空间边可表示为：{source:0,target:3}，{source:2,target:3}。
如果有序的各个信号节点ID分别为：“1-0”、“1-1”、“1-2”，其事件特征要求为同间隔，且间隔的非信号节点ID为4，则同间隔的空间边可表示为：{source:1-0,target:4}，{source:1-1,target:4}，{source:1-2,target:4}。
步骤S104中，从电网告警事件规则表中获取每种伴随特征对应的伴随信号字典；将所述伴随信号字典组成的列表确定为伴随信号节点。
如图3所示，事件特征序号包括@1、@2、@3、@4、@5、@6、@7，但是@6、@7并未在事件规则表达式中出现，而是作为伴随信号存在。伴随信号有两个特点：识别顺序滞后于核心信号图谱的识别、其时空间要求与核心信号相同。基于以上两个特点，在一个规则图谱的内部，单独封装伴随信号的节点和边。
步骤S105中，例如伴随信号节点ID分别为：“a-1”、“a-2”，信号节点ID分别为：“0”、“1-0”、“1-1”、“1-2”、“2”，伴随信号节点与信号节点间存在无向的时间边，即{source:a-1,target:0}，{source:a-1,target:1-0}，{source:a-1,target:1-1}，{source:a-1,target:1-2}，{source:a-1,target:2}，{source:a-2,target:0}，{source:a-2,target:1-0}，{source:a-2,target:1-1}，{source:a-2,target:1-2}，{source:a-2,target:2}。
步骤S106中，例如伴随信号节点ID分别为：“a-1”、“a-2”，非信号节点ID分别为“3”、“4”，伴随信号节点与非信号节点间存在有向的空间边，即{source:a-1,target:3}，{source:a-1,target:4}，{source:,a-2,target:3}，{source:a-2,target:4}。
经过上述步骤S101-S106，得到了信号节点、非信号节点、伴随信号节点，及各节点之间的边，最终将电网告警事件规则解析结果转化为如图4所示的用于图搜索的规则图谱，以进行高效地图搜索操作。
由于用于图搜索的规则图谱中涉及了信号节点、非信号节点、伴随信号节点的属性以及各节点之间的有向边和/或无向边，信息量较大，将这些信息全部进行可视化存在一定难度，不易用清晰的方式呈现。为了解决该问题，本发明实施例还提供一种电网告警事件规则解析结果的用于可视化的规则图谱转化方法。
请参照图5，图5为本申请实施例所提供的一种电网告警事件规则解析结果的用于可视化的规则图谱转化方法的流程图。如图5所示，所述方法可以包括以下步骤：
S501、获取各个所述信号节点的典型间隔信息、典型设备信息和信号特征；
S502、将各个所述信号节点的典型间隔信息和典型设备信息分别以非信号节点的形式抽离成典型间隔节点和典型设备节点；
S503、基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；
S504、基于各个信号节点与相应典型设备节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与相应典型设备节点之间的有向边；
S505、基于各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的空间约束关系，生成各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的有向边，从而构建出用于可视化的规则图谱。
步骤S501中，假设获取到的各个所述信号节点的典型间隔信息、典型设备信息和信号特征如下表所示：
其中，“空”表示适合匹配任意情况，“空1”、“空2”仅为避免出现信号节点-典型设备节点-典型间隔节点路径不唯一的情况。
步骤S502中，基于上表的信息可以抽取出以下节点：
信号节点：“空status:1”、“重合闸出口status:1”、“全站事故总status:1”；
典型间隔节点：“35kV及以下线路”、“空”；
典型设备节点：“断路器位置1”、“空1”、“空2”。
步骤S503中，针对有序的各个信号节点，基于有序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成有序的各个信号节点之间的有向边。针对无序的各个信号节点，基于无序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成无序的各个信号节点之间的无向边。针对有序的信号节点与无序的信号节点，基于有序的信号节点与无序的信号节点之间的时间约束关系，生成有序的信号节点与无序的信号节点之间的无向边。
在本实施例中，信号节点：“空status:1”、“重合闸出口status:1”、“全站事故总status:1”之间的有向边仅为两条，即{source:空status:1,target:重合闸出口status:1},{source:重合闸出口status:1,target:全站事故总status:1}。
步骤S504中，信号节点：“空status:1”、“重合闸出口status:1”、“全站事故总status:1”与典型设备节点：“断路器位置1”、“空1”、“空2”之间的有向边为三条，即{source:空status:1,target:断路器位置1},{source:重合闸出口status:1,target:空1}，{source:全站事故总status:1,target:空2}。
步骤S505中，典型设备节点：“断路器位置1”、“空1”、“空2”与典型间隔节点：“35kV及以下线路”、“空”的有向边为三条，即{source:断路器位置1,target:35kV及以下线路},{source:空1,target:35kV及以下线路}，{source:空2,target:空}。
经过上述步骤S501-S505，得到了信号节点、典型设备节点、典型间隔节点，以及各节点之间的边，最终将电网告警事件规则解析结果转化为如图所示的用于可视化的规则图谱，使每条规则查看起来更为清晰，同时可以进行规则的两两比较计算相似度。
本申请实施例提供的一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法，首先从电网告警事件规则解析结果数据中抽取信号节点和非信号节点；所述电网告警事件规则解析结果数据中，每个信号都有其一一对应的信号节点，每种事件特征范围都有其一一对应的非信号节点；基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；基于各个信号节点与非信号节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与非信号节点之间的有向边；然后基于每个电网告警事件的伴随信号建立伴随信号节点；基于各个信号节点与伴随信号之间的时间约束关系，生成各个信号节点与伴随信号之间的无向边；基于各个非信号节点与伴随信号之间的空间约束关系，生成各个非信号节点与伴随信号之间的有向边，可以将电网告警事件规则解析结果转化为用于图搜索的规则图谱，以进行高效地图搜索操作。
进一步地，本申请实施例还获取各个所述信号节点的典型间隔信息、典型设备信息和信号特征，并将各个所述信号节点的典型间隔信息和典型设备信息分别以非信号节点的形式抽离成典型间隔节点和典型设备节点；然后基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；基于各个信号节点与相应典型设备节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与相应典型设备节点之间的有向边；基于各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的空间约束关系，生成各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的有向边，可以将电网告警事件规则解析结果转化为用于可视化的规则图谱，使每条规则查看起来更为清晰，同时可以进行规则的两两比较计算相似度。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化装置、电子设备、以及计算机存储介质等，具体可参见以下实施例。
请参照图7，图7为本申请实施例所提供的一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化装置的结构示意图。如图7所示，所述装置可以包括：
抽取模块701，用于从电网告警事件规则解析结果数据中抽取信号节点和非信号节点；所述电网告警事件规则解析结果数据中，每个信号都有其一一对应的信号节点，每种事件特征范围都有其一一对应的非信号节点；
第一生成模块702，用于基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；
第二生成模块703，用于基于各个信号节点与非信号节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与非信号节点之间的有向边；
建立模块704，用于基于每个电网告警事件的伴随信号建立伴随信号节点；
第三生成模块705，用于基于各个信号节点与伴随信号之间的时间约束关系，生成各个信号节点与伴随信号之间的无向边；
第四生成模块706，用于基于各个非信号节点与伴随信号之间的空间约束关系，生成各个非信号节点与伴随信号之间的有向边，从而构建出用于图搜索的规则图谱。
在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：
获取模块707，用于获取各个所述信号节点的典型间隔信息、典型设备信息和信号特征；
抽离模块708，用于将各个所述信号节点的典型间隔信息和典型设备信息分别以非信号节点的形式抽离成典型间隔节点和典型设备节点；
第五生成模块709，用于基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；
第六生成模块710，用于基于各个信号节点与相应典型设备节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与相应典型设备节点之间的有向边；
第七生成模块711，用于基于各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的空间约束关系，生成各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的有向边，从而构建出用于可视化的规则图谱。
本申请实施例公开了一种电子设备，如图8所示，包括：处理器801、存储器802和总线803，所述存储器802存储有所述处理器801可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器801与所述存储器802之间通过总线803通信。所述机器可读指令被所述处理器801执行时执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
本申请实施例所提供的进行电网告警事件规则解析结果的图谱转化的计算机程序产品，包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法，其特征在于，包括：
从电网告警事件规则解析结果数据中抽取信号节点和非信号节点；所述电网告警事件规则解析结果数据中，每个信号都有其一一对应的信号节点，每种事件特征范围都有其一一对应的非信号节点；
所述从电网告警事件规则解析结果数据中抽取信号节点包括：按照array字段的子列表中的元素的顺序，生成信号节点ID，若元素为字典型元素，所述信号节点ID为从0开始的整型字符；若元素为元组型元素，所述信号节点ID为主ID与次ID的拼接字符；
所述从电网告警事件规则解析结果数据中抽取非信号节点包括：提取事件特征范围的值，每种事件特征范围都有其一一对应的非信号节点；对所述非信号节点设置type字段；
基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边，包括：针对有序的各个信号节点，基于有序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成有序的各个信号节点之间的有向边；针对无序的各个信号节点，基于无序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成无序的各个信号节点之间的无向边；针对有序的信号节点与无序的信号节点，基于有序的信号节点与无序的信号节点之间的时间约束关系，生成有序的信号节点与无序的信号节点之间的无向边；
基于各个信号节点与非信号节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与非信号节点之间的有向边；
基于每个电网告警事件的伴随信号建立伴随信号节点，包括：从电网告警事件规则表中获取每种伴随特征对应的伴随信号字典；将所述伴随信号字典组成的列表确定为伴随信号节点；
基于各个信号节点与伴随信号之间的时间约束关系，生成各个信号节点与伴随信号之间的无向边；
基于各个非信号节点与伴随信号之间的空间约束关系，生成各个非信号节点与伴随信号之间的有向边，从而构建出用于图搜索的规则图谱。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电网告警事件规则解析结果数据中包括多个电网告警事件的信号和事件特征范围数据，每个电网告警事件包括若干事件特征，每个事件特征包括若干信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取各个所述信号节点的典型间隔信息、典型设备信息和信号特征；
将各个所述信号节点的典型间隔信息和典型设备信息分别以非信号节点的形式抽离成典型间隔节点和典型设备节点；基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边：
基于各个信号节点与相应典型设备节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与相应典型设备节点之间的有向边；
基于各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的空间约束关系，生成各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的有向边，从而构建出用于可视化的规则图谱。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边，包括：
针对有序的各个信号节点，基于有序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成有序的各个信号节点之间的有向边；
针对无序的各个信号节点，基于无序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成无序的各个信号节点之间的无向边；
针对有序的信号节点与无序的信号节点，基于有序的信号节点与无序的信号节点之间的时间约束关系，生成有序的信号节点与无序的信号节点之间的无向边。
5.一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化装置，其特征在于，包括：
抽取模块，用于从电网告警事件规则解析结果数据中抽取信号节点和非信号节点；所述电网告警事件规则解析结果数据中，每个信号都有其一一对应的信号节点，每种事件特征范围都有其一一对应的非信号节点，包括：按照array字段的子列表中的元素的顺序，生成信号节点ID，若元素为字典型元素，所述信号节点ID为从0开始的整型字符；若元素为元组型元素，所述信号节点ID为主ID与次ID的拼接字符；提取事件特征范围的值，每种事件特征范围都有其一一对应的非信号节点；对所述非信号节点设置type字段；
第一生成模块，用于基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边，包括：针对有序的各个信号节点，基于有序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成有序的各个信号节点之间的有向边；针对无序的各个信号节点，基于无序的各个信号节点之间的时间约束关系，生成无序的各个信号节点之间的无向边；针对有序的信号节点与无序的信号节点，基于有序的信号节点与无序的信号节点之间的时间约束关系，生成有序的信号节点与无序的信号节点之间的无向边；
第二生成模块，用于基于各个信号节点与非信号节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与非信号节点之间的有向边；
建立模块，用于基于每个电网告警事件的伴随信号建立伴随信号节点，包括：从电网告警事件规则表中获取每种伴随特征对应的伴随信号字典；将所述伴随信号字典组成的列表确定为伴随信号节点；
第三生成模块，用于基于各个信号节点与伴随信号之间的时间约束关系，生成各个信号节点与伴随信号之间的无向边；
第四生成模块，用于基于各个非信号节点与伴随信号之间的空间约束关系，生成各个非信号节点与伴随信号之间的有向边，从而构建出用于图搜索的规则图谱。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：
获取模块，用于获取各个所述信号节点的典型间隔信息、典型设备信息和信号特征；
抽离模块，用于将各个所述信号节点的典型间隔信息和典型设备信息分别以非信号节点的形式抽离成典型间隔节点和典型设备节点；
第五生成模块，用于基于各个信号节点之间的时间约束关系，生成各个信号节点之间的有向边和/或无向边；
第六生成模块，用于基于各个信号节点与相应典型设备节点之间的空间约束关系，生成各个信号节点与相应典型设备节点之间的有向边；
第七生成模块，用于基于各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的空间约束关系，生成各个典型设备节点与相应典型间隔节点之间的有向边，从而构建出用于可视化的规则图谱。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1至4任一所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至4任一所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011158375.2A CN112148933B (zh) | 2020-10-26 | 2020-10-26 | 一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011158375.2A CN112148933B (zh) | 2020-10-26 | 2020-10-26 | 一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112148933A CN112148933A (zh) | 2020-12-29 |
| CN112148933B true CN112148933B (zh) | 2024-05-03 |
Family
ID=73955033
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011158375.2A Active CN112148933B (zh) | 2020-10-26 | 2020-10-26 | 一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112148933B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112784025B (zh) * | 2021-01-12 | 2023-08-18 | 青岛明略软件技术开发有限公司 | 一种目标事件的确定方法和装置 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103646348A (zh) * | 2013-09-26 | 2014-03-19 | 国家电网公司 | 一种保存厂站接线图全景反演上下文方法 |
| CN109447048A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-03-08 | 苏州闪驰数控系统集成有限公司 | 一种人工智能预警系统 |
| CN109634987A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-04-16 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 电网图数据库的查询方法及装置 |
| CN110336375A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-15 | 国网江苏省电力有限公司 | 一种电网监控告警信息的处理方法及系统 |
| CN111208385A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-29 | 云南电网有限责任公司玉溪供电局 | 电网在线故障分层诊断方法 |
| CN111382564A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-07-07 | 北京用尚科技股份有限公司 | 一种基于网络拓扑的电网监视告警事件化分析及推送方法 |
| CN111768077A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-10-13 | 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 | 一种基于知识图谱的电网跳闸事件智能识别方法 |
| CN112149759A (zh) * | 2020-10-26 | 2020-12-29 | 北京明略软件系统有限公司 | 一种事件图谱的匹配方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112163413A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-01-01 | 北京明略软件系统有限公司 | 告警事件规则的解析方法、装置、电子设备及存储介质 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090234845A1 (en) * | 2006-02-22 | 2009-09-17 | Desantis Raffaele | Lawful access; stored data handover enhanced architecture |
-
2020
- 2020-10-26 CN CN202011158375.2A patent/CN112148933B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103646348A (zh) * | 2013-09-26 | 2014-03-19 | 国家电网公司 | 一种保存厂站接线图全景反演上下文方法 |
| CN109634987A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-04-16 | 全球能源互联网研究院有限公司 | 电网图数据库的查询方法及装置 |
| CN109447048A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-03-08 | 苏州闪驰数控系统集成有限公司 | 一种人工智能预警系统 |
| CN110336375A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-15 | 国网江苏省电力有限公司 | 一种电网监控告警信息的处理方法及系统 |
| CN111208385A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-29 | 云南电网有限责任公司玉溪供电局 | 电网在线故障分层诊断方法 |
| CN111382564A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-07-07 | 北京用尚科技股份有限公司 | 一种基于网络拓扑的电网监视告警事件化分析及推送方法 |
| CN111768077A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-10-13 | 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 | 一种基于知识图谱的电网跳闸事件智能识别方法 |
| CN112149759A (zh) * | 2020-10-26 | 2020-12-29 | 北京明略软件系统有限公司 | 一种事件图谱的匹配方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112163413A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-01-01 | 北京明略软件系统有限公司 | 告警事件规则的解析方法、装置、电子设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Recovery from Link Failures in a Smart Grid Communication Network using OpenFlow;Daniel Gyllstrom et al.;《2014 IEEE International Conference on Smart Grid Communications》;254-259 * |
| 基于正则表达式的图模式匹配算法研究;薛少童;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;I139-96 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112148933A (zh) | 2020-12-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6919569B2 (ja) | ログ分析システム、方法、及び記録媒体 | |
| CN107832407B (zh) | 用于生成知识图谱的信息处理方法、装置和可读存储介质 | |
| CN108280051B (zh) | 一种文本数据中错误字符的检测方法、装置和设备 | |
| CN107145516B (zh) | 一种文本聚类方法及系统 | |
| US20180349250A1 (en) | Content-level anomaly detector for systems with limited memory | |
| CN112070416B (zh) | 基于ai的rpa流程的生成方法、装置、设备及介质 | |
| CN113254255B (zh) | 一种云平台日志的分析方法、系统、设备及介质 | |
| CN112148933B (zh) | 一种电网告警事件规则解析结果的图谱转化方法及装置 | |
| CN112948596B (zh) | 知识图谱构建方法、装置、计算机设备及计算机存储介质 | |
| CN112612664A (zh) | 电子设备的测试方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN115618249A (zh) | 一种基于LargeVis降维与DBSCAN聚类的低压配电台区相位识别方法 | |
| CN116881675A (zh) | 一种基于贝叶斯算法的电力设备状态监测方法 | |
| CN103810386B (zh) | 一种基于非监督学习的继电保护装置聚类方法 | |
| CN116500385A (zh) | 输电网监测校验方法、装置、设备和介质 | |
| CN115017898A (zh) | 敏感文本的识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116484826A (zh) | 一种操作票生成方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110442671A (zh) | 一种非结构化数据处理的方法和系统 | |
| CN111143296A (zh) | 变电站scd文件分类方法、装置、终端及存储介质 | |
| Wang et al. | Two‐layer coordination architecture HIF detection with µPMU data | |
| Vivaldi et al. | Smart alarm and event processing | |
| CN111368387A (zh) | 一种电力系统仿真数据文本化方法 | |
| CN112464416B (zh) | 一键式变电站全站定值生成的方法及系统 | |
| CN112383146B (zh) | 变电站二次设备遥信监视操作任务的生成方法 | |
| CN112714057B (zh) | 即时消息处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115345148B (zh) | 一种电网网络瞬时状态的形式化表达与解析方法 |
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 | ||
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20220729 Address after: 100023 03, floors 1-2, building 4, yard 1, Huangchang Nanli, Chaoyang District, Beijing Applicant after: Beijing Mingyuan Electronics Technology Co.,Ltd. Address before: A1002, 10th floor, building 1, yard 1, Zhongguancun East Road, Haidian District, Beijing Applicant before: MININGLAMP SOFTWARE SYSTEMS Co.,Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20230419 Address after: 266399 No.3 Changjiang Road, Jiaozhou Economic and Technological Development Zone, Jiaozhou City, Qingdao City, Shandong Province Applicant after: Qingdao Mingyue Software Technology Development Co.,Ltd. Address before: 100023 03, floors 1-2, building 4, yard 1, Huangchang Nanli, Chaoyang District, Beijing Applicant before: Beijing Mingyuan Electronics Technology Co.,Ltd. |
|
| GR01 | Patent grant |