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公开(公告)号:CN119961438A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202411808890.9
申请日:2024-12-10
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/31 , G06F21/60
Abstract: 本发明提供了一种基于知识库的电力敏感数据识别方法及系统,包括:获取用户上传的电力数据,基于电力数据的标签将电力数据进行图结构转化,得到输入信息图;利用轻量级VF3算法,对输入信息图与敏感信息知识库中的敏感图进行关联性匹配,得到输入信息图与敏感图的数据关联关系,进而确定所述电力数据是否为电力敏感数据;所述敏感信息知识库基于多个敏感图构建,敏感图基于电力交易数据中若干个构成敏感信息的数据元素及其之间的联系得到;利用轻量级VF3算法将敏感信息知识库中的图与输入信息图进行图匹配,能够挖掘数据之间的复杂关联,快速准确的识别数据组合产生的敏感信息。
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公开(公告)号:CN119670819A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202411824824.0
申请日:2024-12-12
IPC: G06N3/0475 , G06N3/094 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种电网调度AI测试数据可信度评估方法及装置,该方法包括:对电网生数据进行预处理;根据电网AI应用场景,将预处理后的数据整理为多个数据对;根据多个所述数据对,基于Wasserstein距离构建分布鲁棒优化的模糊集;根据所述模糊集,衡量数据分布偏移程度,根据所述数据分布偏移程度评估电网调度AI测试数据的可信度。本申请中,将电网AI测试数据的数据生成及传递过程中,数据缺失和异常问题之外的可信因素通过数据偏移解释,而数据偏移通过基于Wasserstein距离的可信度指标进行度量,以实现对电网调度AI测试数据的可信度评估。本申请通过分布鲁棒优化的框架设计可信度指标,因此能够为电网AI测试数据集和后续电网调度AI提供鲁棒性和可解释性。
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公开(公告)号:CN119276603A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411558629.8
申请日:2024-11-04
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国网河北省电力有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H04L9/40 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的高等级安全威胁监测方法及系统,包括构建电力监控系统网络攻击图样本集;对所述电力监控系统网络攻击图样本集进行样本增强;对增强后电力监控系统网络攻击图样本进行图神经网络训练得到图神经网络模型,通过所述图神经网络模型预测提取高等级网络攻击演化路径。本发明利用图神经网络模型,对于攻击路径网络解释具有很好的适配性能,并且将注意力机制与互信息运用到图神经网络中,可以更好的提取攻击路径网络的关键信息,因此可以达到良好的效果。
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公开(公告)号:CN119130716A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411153170.3
申请日:2024-08-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor: 程海花 , 黄子蒙 , 金一丁 , 曾丹 , 曹晓峻 , 冯树海 , 杨争林 , 郑亚先 , 龙苏岩 , 杨辰星 , 邢通 , 孙阳盛 , 薛必克 , 郭艳敏 , 王高琴 , 石飞 , 史新红 , 徐骏 , 张旭 , 冯恒 , 王治华 , 陈宏福 , 胡友琳 , 黄文渊 , 王一凡 , 刘子杰 , 黄春波 , 王子恒 , 郑恒峰 , 杨开元
IPC: G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/06 , G06Q10/0631 , G06Q40/04
Abstract: 本发明属于电力交易技术领域,公开了支持省间中长期高频次交易的通道ATC的锁定方法及系统,方法包括:获取电力交易网络中每笔交易的交易时间,根据交易时间,设定输电通道在交易起始、终止时间上的ATC锁定标识;读取输电通道的ATC锁定标识,判断交易涉及的输电通道的锁定状态是否为非锁定;对非锁定状态的该交易计算通道剩余ATC,并解锁交易通道。本发明考虑了不同交易涉及到不同输电通道,按需锁定相关的输电通道,而不是锁定所有通道,更有利于交易的高效运营组织;提出了通道ATC锁定标识设计及库表结构,锁定标识与输电通道ID及交易时间绑定,尽可能最小化被锁定通道的范围,也有利于省间中长期交易的高频次组织。
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公开(公告)号:CN118690370A
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202410715252.6
申请日:2024-06-04
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种基于IPDR的电力监控系统数据安全防护方法及系统,涉及数据安全防护技术领域,包括分析电力监控系统业务场景中各环节的数据流通共享安全风险,基于改进后的Apriori算法进行数据资产梳理和分类;基于风险分析和改进后的Apriori算法生成关联规则,制定数据生命周期各阶段的防护措施;进行数据全生命周期管控,基于改进后的Apriori算法的分析结果优化各环节的安全措施,建立IPDR模型的防护技术框架,进行数据安全防护。本发明所述方法针对数据生命周期的各个阶段制定相应的防护措施,提高了整体安全防护的精确性和有效性;通过全生命周期的数据管控和IPDR模型的建立,增强了电力监控系统的整体安全性和可靠性。
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公开(公告)号:CN113361859B
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202110506565.7
申请日:2021-05-10
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F16/36 , H02J3/00 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的电网故障分析决策系统,属于电网故障分析决策领域,涉及知识图谱技术,用于解决传统数学模型的诊断方法不能保证诊断的准确性和快速性等要求的问题,本发明设置有信息提取模块、服务器、模型建立模块、数据采集模块、数据存储模块、故障预测模块、模型更新模块、数据处理模块以及故障处理模块;模型建立模块用于建立电网故障模型;模型更新模块用于对电网故障模型进行更新;数据处理模块用于对数据采集模块采集的电网实时数据进行处理;故障预警模块用于对数据处理模块发送的实时状态流以及判断的类型进行故障预警;实现诊断的准确性和快速性。
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公开(公告)号:CN116032557B
公开(公告)日:2024-07-02
申请号:CN202211606695.9
申请日:2022-12-13
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04L41/082 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种网络安全异常检测中深度学习模型的更新方法与装置,该方法包括:对不同网络安全场景的样本数据进行特征提取得到高维特征向量;输入至异常检测模型得到模型输入样本异常度值的原始输出值,对校正后的原始输出值进行漂移检测得到基于置信度的漂移检测结果;通过计算优化目标函数得到引起网络安全数据分布发生变化的漂移样本;利用漂移样本对异常检测模型进行模型重训练,通过计算模型重训练时的损失函数以优化模型参数权重,并基于优化后的模型参数权重以得到训练好的异常检测模型。本发明能准确的检测出分布的漂移,降低标注样本带来的人力开销,在拟合新环境的代表性样本的同时保证不会遗忘原有模型中的有效知识。
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公开(公告)号:CN117610271A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311590846.0
申请日:2023-11-27
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06F30/20 , H04L67/12 , H04L9/40 , G06N5/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于安全防护的电力数据采集的设备选择方法及系统,方法包括建立面向数据采集的数学模型;定义电力监控数据采集模式、数据采集质量、采集设备及其资源消耗产生的代价、贡献的奖励、以及累积奖励;根据电力监控数据采集系统建立多臂赌博机MAB模型,应用MAB策略模拟监控主机对采集设备的选择;采用差分隐私机制对MAB模型进行数据安全防护;采用∈‑优先算法对MAB模型进行优化,得到对采集设备选择的最佳方案。通过建立多臂赌博机MAB模型与采用差分隐私机制来保护奖励的数据安全,实现电力监控数据采集在功能上具备高效的数据采集能力且进一步提高了安全性。
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公开(公告)号:CN117277315B
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202311552596.1
申请日:2023-11-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力自动化技术领域,公开一种省间省内市场自适应出清方法、装置、设备及介质;所述方法,包括:获取初始省间购电需求量输入上层省间模型优化求解;获得省间购电需求量以及省间购电价格;将省间购电价格输入下层受端省内模型优化求解获得省内购电价格;根据省间购电价格和省内购电价格计算省间省内价差;将省间省内价差与预设价差阈值比较,判断省间省内电价是否收敛;收敛时获得的输出为出清结果;如果不收敛,基于改进的迭代算法对省间省内价差对省间购需求量的梯度等效后迭代计算,直至省间省内电价收敛输出出清结果。本发明解决了现有技术迭代步长更新方法尚不明确,实用
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公开(公告)号:CN117315420A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311217377.8
申请日:2023-09-20
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V40/10 , G06V40/70 , G06V40/16 , G06V20/64 , G06V10/20 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种多模态网络培训系统学员学习状态评价方法及系统,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1,采集预设时间段内培训学员的脑电信号和面部图像,并对所述脑电信号和所述面部图像分别进行预处理,以截取出多个待识别脑电信号和多个待识别面部图像;步骤2,定义三维情绪模型的维度与等级,采用统计量指标分别对多个所述待识别脑电信号和待识别面部图像进行计算以判定每一个所述待识别脑电信号和每一个所述待识别面部图像在所述三维情绪模型中所属维度与所属等级;步骤3,以三维情绪模型中的每一维度中每一等级的识别次数作为输入,利用所述三维情绪模型构建层次分析法,以对所述培训学员的学习状态进行评分。
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