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公开(公告)号：CN118330045A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410212023.2
申请日：2024-02-27
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了采集杆塔超声波信号，预处理后利用小波包分析提取特征，判断腐蚀程度；利用反向传播神经网络学习超声波信号中的频谱能量特征，采用L‑M算法优化权值，根据超声波信号衰减特性，获取波速和传播时间确定腐蚀位置；提取图像特征，构建卷积神经网络模型进行训练，利用卷积神经网络模型对输电杆塔腐蚀图像进行识别；对经过处理后的超声波信号和图像数据进行融合处理，判别输电杆塔的腐蚀程度并及时预警。本发明方法结合了超声波检测和图像分析，能够判断输电杆塔腐蚀程度类型，使得维护人员能够了解腐蚀问题的发生，能够迅速采取行动，采取必要的维护措施，提高了对输电线路腐蚀情况的综合监测能力。
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公开(公告)号：CN118260693A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410369120.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于大数据和人工智能的可靠性数据异常检测与矫正方法，涉及电力系统运维技术领域，包括采集电力系统可靠性数据，构建可靠性数据异常检测神经网络进行异常数据监测；构建基于注意力机制的LSTM模型，结合训练后的可靠性数据异常检测神经网络，对检测的异常可靠性数据进行矫正；对电力系统可靠性数据的异常检测和矫正流程进行记录分析。本发明所述方法通过构建基于注意力机制的LSTM模型进行数据矫正，增强了模型对异常数据矫正的精准度，提高了电力系统的稳定性和安全性，通过对电力系统可靠性数据的异常检测和矫正流程进行详细记录和分析，可以及时调整模型结构、数据处理方法和训练策略，提高异常检测和矫正的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117938424A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311671714.0
申请日：2023-12-07
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , H04L67/12 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及电力系统攻击溯源的技术领域，具体为一种基于异构图注意力网络的APT攻击溯源方法及系统，其中溯源方法包括，收集电力系统日志数据并构建APT攻击溯源图；对构建的APT攻击溯源图进行图形处理；构建异构图注意力网络模型对APT攻击溯源图进行训练；构建分析模型对训练结果进行分析，进而实现攻击溯源；本发明通过对电力系统的日志数据进行预处理，明确定义了每种边类型的源节点和目标节点的属性；通过引入注意力机制，分别对节点和边进行注意力学习，能够精确地捕捉事件之间的关系；通过分层池化层的操作，整个图被表示为一组节点特征和邻接矩阵，为后续的图分类任务提供强有力的输入。
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公开(公告)号：CN117933692A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311688224.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种基于雷击跳闸率计算的配网雷害风险评估方法及系统，涉及电气设备及电气工程技术领域，包括：利用Arcgis地理信息处理软件提取配电线路杆塔所处地形地貌，识别处于特殊地形地貌高雷害风险的杆塔；基于历史运维数据，标记历史雷击故障杆塔；基于雷电定位系统统计的配电线路走廊历史落雷数据，根据圆域统计法计算分析每个杆塔处的地闪密度；基于ATP‑EMTP电磁暂态仿真分析线路耐雷水平，进一步求取线路雷击跳闸率，根据分级规则统计高风险杆塔号；通过多因素雷害风险综合评估模型，输出待防雷改造的杆塔。本发明可自动调节分布式电源的无功输出，提高电网运行效率和可靠性。为分布式电源的智能管理和电网的现代化升级提供重要支持。
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公开(公告)号：CN117574791A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311330281.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/28 , G06T17/20 , G06F21/60 , G06F111/20 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种变压器温度流体场网格优化方法及系统，包括：获取变压器结构并建立三维模型，分别对模型进行粗剖和细剖，得到粗剖模型的初始网格和细剖模型的细密网格。分别对所述初始网格和所述细密网格进行温度‑流体场计算，将计算结果进行对比，得到结果相对误差，当所述结果相对误差大于设定阈值时，对所述粗剖模型的所述初始网格进行局部加密。将局部加密后的计算结果循环所述温度‑流体场计算，并进行循环所述局部加密，直到所述结果相对误差满足要求，确定网格方案。本发明针对性地对关键区域进行局部加密，确保了计算的高准确性。有效地缩减了总网格数量，既节约了计算资源，又简化了剖分工作，提高了计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117351650A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311280112.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种考虑地质数据的洪涝预警方法及系统，涉及考虑地质数据的洪涝预警领域，包括采集预测地点气象信息，确定洪涝预测区域和洪涝预测时期；获取洪涝预测区域内的地质监测数据，构建地质分析模型，解析地质监测数据以得到洪涝预测修正数据；根据修正数据修正已预测的洪涝区域和洪涝时期，并进行相应的警告。我方发明通过综合分析预测地点土壤的各项参数，能够更全面地理解可能的风险因素，提供更为综合和全面的洪涝风险评估，并根据评估和报警信息制定更为精确和实用的防灾策略和措施。
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公开(公告)号：CN116781330A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310614671.6
申请日：2023-05-29
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H04L9/40 , G06F18/211 , G06F18/2135 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06F18/20 , G06N7/01
Abstract: 本申请公开一种改进型贝叶斯理论的SQL注入检测方法，包括步骤：采集SQL请求数据；对采集的SQL请求数据进行预处理；对预处理后的SQL请求数据进行特征选择；统计特征量；存储SQL请求数据在数据库中；对数据库中的SQL请求数据进行二次处理避免过度拟合和复杂度过高；建立改进型SQL注入检测模型；对模型进行训练与优化，得到训练好的改进型SQL注入检测模型；针对新的SQL请求数据，通过训练好的改进型SQL注入检测模型判断新的SQL请求是否存在SQL注入攻击行为。本发明涉及的技术方案，相较于现有技术而言，具有学习速度快、准确性高的效果，可以有效地识别和拦截SQL注入攻击行为，保障企业安全和用户隐私，此外，本申请还涉及一种电子设备，同样具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN116502517A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310179689.8
申请日：2023-02-28
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/006 , G06F119/08 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明属于变压器安全控制技术领域，具体涉及一种考虑风速的变压器绕组热点温度计算方法。本发明结合外界环境风速对变压器绕组热点温度的影响特性，修正了常用的变压器绕组热点温度计算的经验公式，并采用多物理场计算或者实际温升试验的方法确定热点温度受外界环境风速影响的数据集，最终采用粒子群算法确定了改进修正后的变压器绕组热点温度计算的经验公式的最优参数，拓宽了经验公式在计算绕组热点温度时的适用范围，并保障了改进经验公式对变压器绕组热点温度的计算精度。
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公开(公告)号：CN116455663A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310494274.X
申请日：2023-05-05
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H04L9/40 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提出一种基于BP神经网络的CSRF攻击检测方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤1：获取客户端向服务器发送的实时HTTP请求；步骤2：提取所述实时HTTP请求的检测字段；步骤3：向BP神经网络输入所述实时HTTP请求的检测字段，得到CSRF攻击检测结果；所述BP神经网络是改进型的BP神经网络，能够动态地调整学习率，还能在网络的每一层输入前进行批量归一化操作。本发明利用改进型的BP神经网络，实现BP网络学习率的进行动态更新，不断优化BP神经网络模型，以此提高CSRF攻击检测结果的正确率，维护网络的安全运行。
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公开(公告)号：CN116455655A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310466110.6
申请日：2023-04-27
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H04L9/40 , G06F18/2135 , G06F18/2433
Abstract: 一种基于KPCA算法的SYN Flood攻击检测方法及系统，所述方法包括：步骤1：收集历史TCP连接数据；步骤2：对所述历史TCP连接数据中的数据进行数据预处理，构建TCP连接特征向量，并将所述初始数据集划分为训练集和测试集；步骤3：利用KPCA算法对构建好的所述TCP连接特征向量进行特征提取，提取出低维空间中的主成分特征向量；步骤4：利用提取到的所述主成分特征向量、所述训练集以及测试集对分类器模型进行训练与优化；步骤5：获取目标网络的实时TCP连接数据，将所述实时TCP连接数据输入到完成优化和训练中的所述分类器模型中，得到SYN Flood攻击的检测结果。本发明通过KPCA算法对TCP连接特征向量进行核主成分分析，能够提高分类器分类结果的效率和准确率。
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