公开(公告)号：CN112565177A

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN202011121292.6

申请日：2020-10-19

Applicant: 东南大学 ,  国网江苏省电力有限公司检修分公司

Inventor： 陈嘉琛 ,  杜璞良 ,  刘丰 ,  陈轩 ,  冷钊莹 ,  马子文 ,  陈中

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种适用于源网荷系统的网络入侵检测方法，包括：采集源网荷系统实时交互的网络流量数据；对采集的源网荷系统网络流量数据进行特征选取；基于主成分分析(PCA)算法对特征维数进行约简；基于神经网络分类器训练初始的网络入侵检测基学习器，并根据初始基学习器的训练误差计算样本权重；利用加权后的样本进行新一轮的神经网络分类器训练，得到更新后的网络入侵检测模型，并更新神经网络分类器的模型参数；根据迭代次数或者模型精度是否达到设定值来判断是否结束迭代。本发明基于AdaBoost集成学习训练神经网络分类器，够将多个精度相对较低的弱分类器综合优化，训练出精度较高的强分类器，提高网络入侵检测模型的泛化能力。

公开(公告)号：CN110110759A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201910300750.3

申请日：2019-04-15

Applicant: 东南大学

Inventor： 杜璞良 ,  赵家庆 ,  陈中 ,  郭家昌 ,  戴中坚 ,  马子文 ,  苏大威 ,  徐春雷 ,  吕洋 ,  丁宏恩 ,  田江 ,  霍雪松 ,  李春 ,  唐聪 ,  徐秀之 ,  俞瑜 ,  赵奇

IPC: G06K9/62 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供了一种基于多维度信息识别的电网电气信息指向方法及系统，首先对台区和上层变压器数据进行采集和预处理；其次基于处理后的台区与上层变压器负荷数据构建0-1规划模型，并基于模型寻优，获取电气指向概率；随后基于处理后的台区与上层变压器电压数据进行电压相关性分析，获取相关系数；最后对得到的概率，电压相关数据进行归一化处理，通过机器学习-SVM算法获取电气正确指向关系。本发明基于概率负荷匹配和电压相关性计算，可实现对当前电力公司系统上层变压器和台区建立正确的电气指向关系；能够更正当前电力系统中由于临时增设线路而导致系统电气指向信息不一致问题，降低调度人员的操作风险，确保电网安全运行。