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公开(公告)号：CN117478365A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311341233.3
申请日：2023-10-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种计及攻击的能源互联网用电数据软恢复方法、设备及介质，通过在考虑噪声的情况下，根据不同的入侵攻击场景以及用电数据固有的周期特性，分解用电数据矩阵，并依据电网拓扑结构，结合时空相关特性，构建用电关系的时空正则化项，构建入侵用电数据模型，再依据矩阵补全和ADMM等理论方法，最终实现网络攻击环境下能源互联网数据的高精度软恢复。本发明能够有效地处理量测数据中的缺失、异常数据，并快速恢复能源互联网数据，本技术是一种策略性方法，通过使用本方法可以使得网络攻击环境下能源互联网数据的高精度软恢复，保证相关业务系统正常提供服务。
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公开(公告)号：CN116865991A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310591364.0
申请日：2023-05-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于分布式状态估计的有源配电网攻击检测方法，首先将电力信息系统中的节点分为N个区域，并对每一区域中的节点建立有源配电网非线性量测模型，利用系统量测数据估计出状态量；针对虚假数据注入攻击与DOS攻击，通过马尔科夫过程判断各区域量测值是否遭受网络攻击，若某区域遭受网络攻击则判定该区域为被攻击区域；根据被攻击区域的测量值，使用扩展卡尔曼滤波模型对异常数据进行剔除与修正。本方法不仅可以使得配电网的状态得到快速准确估计，并且能够有效识别传统不良数据检测方法无法辨识的虚假数据攻击与DOS攻击，同时对异常数据进行剔除与修正，对提高有源配电网状态估计可靠性具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN116502106A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310440028.6
申请日：2023-04-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/2321 , H02J13/00 , G06N3/006 , G06Q50/06 , G06N3/126
Abstract: 本发明提出一种基于用户时间特性和多特征GEP的非侵入式负荷分解方法，利用基于密度的DBSCAN算法，结合时间分段设计功率和电流特征参数,以功率和电流谐波作为为负荷特征。对用户每日时间进行分段，计算不同时间段用户负荷使用概率。采用多特征GEP算法对最优函数进行了改进，结合时间分段概率特性，以达到准确地分解和识别各种电气设备的状态。与侵入式对比，非侵入式只在在用户入口处的总采集端设置监控设备，并对其进行测量分析，得出了各种负载在系统中的组成及状态。从面向用户的角度来看，非侵入式负荷分解的结果不仅可以提示用户哪些设置可能存于异常故障，还帮助用户根据用电状况详细的了解，有效地节约能源。
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公开(公告)号：CN114666409B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210180888.6
申请日：2022-02-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/568 , H04L67/10 , H04L67/1021 , H04L67/1008 , H04L67/51 , H04W28/14
Abstract: 本发明涉及一种边缘计算环境中基于缓存管理的服务迁移方法，将边缘节点上的资源分为三部分，包括运存状态服务占用资源、停机状态服务占用资源、以及空闲资源，监测边缘节点上所有服务运行所需的资源，根据待迁入服务，针对基站边缘云中心进行分析，逐层执行运行状态服务分析、停机状态服务分析、边缘节点空闲资源分析、以及停机状态服务占用资源释放分析，进而完成服务迁移设计策略，并在其中引入时间衰减策略，为停机状态服务资源释放的执行提供顺序依据，综合整个方案设计，提高了边缘节点中服务缓存的命中率，在完成基本服务迁移的同时，可以有效减少迁移次数，并最大化利用边缘节点的缓存功能。
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公开(公告)号：CN116128164A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310393294.8
申请日：2023-04-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/098 , G06N3/006
Abstract: 一种基于隐私保护的电力负荷短期预测系统及方法，是一种在影响因素复杂多变的负荷预测系统中，将BiLSTM神经网络与联邦学习相结合，利用BiLSTM的特性更加有效地学习各客户端本地负荷向量的时序特性，运用联邦学习保护各客户端的数据隐私并解决全局模型聚合过程中的隐私泄露问题的方法，它主要包含特征提取、LSTM双向学习、隐私保护三个部分。通过本方法可有效提高负荷预测模型的泛化能力，保护用户的数据隐私，提高电力负荷短期预测的精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109800059B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201910094908.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明提出了一种基于负载曲线相似度的云计算虚拟机迁移方法，获取所有物理机的剩余资源利用率曲线和所有要迁移的虚拟机的资源利用率曲线，根据皮尔森相关系数公式，得到由每一类资源的相似度组成的相似度向量，最后根据相似度向量和平均资源利用率求欧氏距离，来确定需要迁移的虚拟机和目标物理机。本发明将过载物理机一段时间内的负载作为迁移的标准，而不是仅关注过载一瞬间的负载情况，有效的保证了迁移之后一段时间内目标物理机不会发生过载，从而降低了迁移次数，减少了能耗。同时，将曲线的相似度作为迁移的标准之一，使得要迁移的虚拟机和目标物理机尽可能的互补，从而使得目标物理机的负载更为均衡。
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公开(公告)号：CN115052008A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210586470.5
申请日：2022-05-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/1097 , H04L9/40 , H04L9/32 , G06F16/23 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06F21/60 , G06F21/64
Abstract: 本发明涉及基于云存储的区块链数据链下存储方法，通过区块创建时间进行分类打包，并标记区块集合中用户节点参与的区块，减轻了区块链节点存储压力，提高存储和检索效率；具体对在本地保存时间超过预设时长的区块打包，并根据区块集合中的区块数量和记录用户参与交易的区块，生成描述字符串保存在链上；并对打包后的区块集合进行非对称加密，获取数字签名与打包文件一起上传云端；运用这种策略可以减少上传云存储频率，提高存储性能，并且区块链节点保存区块集合信息，提高访问效率，以及非对称加密和多处备份保证区块不可伪造、不可篡改。
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公开(公告)号：CN114666409A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210180888.6
申请日：2022-02-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/568 , H04L67/10 , H04L67/1021 , H04L67/1008 , H04L67/51 , H04W28/14
Abstract: 本发明涉及一种边缘计算环境中基于缓存管理的服务迁移方法，将边缘节点上的资源分为三部分，包括运存状态服务占用资源、停机状态服务占用资源、以及空闲资源，监测边缘节点上所有服务运行所需的资源，根据待迁入服务，针对基站边缘云中心进行分析，逐层执行运行状态服务分析、停机状态服务分析、边缘节点空闲资源分析、以及停机状态服务占用资源释放分析，进而完成服务迁移设计策略，并在其中引入时间衰减策略，为停机状态服务资源释放的执行提供顺序依据，综合整个方案设计，提高了边缘节点中服务缓存的命中率，在完成基本服务迁移的同时，可以有效减少迁移次数，并最大化利用边缘节点的缓存功能。
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公开(公告)号：CN113747499A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110941059.0
申请日：2021-08-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/02 , G06F16/11 , G06F16/172 , H04L29/08 , H04W28/20
Abstract: 本发明涉及一种基于移动边缘计算的任务迁移方法，采用全新设计逻辑，在被固定所设各服务器分别所对应通信范围共同覆盖的组网区域中，实现移动终端所对应计算任务的迁移，其中，在预判的移动终端移动方向上寻找迁移过的目标服务器，可以最大程度减少计算任务的迁移次数、以及迁移前后的网络开销，并使用加权的收益最大化算法，可以更高效率的利用预迁移服务器集合中的目标服务器；整个设计可以更高效保证计算任务迁移的快速和稳定，减少网络延迟，提高边缘计算服务器的利用效率，从而保证服务的稳定，改善用户体验。
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