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公开(公告)号：CN111275074B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010015226.4
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
Abstract: 本发明是一种基于栈式自编码网络模型的电力CPS信息攻击辨识方法，其特点是，包括的内容有：根据CPS数据非函数依赖以及非线性相关等性质，引入最大信息系数对数据特征进行选择，确定最优攻击特征集合；构建基于栈式自编码网络的信息攻击辨识模型，设置无监督预训练编码器与有监督微调分类器进行网络参数训练更新；实现了基于自适应布谷鸟算法的模型初始参数优化。解决了电力CPS信息攻击辨识过程中数据特征复杂、辨识精度相对较低等问题，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN103001918B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201210544409.0
申请日：2012-12-14
Applicant: 东北电力大学 , 吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本申请公开了一种非正交频分复用数据的传输方法，通过确保每路进行调制的子载波的频率为fk＝kΔf，且相邻子载波间隔Δf满足Δf≠1/T，使得接收机可以对接收信号采用DFT进行时频变换，来代替传统方法中对非正交信号的相关接收。采用本发明能够显著降低NFDM数据传输时接收机的实现复杂度。
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公开(公告)号：CN103001918A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210544409.0
申请日：2012-12-14
Applicant: 东北电力大学 , 吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本申请公开了一种非正交频分复用数据的传输方法，通过确保每路进行调制的子载波的频率为fk＝kΔf，且相邻子载波间隔Δf满足Δf≠1/T，使得接收机可以对接收信号采用DFT进行时频变换，来代替传统方法中对非正交信号的相关接收。采用本发明能够显著降低NFDM数据传输时接收机的实现复杂度。
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公开(公告)号：CN111242204A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010015277.7
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种运维管控平台故障特征提取方法，其特点是，包括：主成分分析特征提取和二次特征选择等内容。基于主成分分析特征提取能将高维空间样本变换为低维空间样本，在特征维度降低的同时降低特征属性的冗余度，并保留了主要的分类信息，大大降低了分类器的计算复杂度，缩短了训练时间；又因为在此特征提取过程中嵌入二次特征选择功能，基于关联规则特征选择，结合启发式序列后向搜索策略对评估结果进行排序，进而确定特征子集的关键特征，使特征属性具有最大关联—最小冗余，即可以最大程度提高属性特征与类属性关联度，且降低属性与属性之间的冗余，显著提高管控故障分类精度。该方法科学合理，适用性强，可广泛适用于各种故障分类管控平台。
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公开(公告)号：CN111275074A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010015226.4
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
Abstract: 本发明是一种基于栈式自编码网络模型的电力CPS信息攻击辨识方法，其特点是，包括的内容有：根据CPS数据非函数依赖以及非线性相关等性质，引入最大信息系数对数据特征进行选择，确定最优攻击特征集合；构建基于栈式自编码网络的信息攻击辨识模型，设置无监督预训练编码器与有监督微调分类器进行网络参数训练更新；实现了基于自适应布谷鸟算法的模型初始参数优化。解决了电力CPS信息攻击辨识过程中数据特征复杂、辨识精度相对较低等问题，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117152685A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311132855.5
申请日：2023-09-04
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/047
Abstract: 本发明提供了一种基于双流自适应时空图卷积的电力作业违章识别方法，包括以下步骤：S1、以电力作业人员的安全帽、安全带为特征，使用YOLOv5模型对电力作业人员进行识别。本发明在识别电力作业人员违章行为时，通过使用自适应图卷积，加强了人体非物理连接关节的关联性，有效提高了攀爬设备和跨越围栏等违章行为的识别精度，通过基于通道注意力机制的多尺度时间卷积模块，更加充分的提取吸烟和打电话等违章行为的时序特征，最后考虑到骨骼的方向和长度也包含丰富的行为信息，构建了基于双流自适应图卷积的电力作业人员违章行为识别模型，进一步提高了违章行为的识别精度，能够准确的识别电力作业现场作业人员的违章行为。
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公开(公告)号：CN117009842A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310889350.7
申请日：2023-07-19
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司通化供电公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及电网需求侧用电领域，是一种融合注意力机制的群体居民用电差异化预测方法。它包括居民用电差异化融合分析方法、经验模态分解预测数据降噪方法、自注意力预测特征权值计算方法及得到群体居民用电预测模型，首先提出融合降维和聚类的居民用电差异化融合分析方法，实现海量居民用电数据的差异化分析，其次应用经验模态分解方法对居民用电预测数据进行降噪，然后采用自注意力预测特征权值计算方法来进行居民用电预测，最后得到群体居民用电预测模型，能够有效地提高群体居民用电的预测精度以及稳定性。解决了海量用电数据处理速度较慢、居民用电差异化明显不易预测、居民负荷数据的波动性强的问题，具有科学合理，高效，适用性强等特点。
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公开(公告)号：CN113055358B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110207237.7
申请日：2021-02-24
Applicant: 东北电力大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/147 , H04L41/06
Abstract: 本发明公开了基于协同攻击基因的电力CPS风险传播范围预测方法及系统，涉及电力CPS网络安全领域。该方法包括：根据网络拓扑结构中的网络节点之间的耦合强度对PageRank算法进行优化，并根据优化后的PageRank算法对所述运行状态量进行计算，得到各个节点在网络拓扑结构中的重要度；根据重要度计算与节点对应的线路的脆弱风险熵，并将脆弱风险熵最高的线路作为风险传播的初始线路；计算所述初始线路的传播渗流概率以及线路的健壮因子；当所述传播渗流概率大于所述健壮因子时，将所述初始线路存储至集合L中将所述初始线路对应的节点存储至集合C中；将所述集合L与所述集合C相结合，得到风险传播范围的联通区域。本发明可以准确对风险传播可能的发展路径进行预测。
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公开(公告)号：CN109167349B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810995911.0
申请日：2018-08-29
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
Abstract: 本发明针对电力信息物理融合系统(CPS)规模不断扩大且现有级联失效模型忽略信息流和潮流转移特性，使得可生存性难以快速有效评估的问题，提出一种计及负荷优化重配的电力CPS可生存性量化评估方法，首先，根据系统拓扑结构和关联关系，通过定义度函数和电气介数建立了度‑介加权电力CPS关联矩阵，实现了耦合CPS的形式化表征。然后，从CPS级联失效的结构连通性变化和风险传播范围两个维度出发，基于节点负荷容量限制、信息流择优分配策略、潮流优化方程和系统安全运行等约束条件设计了可生存性评估模型，最后，提出混沌Lévy搜索的萤火虫算法对评估模型进行高效求解，量化评估了电力CPS的可生存性。
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公开(公告)号：CN111222700A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010015206.7
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
Abstract: 本发明的基于动态网络分位数模型的日前电价概率预测方法，其特征点是，包括：根据不同影响因素与电价序列间的关联关系设计综合影响因子进行电价相似日选取、设计动态网络分位数电价预测模型和基于所述动态网络分位数电价预测模型的核密度电价概率进行预测步骤，其预测精度高，能够大大缩短了运行时间；模型受价格波动相关风险影响小，对奇异值的耐受性强。具有科学合理，适用性，效果佳等优点。
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