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公开(公告)号：CN119939316A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510094114.5
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京航空航天大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司
Inventor： 冯赫天 , 王田 , 曹耀夫 , 胡威 , 袁洲 , 李晓勐 , 刘俊文 , 李成巍 , 闫珺路 , 赵景程 , 李慧敏 , 李凤来 , 郭亚州 , 夏昂 , 林冰洁 , 卢腾 , 崔兆伟 , 刘孟奇 , 王子萌 , 石进 , 李清波 , 王仪琳 , 徐若洲
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0442
Abstract: 本申请公开一种基于混合专家系统和视觉处理的电力系统信号分类方法，包括，将电力系统的待处理电力信号转换为电力信号图像；利用多个图像编码模型处理电力信号图像，获得电力信号图像的多个图像特征向量，多个图像编码模型的模型参数互不相同，每一图像特征向量由对应的图像编码模型处理得到；根据多个图像特征向量确定待处理电力信号的分类结果。本方案结合多个不同的图像编码模型来处理电力信号图像，并基于多个图像编码模型输出的多个图像特征向量来确定分类结果，由此本方案能够利用多个图像编码模型挖掘待处理电力信号不同方面的特征，从而能够获得更准确的分类结果。
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公开(公告)号：CN119047474A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410901665.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京航空航天大学
Inventor： 曹耀夫 , 胡威 , 程杰 , 李晓勐 , 刘俊文 , 李成巍 , 闫珺路 , 赵景程 , 李慧敏 , 李凤来 , 郭亚州 , 夏昂 , 刘安 , 林冰洁 , 卢腾 , 崔兆伟 , 魏家辉 , 刘孟奇 , 王子萌 , 张哲宁 , 石进 , 李清波 , 王田 , 冯赫天
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F18/25 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力监控系统两安融合运行数据生成方法，包括：建立具有知识嵌入的语义网络，用于描述两安融合事件的框架；根据具有知识嵌入的语义网络，生成提示词；基于提示词，采用大语言模型，生成两安融合运行数据。本发明公开的电力监控系统两安融合运行数据生成方法，能够生成具有语义连贯性和实际意义的运行数据，提供了更高程度的数据组织和可访问性。
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公开(公告)号：CN119766569A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510007129.3
申请日：2025-01-02
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京航空航天大学
Inventor： 曹耀夫 , 胡威 , 袁洲 , 李晓勐 , 刘俊文 , 李成巍 , 闫珺路 , 赵景程 , 李慧敏 , 李凤来 , 郭亚州 , 夏昂 , 林冰洁 , 卢腾 , 崔兆伟 , 刘孟奇 , 王子萌 , 石进 , 李清波 , 王仪琳 , 徐若洲 , 冯赫天 , 王田
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请公开一种基于攻击链匹配的电力监控系统攻击场景处理方法和装置，方法包括：获得电力监控系统的目标攻击链数据；处理目标攻击链数据得到目标攻击链特征；基于目标攻击链特征检索得到至少一个相似攻击链特征；利用大语言模型处理相似攻击链特征对应的攻击场景信息和目标攻击链特征，得到目标攻击链数据对应的处置建议信息。本方案能够结合目标攻击链数据更准确地识别电力监控系统受到的网络攻击，特别是能够准确识别高级持续性威胁（APT）等复杂攻击场景，并且能够通过大语言模型及时制定合理的处置建议信息，从而有效提高了电力监控系统的安全性。
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公开(公告)号：CN118982279A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411052963.6
申请日：2024-08-01
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京航空航天大学
Inventor： 曹耀夫 , 胡威 , 袁洲 , 李晓勐 , 刘俊文 , 李成巍 , 闫珺路 , 赵景程 , 李慧敏 , 李凤来 , 郭亚州 , 夏昂 , 林冰洁 , 卢腾 , 崔兆伟 , 魏家辉 , 刘孟奇 , 王子萌 , 石进 , 李清波 , 田丽 , 王田 , 冯赫天
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种多前馈预测模型的优化方法、装置、设备及存储介质。在执行本申请实施例提供的方法时，首先可以获取目标电力设备的测试数据集，并基于测试数据集通过预先构建的初步多前馈预测模型获得目标电力设备的预测数据集。计算预测数据集与测试样本的运行指标标签之间的预测误差，并利用时变损失函数计算预测数据集与测试样本的运行指标标签之间的损失函数值，从而基于损失函数值和预测误差对初步多前馈预测模型进行优化。本申请通过时变损失函数来允许模型在优化过程中根据时间序列数据的动态变化调整其学习重点。这种能力使得模型能够更好地适应电力设备运行指标的变化模式和趋势，从而提高预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119337262A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411222198.8
申请日：2024-09-02
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京航空航天大学
Inventor： 曹耀夫 , 胡威 , 袁洲 , 程杰 , 李晓勐 , 刘俊文 , 李成巍 , 闫珺路 , 赵景程 , 李慧敏 , 李凤来 , 郭亚州 , 夏昂 , 刘安 , 林冰洁 , 卢腾 , 崔兆伟 , 魏家辉 , 刘孟奇 , 王子萌 , 张哲宁 , 石进 , 李清波 , 王田 , 冯赫天
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于序列编码的电力监控系统数据异常检测方法，包括以下步骤：将数据转化为固定长度的字符序列；对字符序列进行张量化获得检测数据；设置检测模型，将检测数据输入检测模型，由检测模型输出数据异常状态。本发明公开的方法，对电力系统异常检测具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN119128429A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411161612.9
申请日：2024-08-22
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京航空航天大学
Inventor： 曹耀夫 , 胡威 , 袁洲 , 李晓勐 , 刘俊文 , 李成巍 , 闫珺路 , 赵景程 , 李慧敏 , 李凤来 , 郭亚州 , 夏昂 , 林冰洁 , 卢腾 , 崔兆伟 , 魏家辉 , 刘孟奇 , 王子萌 , 石进 , 李清波 , 王田 , 冯赫天
Abstract: 本申请提供一种设备状态的预测方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法通过接收设备的历史数据时间序列后，对设备的历史数据时间序列进行分解，得到初始趋势分量和季节性分量；在将初始趋势分量和季节性分量输入至改进的深度学习模型进行预测之前，对初始趋势分量进行预处理，得到混合趋势分量；然后，通过改进的深度学习模型对混合趋势分量和季节性分量进行处理，得到设备的设备状态预测结果；其中，改进的深度学习模型结合了基础线性变换和分段多项式插值机制。相较于现有技术，改善了滑动平均方法对于趋势项分解中的局限性，进而提高了对设备状态的预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118982280A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411053080.7
申请日：2024-08-01
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京航空航天大学
Inventor： 曹耀夫 , 胡威 , 袁洲 , 李晓勐 , 刘俊文 , 李成巍 , 闫珺路 , 赵景程 , 李慧敏 , 李凤来 , 郭亚州 , 夏昂 , 林冰洁 , 卢腾 , 崔兆伟 , 魏家辉 , 刘孟奇 , 王子萌 , 石进 , 李清波 , 田丽 , 王田 , 冯赫天
IPC: G06Q10/0639 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/24
Abstract: 本申请实施例提供了一种电力质量评估方法及装置，涉及电力系统技术领域。该方法包括：获取电力系统的电压信号；通过将电压信号输入至扰动分类模型中，获取电压信号对应的扰动类型和扰动程度，扰动分类模型采用基于多尺度特征感知的全线性KAN网络模型；根据扰动类型和扰动程度，对电压信号进行电力质量评估。由此，将电力系统的电压信号输入至通过KAN网络模型构建的扰动分类模型中，能够捕捉电压信号在不同时间尺度、不同频率下的特征，识别出电压信号的扰动类型和扰动程度，从而提高了电力质量评估的全面性和准确性。
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公开(公告)号：CN119539046A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411381038.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于面向新闻社会数据的语义信息提取方法，包括以下步骤：建立社会新闻数据语义网络，对新闻进行信息抽取，获取新闻社会数据本体；构建提示词生成模块，基于抽取的新闻社会数据本体，获取新闻数据的提示词信息；根据提示词信息，采用大语言模型对其它新闻信息进行处理，获取对应的新闻社会数据本体；建立不同新闻社会数据本体之间的关系，获得图谱。本发明公开的方法，能够处理复杂的非结构化文本数据，提供了更准确的信息抽取方法，将非结构化的社会新闻数据转化为有组织的知识，提高了数据的可利用性。
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公开(公告)号：CN118747659A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410944625.7
申请日：2024-07-15
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于多维时序分解增强的社会时间序列数据预测方法，包括以下步骤：获取目标商品的历史价格数据，价格数据按照时间顺序排列形成价格时间序列；采用Prophet模型对价格时间序列进行处理，获得多变量序列；在原始时间尺度下，采用注意力机制为不同变量设置不同的权重，获得原始时间尺度下的优化多变量序列；改变采样的时间尺度，获取不同时间尺度下的优化多变量序列；将不同时间尺度下的优化多变量序列融合，获得综合多尺度序列；采用长短期记忆网络对综合多尺度序列进行处理，获得预测价格。本发明公开的方法，克服了Prophet模型在处理高频数据时的短板，实现了更精确、更稳健的时间序列预测结果。
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