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公开(公告)号:CN119578974A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411628318.4
申请日:2024-11-14
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N5/04 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种多视角下的配电网数据资产脆弱性评估方法,包括以下具体步骤:S1:数据资产价值评估;S1A:确定主观权重;S1B:确定客观权重;S1C:基于博弈论的组合权重;S2:通信拓扑脆弱性分析;S2A:建立网络拓扑模型;S2B:选取评估指标:改进节点度数、改进节点介数、改进节点紧密度、网络结构有序度;S2C:脆弱性函数确定;S3:计算并确定脆弱性。本发明进行了配电网数据资产价值评估,结合博弈论的主观和客观的赋权方法计算组合权重并且参照数据敏感性对数据脆弱性进行处理;对通信网络拓扑性能的综合指标提出改进与创新;将物理脆弱性和数据脆弱性通过相乘的方法相结合得出总脆弱性。
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公开(公告)号:CN117273918A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311311478.1
申请日:2023-10-11
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于增量纵向联邦学习的电力用户信用评估方法,包括:基于电力公司和金融公司的样本数据,构建数据集;对所述数据集进行预处理;基于预处理后的所述数据集,对预设的电力用户信用评估模型进行训练;利用训练后的电力用户信用评估模型,进行电力用户信用评估。本发明以进一步加强信用体系建设为目标,构建基于纵向联邦学习的电力用户信用评估模型,使用贝叶斯高斯过程对模型进行超参数优化,采用增量学习算法,加快新增数据与原模型的融合,持续更新联合模型,进而实现电力公司与金融公司信用信息的融合共享,加强与电力公司与其他领域合作,降低市场交易风险。
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公开(公告)号:CN117313720A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311264952.X
申请日:2023-09-27
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/295 , G06F40/284 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于低粒度分词的电力文本数据安全性分级方法,包括:获取待测电力文本数据,对所述电力文本数据进行预处理,获取目标分词数据;将所述目标分词数据依次进行实体标注和序列标注,获取标注后的分词数据;基于CNN‑BiGRU‑CapsNet模型对所述标注后的分词数据进行安全性分级,获取电力文本数据分级结果。本发明基于词库匹配的低粒度分词,识别专有词汇、嵌套词汇和缩写,减小分词误差,提高模型性能。
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