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公开(公告)号:CN114862588A
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202210661014.2
申请日:2022-06-13
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提出一种面向区块链交易行为的异常检测方法,获取区块链中以太坊交易记录数据,包括交易双方地址、交易金额、交易时间,将交易地址进行正常地址和异常地址的区分,并将获取的数据划分为训练集和测试集;将获取的交易记录构造成交易网络图,并把交易网络图转化成邻接矩阵;使用基于时间加权多通道游走的交易网络嵌入模型,将邻接矩阵作为输入,从中提取出特征序列向量;将得到的特征序列向量作为输入,对应的对交易地址的区分结果作为输出,对CNN分类器进行训练以得到检测模型;利用得到的检测模型对区块链交易中的异常交易进行检测。
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公开(公告)号:CN119382213A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411505535.4
申请日:2024-10-28
Applicant: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: H02J3/32 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了属于储能系统调度技术领域的一种基于LSTM和DQN算法的分布式储能系统优化调度方法。对光伏发电和负荷需求的时间序列数据进行预处理,将数据划分为训练集和测试集;使用LSTM网络进行训练,通过超参数优化最小化预测误差,根据当前状态利用DQN算法选择调度动作并执行,转移到下一个状态,同时获得奖励;将状态、动作、奖励和新状态存储在经验回放池中,并通过定期采样的经验来更新DQN的神经网络权重,从而优化模型的调度策略;判断是否达到终止状态以及Q值是否收敛,直到模型收敛并输出最优的调度策略。本发明可以即时响应需求,能够显著增强系统的灵活性、响应速度和可靠性,同时降低输电损耗,提高整体能量利用率。
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