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公开(公告)号：CN116933318A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310943995.4
申请日：2023-07-28
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F21/62 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/23213 , G06N20/00
Abstract: 一种基于联邦学习的用电数据隐私保护方法，包括：本地聚合器收集并储存实时用电数据，并进行处理分析，预测得到下一个运行周期内的实时用电数据；对预测得到的数据进行分析处理，制定出对应能源管理和隐私保护策略，在下一个运行周期内实行；预测结束后，将预测算法的局部模型上传；云端收到客户端上传的局部模型，对客户端进行聚类处理；在每个类中，采用传统分布式机器学习的聚合算法，选出客户端代表；对选择的代表重新计算权重，通过加权平均得到更新的全局模型，再将更新的全局模型发送给对应的客户端。本发明提出的方法能够尽可能快地制定出个性化的最优隐私保护和能源管理策略，在确保用户数据安全的前提下，降低运算成本和用电成本。
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公开(公告)号：CN114066307A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111430359.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于马可夫决策过程的能源管理方法及系统，本系统对智能家庭住宅进行建模，建立了一套独特的成本计算体系。同时定义了本系统中隐私保护程度的衡量标准，引入可充电电池进行错峰充放电，并掩盖用户实时用电信息。利用马尔可夫决策过程构造了一个对隐私保护和成本节约进行权衡的优化问题，并运用Sarsa算法解决该问题。最终能够根据用户的个性化需求找到最恰当的能源管理策略，提高隐私安全的同时最小化系统成本，实现资源的最优配置。本发明所设计了一个兼顾隐私保护和成本节约的能源管理系统及能源管理方法，能够满足用户实现个性化隐私保护的同时能够最小化系统成本。
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公开(公告)号：CN113379159B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202110758914.4
申请日：2021-07-05
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/047 , G06Q30/0601 , G06Q50/43
Abstract: 本发明公开了基于灰色模型和马尔可夫决策过程的出租车司机寻客路线推荐方法。该方法考虑了当下出租车不断普及的拼车服务，在考虑了空载出租车的路线推荐的情况下，进一步提出了司机寻求拼车的路线推荐方法。本发明旨在提高出租车司机寻客效率和拼车成功率，并加入乘客对绕路的忍受程度作为限制条件，在提高出租车寻客效率的同时，一定程度上提高乘客的乘车体验。针对出租车司机之间的订单竞争，提出用灰色模型预测实时的司机与乘客的供求关系并与历史数据挖掘出的一般规律结合，得到实时的打车成功率，将其代入马尔可夫决策过程中通过策略迭代得到司机的推荐路线。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113379159A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110758914.4
申请日：2021-07-05
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了基于灰色模型和马尔可夫决策过程的出租车司机寻客路线推荐方法。该方法考虑了当下出租车不断普及的拼车服务，在考虑了空载出租车的路线推荐的情况下，进一步提出了司机寻求拼车的路线推荐方法。本发明旨在提高出租车司机寻客效率和拼车成功率，并加入乘客对绕路的忍受程度作为限制条件，在提高出租车寻客效率的同时，一定程度上提高乘客的乘车体验。针对出租车司机之间的订单竞争，提出用灰色模型预测实时的司机与乘客的供求关系并与历史数据挖掘出的一般规律结合，得到实时的打车成功率，将其代入马尔可夫决策过程中通过策略迭代得到司机的推荐路线。
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公开(公告)号：CN119940650A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510203452.8
申请日：2025-02-24
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私保护的IGA‑LSTM光伏发电功率预测方法及系统，采集光伏数据，得到原始光伏数据集X；对原始数据集X作隐私化处理，得到数据集X'；对数据集X'作数据归一化处理，得到数据集X”；将数据集X”按比例划分为训练集X1”和测试集X2”；将训练集X1”输入LSTM预测模型，使用IGA算法优化LSTM网络学习率和神经元层数，得到最优LSTM预测模型；将测试集X2”输入最优LSTM预测模型，对光伏发电功率进行预测，得到预测结果Y；对预测结果Y进行反归一化处理，得到最终的光伏发电功率预测值Y'。本方法不仅可以保护光伏电站数据隐私，还可以提升光伏发电功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN114066307B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202111430359.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F21/62 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种基于马可夫决策过程的能源管理方法及系统，本系统对智能家庭住宅进行建模，建立了一套独特的成本计算体系。同时定义了本系统中隐私保护程度的衡量标准，引入可充电电池进行错峰充放电，并掩盖用户实时用电信息。利用马尔可夫决策过程构造了一个对隐私保护和成本节约进行权衡的优化问题，并运用Sarsa算法解决该问题。最终能够根据用户的个性化需求找到最恰当的能源管理策略，提高隐私安全的同时最小化系统成本，实现资源的最优配置。本发明所设计了一个兼顾隐私保护和成本节约的能源管理系统及能源管理方法，能够满足用户实现个性化隐私保护的同时能够最小化系统成本。
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公开(公告)号：CN118519652A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410586199.4
申请日：2024-05-13
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F8/65 , G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/042 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私保护的联邦学习自动驾驶系统更新方法，采集车辆的原始数据，从原始数据中提取出敏感数据；对敏感数据采取差分隐私保护算法，获得隐私加密后的数据；由服务器向各个自动驾驶汽车发送空白的学习模型；在每个自动驾驶汽车中，基于隐私加密后的数据对学习模型进行训练，得到新的本地模型；将新的本地模型返回给服务器，服务器收集更新后的模型后进行聚合，得到聚合结果；得到聚合结果从而更新系统。本方法能够解决自动驾驶系统更新过程中的隐私泄露的问题；增强用户的隐私保护和数据准确性。
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公开(公告)号：CN118445850A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410624960.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F21/62 , G06Q50/06 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于DP‑MAS的智能电网用户数据隐私保护方法及系统，采集用户的电力数据，得到用户原始数据集；对用户原始数据集作数据预处理，得到数据集O；对数据集O作隐私化处理得到数据集D；将数据集D进行差分数据运算得到结果A′，根据A′对S3的隐私化处理进行性能评估；将数据集D中的数据根据属性类型进行排列，形成数据‑属性类别矩阵；在数据‑属性矩阵中随机选取T个用户数据及其中的T条属性类型，形成T行T列的属性矩阵M；以参数S确定属性矩阵搜索范围，搜索域为#imgabs0#多次搜索矩阵域并分析域内数据与原始数据的数据偏差；利用数据偏差对结果A′进行校正，得到数据处理的最终结果A。本方法可以解决智能电网现有脱敏技术造成的数据运算与分析误差，进而提高结果的精度。
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