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公开(公告)号：CN117913829A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410312447.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/28 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/02 , G06F119/06
Abstract: 本发明提供了基于源网荷储的能源协同输电方法及系统，涉及源网荷储技术领域，通过预测多个用电区域的用电负荷生成多个预测用电负荷；读取多个供电节点的多个预测发电功率；以满足多个预测用电负荷和预设供电可靠指标为约束，基于多个预测发电功率进行模拟供电分析，生成多个模拟供电方案并寻优确定最优模拟供电方案在预设供电周期内进行供电区域的协同输电。解决了现有技术基于能源协同输电进行特定区域供电时，存在电能供应稳定性较弱的技术问题。达到了提高基于能源协同输电进行特定区域供电的电能供应稳定性以及减少对于传统能源发电的依赖度的技术效果。
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公开(公告)号：CN117913829B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410312447.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 北京中电普华信息技术有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/28 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/02 , G06F119/06
Abstract: 本发明提供了基于源网荷储的能源协同输电方法及系统，涉及源网荷储技术领域，通过预测多个用电区域的用电负荷生成多个预测用电负荷；读取多个供电节点的多个预测发电功率；以满足多个预测用电负荷和预设供电可靠指标为约束，基于多个预测发电功率进行模拟供电分析，生成多个模拟供电方案并寻优确定最优模拟供电方案在预设供电周期内进行供电区域的协同输电。解决了现有技术基于能源协同输电进行特定区域供电时，存在电能供应稳定性较弱的技术问题。达到了提高基于能源协同输电进行特定区域供电的电能供应稳定性以及减少对于传统能源发电的依赖度的技术效果。
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公开(公告)号：CN118735491A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410675226.5
申请日：2024-05-29
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及电力设备运维处理的技术领域，特别是涉及一种基于物联网监控的智能运维故障处理方法及系统，其能够提升运维工作的质量和覆盖度，降低电力系统的运行安全隐患，提高系统的整体运行质量，减少社会影响压力；所述方法包括：预先设定信息采集时间节点，根据预先设定的信息采集时间节点收集目标区域的电力设备状态信息和工作环境信息；将电力设备状态信息转换成设备状态特征向量，并将设备状态特征向量输入至预先构建的健康状况评估模型中，获得设备健康评价指数；将工作环境信息转换成环境特征向量，并将环境特征向量输入至预先构建的环境影响评估模型中，获得设备健康影响值；将设备健康评价指数与设备健康影响值进行加权计算。
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公开(公告)号：CN117375946A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311396323.2
申请日：2023-10-26
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明属于网络空间安全技术领域，具体是一种细粒度异构性度量的自适应拟态调度方法。包括：S1：在拟态防御架构中，构造漏洞M叉树；S2：计算每个漏洞的权重；S3：根据每个漏洞的权重，度量两执行体间和执行体集的异构性；S4：计算执行体历史置信度并更新规则；S5：调度器根据执行体历史置信度及异构性，完成执行体的上线、离线操作。本发明通过执行体中所有发现的漏洞构造漏洞M叉树，可以更细粒度地计算漏洞分布位置，且考虑到高阶共模漏洞对拟态防御框架的威胁，进一步保证系统安全性。
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公开(公告)号：CN115296851A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210799416.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于互信息与灰狼提升算法的网络入侵检测方法，属于网络安全领域。本方法提供的训练阶段通过互信息理论提取训练集中关键特征，并通过互信息大小对提取的特征进行排序。然后将这些特征作为输入加载到LSSVM模型中来训练，并采用GWB算法优化整个模型的权重参数。GWB‑LSSVM模型通过对关键特征的学习，获取最优的核函数宽度和正则化参数C。测试阶段提取测试数据的特征输入到训练好的LSSVM分类模型中，根据模型输出的类别概率分布判断分类结果正确与否，进而进行模型评估。本方法能够在模型训练阶段大大缩短模型训练时间，降低模型训练消耗和时间成本，而且本方法能够更好的实现网络流量前相关特征的选择，提升网络入侵行为检测的精度和模型收敛的速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113055334A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911361019.8
申请日：2019-12-26
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本申请公开了一种终端用户的网络行为的监管方法和装置。其中，该方法包括：针对企业终端用户以HTTPS协议访问的数据内容提取过程，通过采用终端准入插件的方式获得会话主密钥用来解密的被服务器加密得数据，大大降低了中间人代理方式还进行双倍的连接建立所带来CPU性能的急剧消耗和减少了吞吐量。针对企业终端应用数据，采用改造后的卷积神经网络模型进行特征提取并和特征数据库对比与相似度监测。相对于只利用字节特征的传统方案形成明显优势，能够更好的识别未曾见过的病毒样本，抵御抗病毒变种和新病毒家族等未知威胁。本申请解决了相关技术中无法准确监管用户终端出现的病毒的技术问题。
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公开(公告)号：CN119761659A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510259705.3
申请日：2025-03-06
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q30/0203 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了基于多源异构数据的电力用户行为分析方法及系统，涉及电力技术领域，所述方法包括：确定目标电网用户侧的多源异构数据，包括多个用户侧数据源；对这些数据源进行特征提取，输出各自的特征分布；基于相似度概率分布分析这些特征分布，确定多个融合相似度指标；选取相似度最高的第一数据源特征分布，并以此为基础对其他数据源特征分布进行等效化处理，得到多个等效特征分布；利用这些等效特征分布作为训练数据集，训练电力用户行为分析模型，进而进行电力需求预测。解决了信息利用率与分析效率低、分析结果准确性差的技术问题，达成提高信息利用率与分析效能、改善分析准确性的技术效果。
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公开(公告)号：CN119628850A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202311428586.7
申请日：2023-10-31
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/02 , H04L41/142
Abstract: 本发明属于网络空间拟态安全领域，具体是一种基于信号博弈的拟态web防御调度方法及系统。包括：S1：在拟态防御异构体集中，随机选取一组执行体作为初始执行体集；S2：当攻击者攻击时，防御者调度初始执行体集进行防御；S3：当初始执行体集中某一个或多个的执行体在攻击下损坏后，对损坏的执行体进行更换；S4：根据攻防成本和系统防御奖励，确定每种类型攻击策略下最优的调度策略；S5：根据历史经验和系统实时状态，选择最优调度策略；S6：在最优调度策略中随机选择一种调度方案，作为下一阶段执行体集，直至攻防结束。本发明在保证系统安全性的同时，最大程度降低系统因为调度而造成的性能损失和资源成本。
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公开(公告)号：CN113055334B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201911361019.8
申请日：2019-12-26
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种终端用户的网络行为的监管方法和装置。其中，该方法包括：针对企业终端用户以HTTPS协议访问的数据内容提取过程，通过采用终端准入插件的方式获得会话主密钥用来解密的被服务器加密得数据，大大降低了中间人代理方式还进行双倍的连接建立所带来CPU性能的急剧消耗和减少了吞吐量。针对企业终端应用数据，采用改造后的卷积神经网络模型进行特征提取并和特征数据库对比与相似度监测。相对于只利用字节特征的传统方案形成明显优势，能够更好的识别未曾见过的病毒样本，抵御抗病毒变种和新病毒家族等未知威胁。本申请解决了相关技术中无法准确监管用户终端出现的病毒的技术问题。
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公开(公告)号：CN111818052A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010657202.9
申请日：2020-07-09
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 山西联拓科技有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于CNN-LSTM的工控协议同源攻击检测方法，包括：获取网络流量数据；对所述网络流量数据进行数据特征提取，得到特征数据；基于所述特征数据建立深度神经网络模型；对所述深度神经网络模型进行优化，得到优化后的神经网络模型；基于所述优化后的神经网络模型进行攻击检测。通过基于提取的特征数据建立深度神经网络模型，并对深度神经网络模型进行优化，基于优化后的深度神经网络模型进行网络攻击检测，达到提高IP溯源技术效率和精度的目的。
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