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公开(公告)号：CN118246520A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410223337.2
申请日：2024-02-28
Applicant: 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种面向电力负荷预测的联邦学习方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域。该方法包括：基于用电模式将多个电站客户端划分成多个协作训练域；基于时域卷积网络构建负荷预测模型并下发到各协作训练域的电站客户端；在每个电站客户端分别使用各自的训练样本对负荷预测模型进行训练得到个性化层参数和通用层参数；对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的个性化层参数进行边缘聚合以更新个性化层；先对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的通用层参数进行边缘聚合，再对各个协作训练域边缘聚合后的通用层参数进行域间全局聚合以更新通用层。本发明的方案能够减少时延，模型能够更快收敛，提高联邦学习在资源异构场景下的性能。
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公开(公告)号：CN113259943A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110468023.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04W12/80 , H04W12/122 , H04W24/06
Abstract: 本发明提供一种电力无线专网异常流量分析阻断方法及系统，该方法包括：在电力无线专网运行过程中，获取终端网络流量；基于终端网络流量的属性信息，在确定终端网络流量中包含异常流量的情况下，获取异常流量的阻断点，并对异常流量进行解析以获取产生异常流量的异常业务终端；在阻断点对异常流量进行阻断处理，并对异常业务终端进行接入阻断处理。本发明提供的电力无线专网异常流量分析阻断方法及系统，在电力无线专网运行的过程中持续监测分析，并对异常流量以及异常业务终端进行针对性的阻断，能有效地提高电力无线专网安全水平，保证电力通信端到端的安全传输及系统的可靠运行。
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公开(公告)号：CN113498159B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202010199364.2
申请日：2020-03-20
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
Inventor： 张小建 , 黄进 , 黄秀丽 , 缪巍巍 , 姚启贵 , 王齐 , 李伟 , 王向群 , 韦磊 , 俞庚申 , 蔡昊 , 范杰 , 张厦千 , 陈磊 , 张明轩 , 喻鹏 , 汪大洋 , 亓峰 , 李怡静
Abstract: 本发明提供一种电力无线专网安全态势感知的干扰控制方法和系统，包括：获取所需的网络系统参数信息，计算得到终端信噪比数据；根据干扰控制需求对终端信噪比数据进行分析，并根据分析结果判断是否需要对基站分配给终端的发射功率进行调整；如果不需调整则继续获取所需要的网络系统参数信息；否则，对基站分配给终端的发射功率进行调整实现干扰控制。根据网络管理系统获取的信噪比数据，结合上下基线和比例识别出是否存在干扰；提出干扰识别基线的动态变化方法，为基站调整发射功率控制干扰提供合理的干扰控制需求标准，提高业务性能保障的灵活性。
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公开(公告)号：CN117290720A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311022799.X
申请日：2023-08-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种面向电力终端的个性化联邦多任务学习方法及相关设备，包括：根据K个相似的机器学习任务，将全局多任务模型划分为一个用于提取共同数据特征的基础模块和K个用于输出预测结果的特定任务模块；对于每个机器学习任务建立对应的逻辑簇，用于聚合和存储全局多任务模型，并将全局多任务模型和每个机器学习任务下发至所有电力终端进行联邦训练，以获得特定任务模块的更新梯度值；将对应的更新梯度值上传至边缘服务器，调度已逻辑簇执行全局聚合操作，以获得全局模块；将全局模块与基础模块进行组合，以获得更新的全局多任务模型。本发明提出一种基于逻辑簇的个性化联邦多任务学习框架，解决了电力物联网场景中多服务下的协作问题。
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公开(公告)号：CN113259943B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202110468023.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04W12/80 , H04W12/122 , H04W24/06
Abstract: 本发明提供一种电力无线专网异常流量分析阻断方法及系统，该方法包括：在电力无线专网运行过程中，获取终端网络流量；基于终端网络流量的属性信息，在确定终端网络流量中包含异常流量的情况下，获取异常流量的阻断点，并对异常流量进行解析以获取产生异常流量的异常业务终端；在阻断点对异常流量进行阻断处理，并对异常业务终端进行接入阻断处理。本发明提供的电力无线专网异常流量分析阻断方法及系统，在电力无线专网运行的过程中持续监测分析，并对异常流量以及异常业务终端进行针对性的阻断，能有效地提高电力无线专网安全水平，保证电力通信端到端的安全传输及系统的可靠运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119341809A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411457346.4
申请日：2024-10-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/045
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于数据处理单元的网络安全检测方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取网络审计日志数据；对所述网络审计日志数据进行预处理，得到预处理后的网络审计日志数据；基于所述预处理后的网络审计日志数据生成审计图；将所述审计图输入网络安全评估模型，得到网络安全类别行为。本技术方案，通过分析系统日志数据及其相互关系的审计图结构，能够直观地揭示和识别复杂的攻击模式和异常行为，以提高网络安全检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN113498159A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202010199364.2
申请日：2020-03-20
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
Inventor： 张小建 , 黄进 , 黄秀丽 , 缪巍巍 , 姚启贵 , 王齐 , 李伟 , 王向群 , 韦磊 , 俞庚申 , 蔡昊 , 范杰 , 张厦千 , 陈磊 , 张明轩 , 喻鹏 , 汪大洋 , 亓峰 , 李怡静
Abstract: 本发明提供一种电力无线专网安全态势感知的干扰控制方法和系统，包括：获取所需的网络系统参数信息，计算得到终端信噪比数据；根据干扰控制需求对终端信噪比数据进行分析，并根据分析结果判断是否需要对基站分配给终端的发射功率进行调整；如果不需调整则继续获取所需要的网络系统参数信息；否则，对基站分配给终端的发射功率进行调整实现干扰控制。根据网络管理系统获取的信噪比数据，结合上下基线和比例识别出是否存在干扰；提出干扰识别基线的动态变化方法，为基站调整发射功率控制干扰提供合理的干扰控制需求标准，提高业务性能保障的灵活性。
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公开(公告)号：CN119676174A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411838977.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司
IPC: H04L47/2441 , H04L47/10
Abstract: 本发明公开了一种白盒交换机网络测量方法、装置、设备和介质。所述方法包括：接收输入的目标流量；根据所述流量标识将所述目标流量映射至第一哈希列表中的第一位置桶，并生成所述目标流量的第一流量流值；在检测到大流选票计数器的计数器值大于预设大流阈值的情况下，根据所述目标流量的流量标识将所述目标流量分别映射至第二哈希列表和第三哈希列表中。本发明能够结合白盒交换机有效的对网络流量进行快速测量，并通过大流阈值提高大流的测量精度。
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公开(公告)号：CN118982842A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411042234.2
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V40/20
Abstract: 本发明涉及智能安防技术领域，公开了一种人员跌倒检测方法、装置、存储介质及设备，获取待检测区域的图片数据，对所述图片数据进行预处理，得到预处理后的图片数据；将预处理后的图片数据输入预先训练好的人体关键点检测模型进行检测，得到人员是否跌倒的第一输出结果；将预处理后的图片数据输入预先训练好的人员跌倒检测模型进行检测，得到人员是否跌倒的第二输出结果；对所述第一输出结果和第二输出结果进行与运算，当第一输出结果和第二输出结果均为存在人员跌倒，则得到人员跌倒的最终检测结果。本发明的有益效果为：能够对人员跌倒检测做出改善，解决当前人员跌倒检测易出现误判误报的情况。
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公开(公告)号：CN115758249B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202211482460.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/098 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种非侵入负荷辨识方法及装置，采用stacking集成算法优化非侵入式负荷监测模型，基模型对负荷进行初步分解，通过元模型实现负荷精准分解。属于电力监测技术领域。它包括以下步骤:（1）数据采集，采集居民用电信息；（2）数据预处理，构建原始数据集并划分数据子集；（3）构建长短期记忆网络（LSTM）负荷分解模型，作为负荷辨识系统的第一个基学习器；（4）构建去噪自编码器网络（DAE），作为系统的第二个基学习器；（5）构建聚合模型，输出最终负荷辨识结果。本方法能将不同电器不同工作状态产生的电压信号快速准确的进行分类，以利于后续的处理。
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