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公开(公告)号：CN119583182A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411791649.X
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/12 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 基于深度学习的电网网络攻击检测方法及系统，包括：实时采集电网节点数据，按区域划分节点组，将数据按节点组分层存储；利用固定时间窗口对分层数据进行分段处理，生成标准化的分层数据集；提取针对不同网络攻击类型的特征信息；通过分析时间序列中的异常变化、节点访问频率变化以及频域特性，捕捉虚假数据注入、拒绝服务和分布式拒绝服务攻击的特征，生成综合特征集；构建由电网节点组模型组成的分布式深度学习模型，电网节点组模型结合长短期记忆网络和图卷积网络，优化自身的局部目标函数，在全局层面对所有电网节点组模型的参数进行同步优化；生成包含受影响节点与传播路径的分类报告，并依据实时负载和传输状态规划负载重分配和隔离策略。
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公开(公告)号：CN118691439A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410489306.1
申请日：2024-04-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06F17/10 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了基于碳流追踪的用户碳排放水平计算与评估方法及系统，方法包括：结合电力系统潮流追踪方法和碳追踪路径剖分理论，构建面向碳排放的碳流网络模型；计算碳排放因子，基于碳排放因子、能源测碳排放量、电网侧碳排放量以及所处地区的GDP核算办法，综合确定所处地区的电碳排放经济指标；结合各电源碳排放强度，计算配电网中的碳流率和碳流分布情况；基于碳流分布情况，提出用户碳排放水平评价指标，结合用户碳排放水平评价指标和电碳排放经济指标，对用户碳排放水平进行评估。本发明的方法和系统提出的创新碳排放指标体系，可助力相关部门、政府对于电力系统进行合理的碳排放的量化评估。
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公开(公告)号：CN116996133B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311253235.7
申请日：2023-09-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域。本发明提供一种电力线载波通信设备身份认证及窃听定位方法，所述方法包括以下步骤：S1，采集每个所述子节点的信号；S2，从每个所述子节点的信号中提取节点指纹；S3，根据每个所述子节点的节点指纹和预设节点指纹库中对应的基准节点指纹进行身份认证；S4，如果身份认证不通过，则根据所述多个子节点之间的拓扑关系建立双向链表，并根据所述双向链表进行窃听定位。本发明能够提高窃听定位的效率且可靠性较高。
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公开(公告)号：CN116094582A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211597151.0
申请日：2022-12-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04B10/07 , H04B10/079
Abstract: 本发明提供一种基于RPA的光缆光功率异常监测系统，包括：RPA数据采集单元，RPA数据采集单元用于通过机器人流程自动化方式非侵入获取网管系统采集的光模块光功率数据；数据存储单元，数据存储单元用于对RPA数据采集单元获取的光模块光功率数据进行解析，得到光路业务信息，并存储光路业务信息；异常检测单元，异常检测单元用于基于数据分析、人工智能技术，根据光路业务信息判断是否有光路存在光功率异常，并进行隐患预警；界面交互单元，界面交互单元用于提供用户操作界面、数据交互接口，并对光路业务信息和光路是否存在光功率异常的状态进行可视化展示。本发明能够实时监测光缆光功率，并智能预警光缆故障，从而有效保障通信网的稳定运行。
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公开(公告)号：CN119520088A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411646768.6
申请日：2024-11-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
Abstract: 一种入侵意图下变电站IED的可靠性方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：以防火墙状态、IPS对IED设备的隔离状态、IED设备状态作为位置，以入侵过程中变电站安全系统状态变化为转换，构造Petri图；对Petri图进行仿真以获得变电站安全系统入侵成功概率，并结合系统自然故障率构造变电站安全系统的马尔科夫状态转移矩阵；求解变电站安全系统达稳态时状态转移矩阵中各状态的稳态概率，并利用各状态的稳态概率构造变电站安全系统的可靠性指标，以评估变电站安全系统是否达到系统安全需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116915513A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311181378.1
申请日：2023-09-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力系统安全技术领域，提供一种虚假数据注入攻击检测方法及装置，方法包括：获取不包含虚假数据注入攻击的历史量测量，并对历史量测量进行划分得到训练集和确定集；基于训练集对图卷积神经网络进行训练，以得到状态估计模型；将当前量测量通过最小二乘法处理得到第一状态估计值，并将当前量测量输入状态估计模型得到第二状态估计值；基于确定集确定检测阈值；根据当前量测量、第一状态估计值、第二状态估计值和检测阈值，确定电力系统是否遭受虚假数据注入攻击。由此，结合最小二乘法和基于图卷积神经网络的状态估计模型，实现对电力系统虚假数据注入攻击的检测，可以提高检测能力，改善检测效果，从而增强电力系统防御能力。
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公开(公告)号：CN116915512A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311181267.0
申请日：2023-09-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/10 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及通信安全技术领域，提供一种电网中通信流量的检测方法、检测装置，本发明在边端使用了在线机器学习模型检测电网中的通信流量，能够更快速的检测网络存在异常，且边端的在线机器学习模型可以根据实时的告警流生成训练样本实现在线的训练、更新，同时云端能够汇集所有边端的异常流和告警流，使专家判定后生成标签数据流库训练新的在线机器学习模型对边端的在线机器学习模型进行更新，由此使得边端的机器学习模型能对新出现的异常流量做出快速反应，灵活性好，且采用的数据样本为自动标签机制生成的和专家判定后的具有标签的全局数据样本，使得边端的在线机器学习模型检测的准确率更高。
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公开(公告)号：CN116345097A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310213871.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H01P1/212
Abstract: 本发明提供一种宽带带通滤波器，包括垂直安装基板电路结构，垂直安装基板电路结构包括垂直基板、水平基板、垂直安装平行双线电路结构和垂直安装单线电路结构，其中，垂直基板垂直贴合安装于水平基板上表面，垂直安装平行双线电路结构包括两个位于垂直基板、且相互对称的平行传输线和两个位于水平基板、且相互对称的平行传输线，垂直安装单线电路结构包括一个金属条带线，金属条带线贴合安装于垂直基板任一侧面。由此，采用垂直安装基板电路的三维结构设计宽带带通滤波器，来实现所需的电磁紧耦合和高阻抗线电路，可以在提高信号完整性的情况下实现宽阻阻带，具有宽通带、宽谐波抑制的优点，插入损耗低，且设计简单易实现。
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公开(公告)号：CN118368456A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410520647.0
申请日：2024-04-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
IPC: H04N21/2662 , H04N21/466
Abstract: 本发明涉及多媒体通信技术领域，具体涉及一种融合深度强化学习及启发式方法视频码率自适应决策方法。本发明包括如下步骤：S1、视频采集与编码；S2、传统启发式方法黑盒化；S3、特征融合与决策；S4、视频发送与接收；S5、状态记录与策略更新；S6、迭代优化。本发明在融合方式和深度强化学习模块的神经网络的更新策略两方面对Loki进行优化；相比原有的Loki方案，本发明在应用层具有更低的延迟和卡顿，而且维持与Loki相当的发送比特率；相比于原有的Loki方案，本发明的模型更能实时跟踪响应带宽变化，提高了在面对未知网络环境时融合模型的灵敏度，更广泛的适用于当今复杂多变的网络环境。
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公开(公告)号：CN118337459A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410497307.0
申请日：2024-04-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及一种基于在线深度神经网络非遗忘入侵检测方法、介质及设备。本发明包括以下步骤：S1、深度神经网络模型初始化；S2、保存训练好的模型，修改算法的损失函数；S3、在流量经过设备时，使用流量捕获软件抓取数据；S4、将抓取的数据流转化成csv文件C；S5、使用模型检测文件C是否存在攻击数据；S6、将文件C与代表性样本集E混合形成训练集D；S7、用训练集D训练模型；S8、计算Fisher信息矩阵，并更改费雪数组的数据；S9、对代表性样本集E进行增减；通过给深度神经网络加入遗忘对抗机制，可以让神经网络在不断学习新数据的同时仍然具备对旧数据的检测能力。
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