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公开(公告)号：CN117061255B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311319558.1
申请日：2023-10-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力信息系统的入侵检测方法、模型训练方法及装置，入侵检测方法包括以下步骤：将一优化后的入侵检测网络模型接入一电力信息系统中；采集所述电力信息系统的网络连接状态数据，并按照预设的格式要求进行特征描述和预处理，得到网络连接特征数据；将所述网络连接特征数据输入至所述入侵检测网络模型，以得到该网络连接状态数据对应的预测结果，所述预测结果为网络连接正常或网络连接异常。本发明提供的入侵检测方法、模型训练方法及装置突破了循环神经网络模型不能并行计算的限制，与卷积神经网络的结合使用进一步提升了网络模型的检测性能。
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公开(公告)号：CN115510762A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211293453.9
申请日：2022-10-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06F30/27 , G06N7/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于扰动攻击的电力网络安全主动检测方法，包括：采用强化学习中的马尔可夫模型对环境建立深度学习模型，根据强化学习预定义的多元组，智能体与所述环境进行交互，并将所述多元组收集至经验池，作为后续训练的采样轨迹；通过模拟计算正常数据样本下的电压偏差区间以及对应注入扰动性对抗攻击数据后产生的电压偏差区间，以减少两者之间重复的偏差区间为目标，调整正常数据样本下的电压偏差的最大值以主动区分出受到电力网络扰动攻击的情形。本发明提供的电力网络安全主动检测方法主动降低模拟扰动性对抗攻击下动作的偏差，代替了之前智能电网信息系统被动防御扰动性对抗攻击，提升了智能电网系统的防御能力。
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公开(公告)号：CN114039927A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111299512.9
申请日：2021-11-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H04L47/2425 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种用于电力信息网络路由流量的控制方法，包括抓取流量数据并创建数据集；预处理数据集X，预处理包括对无序数据进行调整；建立网络环境并创建智能体，且令智能体与网络环境进行交互，包括利用智能体分配优先级即执行动作，在智能体执行动作yk后，对智能体赋予奖励bk与网络环境的下一个状态zk′，并将四元组(zk,yk,bk,zk′)放入至经验池U中；对经验池U中的四元组(zk,yk,bk,zk′)进行采样，再更新智能体；通过更新后的智能体对待检测的流量数据进行处理，得到对应的优先级，进而基于优先级控制电力信息网络的路由流量。本发明提供的能够为流量数据分配合理的优先级，从而保证电力网络系统的传输效率及质量。
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公开(公告)号：CN108737266A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810403384.X
申请日：2018-04-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H04L12/721 , H04L12/751 , H04L12/861 , H04L12/863
Abstract: 本发明公开了一种基于双估计器的动态路由选择方法，在路由节点处具有数据传输系统、队列存储系统、路由选择系统，包括以下步骤：(1)获取环境信息；(2)设定的初始值；提供两个估计器，每个估计器的参数包括当前状态、动作，初始化值函数和奖赏信息；(3)每个时间步中，网路中的每个路由节点同时进行数据传输与数据接收的工作；(4)传输时路由的选择方法为，获得一随机数，当随机数大于时，根据估计器的值函数选取最优动作，否则随机选取动作；(5)通过双估计器对值函数进行更新；(6)每个时间步重复执行一次步骤(3)至步骤(6)。本发明减少了网络的拥塞，能够以较小的成本学习到更好的策略，提高了网络的性能，能够有效处理高随机网络中的路由选择问题。
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公开(公告)号：CN116578876B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310849556.7
申请日：2023-07-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗性攻击深度神经网络的安全性提升方法，其包括：设置多个精炼器，每个精炼器设有对应的编码器和解码器，不同的编码器能够将输入数据映射到对应不同的隐空间，并能通过对应的解码器进行相应解码以将隐空间内的数据恢复至干净版本的数据；随机选用某一精炼器对当前的输入数据进行去噪处理，前一次输入数据选用的精炼器与后一次输入数据选用的精炼器不同；将去噪后的数据输入卷积神经主网络进行数据对抗训练以进行相应的安全防御。本发明提供的安全性提升方法增强了神经网络模型的防御能力，提高了神经网络模型的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114039927B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202111299512.9
申请日：2021-11-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H04L47/2425 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种用于电力信息网络路由流量的控制方法，包括抓取流量数据并创建数据集；预处理数据集X，预处理包括对无序数据进行调整；建立网络环境并创建智能体，且令智能体与网络环境进行交互，包括利用智能体分配优先级即执行动作，在智能体执行动作yk后，对智能体赋予奖励bk与网络环境的下一个状态zk′，并将四元组(zk,yk,bk,zk′)放入至经验池U中；对经验池U中的四元组(zk,yk,bk,zk′)进行采样，再更新智能体；通过更新后的智能体对待检测的流量数据进行处理，得到对应的优先级，进而基于优先级控制电力信息网络的路由流量。本发明提供的能够为流量数据分配合理的优先级，从而保证电力网络系统的传输效率及质量。
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公开(公告)号：CN108737266B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201810403384.X
申请日：2018-04-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H04L12/721 , H04L12/751 , H04L12/861 , H04L12/863
Abstract: 本发明公开了一种基于双估计器的动态路由选择方法，在路由节点处具有数据传输系统、队列存储系统、路由选择系统，包括以下步骤：(1)获取环境信息；(2)设定的初始值；提供两个估计器，每个估计器的参数包括当前状态、动作，初始化值函数和奖赏信息；(3)每个时间步中，网路中的每个路由节点同时进行数据传输与数据接收的工作；(4)传输时路由的选择方法为，获得一随机数，当随机数大于时，根据估计器的值函数选取最优动作，否则随机选取动作；(5)通过双估计器对值函数进行更新；(6)每个时间步重复执行一次步骤(3)至步骤(6)。本发明减少了网络的拥塞，能够以较小的成本学习到更好的策略，提高了网络的性能，能够有效处理高随机网络中的路由选择问题。
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公开(公告)号：CN117061255A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311319558.1
申请日：2023-10-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力信息系统的入侵检测方法、模型训练方法及装置，入侵检测方法包括以下步骤：将一优化后的入侵检测网络模型接入一电力信息系统中；采集所述电力信息系统的网络连接状态数据，并按照预设的格式要求进行特征描述和预处理，得到网络连接特征数据；将所述网络连接特征数据输入至所述入侵检测网络模型，以得到该网络连接状态数据对应的预测结果，所述预测结果为网络连接正常或网络连接异常。本发明提供的入侵检测方法、模型训练方法及装置突破了循环神经网络模型不能并行计算的限制，与卷积神经网络的结合使用进一步提升了网络模型的检测性能。
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公开(公告)号：CN116578876A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310849556.7
申请日：2023-07-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗性攻击深度神经网络的安全性提升方法，其包括：设置多个精炼器，每个精炼器设有对应的编码器和解码器，不同的编码器能够将输入数据映射到对应不同的隐空间，并能通过对应的解码器进行相应解码以将隐空间内的数据恢复至干净版本的数据；随机选用某一精炼器对当前的输入数据进行去噪处理，前一次输入数据选用的精炼器与后一次输入数据选用的精炼器不同；将去噪后的数据输入卷积神经主网络进行数据对抗训练以进行相应的安全防御。本发明提供的安全性提升方法增强了神经网络模型的防御能力，提高了神经网络模型的稳定性。
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公开(公告)号：CN115619375A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211258926.1
申请日：2022-10-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06Q10/20 , G06F16/2455 , G06F18/2135 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多态时域信息的检修智能系统，包括设备状态信息数据库、状态信息采集模块、状态评价模块、检修计划制定模块；所述设备状态信息数据库用于存储设备缺陷定级标准、状态评价导则和异常故障案例库以及存储所述状态信息采集模块采集的信息；所述状态信息采集模块用于采集变电设备投运前的参数信息、运行中的实时信息和检修中的各类信息。本发明还公开了一种基于多态时域信息的检修方法。本发明通过利用大数据、人工智能技术，支撑变电站检修事前科学计划制定，解决检修计划生成依据不科学的问题，基于多态时域信息的检修计划发起相较于现有规则生成的单一性、局限性问题，提高了计划完整性和准确性。
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