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公开(公告)号：CN110868393A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201910904725.6
申请日：2019-09-24
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 中国科学院计算机网络信息中心
Inventor： 陈连栋 , 王珏 , 袁翰青 , 王晓光 , 杨会峰 , 许俊现 , 王占魁 , 辛锐 , 申培培 , 程凯 , 刘玮 , 赵建斌 , 刘欣 , 孙辰军 , 黄镜宇 , 刘宏 , 高丽芳 , 林静 , 郭少勇 , 杨杨 , 高会生
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电网信息系统异常流量的防护方法，涉及电力管理技术领域；其包括S1建立网络流量特征库，包含源IP和QPS信息并定期更新，S2流量监控，发现流量特征符合国家电网信息系统特点时，重复回到S2步骤，发现流量特征不符合国家电网信息系统特点时，进入S3步骤，S3防护，将流量检测到的特征在防护策略知识库中进行匹配，如果源IP地址对应的QPS信息超过网络流量特征库的阈值，则驱动防护设备启动防御，如未找到网络流量特征库的阈值，则将该信息转化成黑名单进行流量清洗；其通过S1建立网络流量特征库、S2流量监控和S3防护步骤等，实现了电网网络安全防护，提升了电网信息化的域名服务安全水平。
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公开(公告)号：CN112311723A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910683787.9
申请日：2019-07-26
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 中国科学院计算机网络信息中心
Inventor： 陈连栋 , 王珏 , 杨会峰 , 刘芳 , 辛锐 , 王占魁 , 申培培 , 刘玮 , 程凯 , 国明 , 孙辰军 , 黄镜宇 , 李宁博 , 刘咸通 , 陈明 , 辛晓鹏 , 赵林丛 , 林静 , 路欣
Abstract: 本发明提供一种基于国家电网信息系统特点的域名服务防护方法，依次建立具有国家电网信息系统特点的域名服务特征库、防护策略知识库。使用深度学习的方法,对具有国家电网信息系统特点的新特征进行机器学习,补充新特征，同时对访问系统的流量进行检测，分析其流量特征是否符合国家电网信息系统的特点。如果不符合，则根据防护策略知识库进行自动防御。如果防护策略知识库没有发现该特征，则配合以人工处理，将处理方式自动记录，以后变为自动处理。与现有域名服务防护方法，本发明着重基于保证国家电网信息系统安全、稳定运行，与此同时，提高了处理效率，节约了升级成本。
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公开(公告)号：CN108764445A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810401967.9
申请日：2018-04-28
Applicant: 国家电网公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的非对称信息多方动态博弈方法和系统，其中所述方法包括：对原始数据进行处理，得到训练数据；原始数据为服务器中记录数据；将训练数据转化成TFRecord格式的训练数据；建立一个卷积神经网络，将TFRecord格式的训练数据对卷积神经网络进行训练，以此进行最佳决策。本发明通过将服务器中原有的训练数据转化为适用于卷积神经网络的训练数据后，对卷积神经网络进行训练，使得系统可以在动态博弈过程根据当前信息进行最佳决策，从而达到战胜其他博弈方、取得胜利的目的。
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公开(公告)号：CN109117254A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810697878.3
申请日：2018-06-29
Applicant: 国家电网公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明涉及一种深度学习框架的调度方法及系统，其中，系统包括全局资源管理器ResourceManager、多个节点管理器NodeManager、应用程序管理器ApplicationMaster和资源容器Container；在所述YARN调度系统的配置选项中增加图像处理器GPU选项以及是否使用图像处理器GPU，并在所述全局资源管理器ResourceManager中增加图像处理器GPU的资源类型、添加图像处理器GPU的权重设置、增加可深度优先搜索GPU通用接口；对每种应用设计单独的客户端并修改部分应用程序管理器，使更改配置后的YARN调度系统与其他系统软件相结合。采用本发明的系统和方法，结合传统的大数据集群框架HadoopYARN，能够在Hadoop平台上实现GPU资源的管理与调度，在本发明的系统中深度学习框架作为一个普通程序被使用的调度，极大提高GPU的被使用能力。
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公开(公告)号：CN115713143A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211331850.0
申请日：2022-10-27
Applicant: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
Inventor： 魏晓菁 , 樊涛 , 李毅松 , 慕群 , 宋继勐 , 沈子奇 , 宋金伟 , 吴海涵 , 祝金会 , 辛锐 , 杨会峰 , 王兆辉 , 卢艳艳 , 康之增 , 姜丹 , 赵小萌 , 彭娇 , 陈曦 , 路欣 , 李守超 , 张瑜 , 杨天光 , 康春婷
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于长短期记忆网络的短期负荷预测方法、系统及终端，主要涉及短期负荷预测技术领域，用以解决现有的方法难以拟合负荷规律的问题。包括：从变电设备中获取原始电力数据集，确定出现频次值，以创建FP树；基于FP树和预设节点阈值，获得样本数据集；将样本数据集作为LSTM网络算法的输入，获取预测结果。本申请通过上述方法实现了快速有效地获得预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113780877A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111122865.1
申请日：2021-09-24
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 辛锐 , 杨会峰 , 王兆辉 , 康之增 , 姜丹 , 赵小萌 , 卢艳艳 , 彭姣 , 陈曦 , 路欣 , 张贻红 , 李俊妮 , 郝保中 , 张晓宇 , 周春雷 , 宋金伟 , 宣东海 , 李守超 , 张瑜 , 孙亮亮 , 康春婷 , 杨天光
Abstract: 本发明公开了一种面向低耦合高汇聚易复用的技术架构，包括应用服务层、数据服务层、平台服务层及基础设施层，其中，数据服务层及平台服务层与应用服务层及基础设施层相连接，该架构能够实现处理数据的统一，同时实现数据融合共享及产品开放复用。
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公开(公告)号：CN113014437A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110292635.3
申请日：2021-03-18
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 辛锐 , 王新颖 , 魏勇 , 张素香 , 胡威 , 张建臣 , 程杰 , 尚立 , 赵炜 , 付强 , 于冰洋 , 王静 , 王建伯 , 张磊 , 陈明 , 程凯 , 申培培 , 刘咸通 , 王婵
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的智能变电站通信网络描述模型，包括SDN在智能变电站通信网络中的嵌入模型和基于SDN的智能变电站通信网络架构，嵌入模型包括：智能变电站三层两网结构以及SDN控制器和OpenFlow交换机，过程层参与接入的设备是合并单元和智能终端，间隔层接入的设备是保护装置、测控装置和计量装置，站控层参与接入的设备是监控装置和远动装置；通信网络架构包括数据层、控制层和应用层，数据层包括SDN交换机和通信域，控制层包括SDN控制器、资源管理器和网络服务，应用层包括SDN应用、终端服务器和用户接口。本发明使用SDN技术满足智能变电站与终端设备通信的多样化需求，实现通信系统的多维精细刻画。
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公开(公告)号：CN113779563B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202110897437.X
申请日：2021-08-05
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F21/55 , G06F21/62 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种联邦学习的后门攻击防御方法及装置，该方法包括：建立基于联邦学习的图像分类模型并进行训练；根据训练得到的图像分类模型进行待分类图像的分类处理；模型训练方式为：分别获取各客户端在目标轮模型学习中得到的目标模型更新维度的初始局部模型参数；基于各初始局部模型参数的平均值和标准差，确定各初始局部模型参数中的异常值；将异常值所对应的客户端的初始局部模型参数均更新为各初始局部模型参数的平均值，得到各客户端新的局部模型参数；对各新的局部模型参数求取平均值，得到目标轮模型学习对应目标模型更新维度的聚合模型参数。从而能够使得训练得到的模型保持良好的性能，保证了模型在实际应用时的准确性。
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公开(公告)号：CN119578651A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411753980.2
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的短期负荷预测方法及装置。该方法包括：获取中央服务器发送的初始的短期负荷预测模型；采用本地的训练样本对所述短期负荷预测模型进行训练，并计算训练后的模型参数矩阵的梯度敏感度；基于模型参数矩阵中各个模型参数的梯度敏感度，将模型参数分为敏感参数和非敏感参数；对敏感参数采用同态加密算法进行加密处理，并将经过处理的模型参数矩阵发送至中央服务器；以使中央服务器对所有客户端发送的模型参数矩阵进行联邦平均操作；基于模型参数平均值矩阵更新短期负荷预测模型，再次训练，重复上述过程，直至达到训练完成条件。本申请能够在保证数据隐私的前提下，有效提高短期负荷预测的准确性和计算效率。
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公开(公告)号：CN119514805A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411753981.7
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于多源历史数据的负荷预测方法及装置，涉及电力电网技术领域。本发明先对多源历史数据进行噪声处理和时间尺度划分，得到多个时间尺度的初始序列，减小了噪声对预测结果的影响。进一步，本发明对多源历史数据中各时间尺度的特征序列，进行相关性分析和特征筛选，减少了各时间尺度特征序列之间的冗余，使预测结果更加稳定，提高了负荷预测结果的稳定性和预测准确性。
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