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公开(公告)号：CN115795348A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211559049.1
申请日：2022-12-06
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 北京经世万方信息技术有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于居民降温负荷识别技术领域，具体涉及一种居民降温负荷识别的评价方法和系统；通过步骤1数据预处理：对气象、台区96点负荷等指标进行数据清洗；步骤2分析样本选取：确定分析维度、分析指标、分析用户样本和样本期；步骤3制定台区选取规则：根据数据可获得性、台区居民户数、样本数制定台区选取规则；步骤4居民降温负荷识别；步骤5居民降温负荷结果校验：开展典型居民台区夏季大负荷日降温负载率曲线分类分析，验证降温负荷识别模型结果；通过夏季高温日典型台区96点负载率曲线结合气象、台区容量、报装日期、台区区域属性等数据，测算夏季高温日的居民降温负载率，能够有效识别居民降温负荷，抓捕降温负荷特性。
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公开(公告)号：CN117540431A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311689836.2
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 国网智能电网研究院有限公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 北京经世万方信息技术有限公司
Inventor： 王世谦 , 黄勇 , 李为 , 狄立 , 华远鹏 , 王自强 , 贾一博 , 郭军利 , 闫利 , 宋大为 , 王圆圆 , 于雪辉 , 高妍 , 张登锋 , 卜飞飞 , 王涵 , 韩丁 , 李秋燕
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络和隐私集合求交的数据检索方法，属数据安全领域，包括多个参与方将各自私有原始数据集进行预处理后得到各自的样本集；各参与方初始化各自的神经网络模型输入各自的样本集进行模型训练，待模型收敛后得到各自训练好的神经网络模型，将各自的样本集输入各自训练好的神经网络模型，从各自的隐含层中提取各自的样本集的特征向量；对各参与方的样本集的特征向量使用隐私集合求交得到公共数据集作为公共数据库；任一参与方输入查询关键词，从隐含层提取查询关键词的特征向量；将查询关键词的特征向量与公共数据集的各特征向量使用隐私集合求交得到公共数据集中与查询关键词相符结果。解决多类型数据难以相似性加密检索问题。
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公开(公告)号：CN117539739A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311689769.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 北京经世万方信息技术有限公司
Inventor： 王世谦 , 狄立 , 王圆圆 , 郭军利 , 邵志鹏 , 卜飞飞 , 姬哲 , 董李锋 , 黄勇 , 韩丁 , 华远鹏 , 高妍 , 李秋燕 , 宋大为 , 贾一博 , 王涵 , 张登锋 , 于雪辉
IPC: G06F11/34 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于双特征的用户连续行为异常监测方法，属大数据领域，从信息系统历史日志文件中采集用户访问行为序列数据进行预处理，生成起始序列和后续序列向量作为训练样本数据；初始化起始序列和后续序列LSTM模型，将起始序列和后续序列向量分别输入对应模型进行训练；利用训练好的模型计算得到两个模型中起始序列和后续序列向量中的每个实例元素的异常得分，基于两个模型中的每个实例元素的异常得分计算异常检测阈值；实时采集的访问操作数据生成起始序列和后续序列向量输入训练好的两个模型，计算两个模型中起始序列和后续序列向量中每个实例元素异常得分进行用户连续行为异常判决。解决用户连续行为监测静态规则限制高误报率和监测延迟。
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公开(公告)号：CN117539739B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202311689769.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 北京经世万方信息技术有限公司
Inventor： 王世谦 , 狄立 , 王圆圆 , 郭军利 , 邵志鹏 , 卜飞飞 , 姬哲 , 董李锋 , 黄勇 , 韩丁 , 华远鹏 , 高妍 , 李秋燕 , 宋大为 , 贾一博 , 王涵 , 张登锋 , 于雪辉
IPC: G06F11/34 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于双特征的用户连续行为异常监测方法，属大数据领域，从信息系统历史日志文件中采集用户访问行为序列数据进行预处理，生成起始序列和后续序列向量作为训练样本数据；初始化起始序列和后续序列LSTM模型，将起始序列和后续序列向量分别输入对应模型进行训练；利用训练好的模型计算得到两个模型中起始序列和后续序列向量中的每个实例元素的异常得分，基于两个模型中的每个实例元素的异常得分计算异常检测阈值；实时采集的访问操作数据生成起始序列和后续序列向量输入训练好的两个模型，计算两个模型中起始序列和后续序列向量中每个实例元素异常得分进行用户连续行为异常判决。解决用户连续行为监测静态规则限制高误报率和监测延迟。
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公开(公告)号：CN109543908A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811415056.8
申请日：2018-11-26
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 北京经世万方信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于居民家用电器能耗核算的居民用电量的预测方法首先选取居民用电的样本期，之后将居民用电类别进行划分；之后按步骤S2划分的居民用电类别分别对居民用电量进行提取；之后计算终端耗电设备数量预测值；之后，预测单位终端耗电设备能耗；最后，根据前述步骤中得到的终端耗电设备数量预测值、单位终端耗电设备能耗预测值和居民户数的预测值计算预测期目标地区居民用电量。本发明将样本期居民用电分解为终端设备用电，在此基础上分析样本期终端设备用电的影响因素，并构建量化分析模型预测各类终端设备用电增长趋势，进一步汇总实现居民用电量的预测，能够探究居民用电增长更深层次的动力来源，且预测结果准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119987233A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510049901.8
申请日：2025-01-13
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 上海交通大学 , 上海电力大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 一种基于信息物理融合的车‑桩‑网一体化分层仿真方法，基于信息物理融合的思想，结合基于关联特性矩阵的建模方法和能量流与信息流混合建模方法，将车‑桩‑网一体化CPS划分为多区域多层级耦合的垂直系统后，将系统设备、接口和信息通道抽象成点和边，得到车‑桩‑网一体化CPS抽象结构框架；再考虑二次设备节点通信拓扑关联特性，针对耦合层建立物理层‑二次设备接口模型、二次设备节点模型、信息层‑二次设备接口模型，描述信息物理耦合关系和二次设备节点主从属性并针对物理层建立实时状态数据模型；针对信息层建立应用业务模型，最后通过关联矩阵构建车‑桩‑网一体化CPS单元模型，考虑车‑桩‑网一体化CPS中层级间、层级内耦合特性和数据传输特性以及多层级区域调控方式，建立车‑桩‑网一体化CPS全网统一模型。
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公开(公告)号：CN119921996A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510049902.2
申请日：2025-01-13
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 上海交通大学 , 上海电力大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 一种车网互动电力信息物理系统风险评估方法，通过车网互动电力信息物理系统虚假数据注入攻击的检测，并基于攻击收益设计出车网互动电力信息物理系统受到虚假数据注入攻击的风险评估，能够对于当前系统状态进行估计，同时对于下一时刻状态预测有利于系统调控，促进车网互动电力系统管理。
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公开(公告)号：CN119830310A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410429563.6
申请日：2024-04-10
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F18/22 , G06F18/2321
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及用于跨地域分布异构能源数据的安全存储方法及系统，该方法包括：构建各地区异构能源数据的能源零散化分布指数；根据各地区的异构能源数据变化情况构建各地区的能源数据突变序列；构建各地区异构能源数据的能源变化异构性指数；计算各地区异构能源数据的能源特征差异指数，以获取各地区异构能源数据的异构性度量指数；利用马尔科夫聚类算法基于各地区异构能源数据的异构性度量指数构建异构能源数据存储矩阵；对各聚类簇的异构能源数据存储矩阵内的数据进行加密存储。本发明可降低异构能源数据之间的异构性数据特征，提高了异构能源数据存储的安全性。
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公开(公告)号：CN118349679B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410500108.0
申请日：2024-04-24
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F16/353 , G06F16/334 , G06F18/22 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/047
Abstract: 本发明涉及数据撮合技术领域，具体涉及基于神经网络的任务匹配数据安全撮合方法，该方法包括：采集不同数据源的文本数据集；根据同一数据源文本数据集中的每条文本数据之间的语义信息差异、结构特征相似情况构建任意两条文本数据之间的同源数据关联系数；根据不同数据源中任意两个词语之间的关联规则差异、任意两条文本数据之间的空间信息差异构建任意两条文本数据之间的多节有价匹配代价；采用孪生网络获取不同数据源中任意两条文本数据之间的匹配度，根据匹配度筛选每个数据源中每条文本数据的匹配数据。本发明旨在提高了孪生网络在匹配不同数据源的文本数据时的准确率，进而提高数据撮合的有效性。
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公开(公告)号：CN118427244B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410604695.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F18/20 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及敏感数据识别技术领域，具体涉及基于关联挖掘的能源敏感数据智能识别方法，该方法包括：根据能源数据序列之间的关联度强弱得到强关联数据序列；分析一阶差分序列中数据突变情况、能源数据序列拟合曲线的斜率以及季节性变化得到各能源数据序列的影响敏感系数；获取能源数据序列密钥长度LOF异常得分值，结合各能源数据序列的数据传输次数得到各能源数据序列的数据敏感识别度；根据数据敏感识别度构建带权无向图，结合马尔科夫图聚类算法获取真正的能源敏感数据序列。从而实现基于关联挖掘的能源敏感数据智能识别，解决了能源数据之间的关联较为复杂导致强关联数据不易获取的问题，提高了对于能源数据中敏感数据识别的准确度。
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