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公开(公告)号：CN107292512B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710472020.2
申请日：2017-06-20
Abstract: 本发明涉及一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法，具体涉及分环节信息审计、时序跟踪、基于符号动力学的风险评估技术以及基于隐马尔科夫模型的安全态势预测方法。本发明优点有：1、对电力系统进行结构划分，优化评估要素信息的采集；2、在各环节确定信息审计点，完善审计信息，提高电力设备运行状态信息采集的准确度；3、在各环节审计点对故障信息进行时序跟踪，考虑了电力设备运行历史状态，使安全评估更为准确；4、能够准确反映电力设备运行规律；5、利用隐马尔科夫模型进行安全态势预测计算，并通过建立合适的阈值判定电力设备是否存在安全风险，提高了安全态势评估的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111008454A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911013155.8
申请日：2019-10-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02 , H02J3/00 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于信息物理融合模型的智能变电站可靠性评估方法,首先构建了可反映电力一次系统和信息网络拓扑结构的信息物理融合系统模型，然后针对智能变电站的电力一次系统侧，根据实际运行情况得到各设备节点的可靠性指标；对于信息网络侧，提出基于层次分析法分析其各设备和通信链路的可靠性指标，接着详细分析了电力一次系统和信息网络交互影响的方式及过程，并提出对电力一次系统和信息网络交互影响进行量化分析的方法，从而得到电力一次系统和信息网络交互作用下的智能变电站电力一次系统侧的可靠性指标。在此基础上，基于蒙特卡洛模拟法，提出智能变电站的可靠性评估方法。本发明分析结果准确可靠；且评估结果更符合实际运行情况。
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公开(公告)号：CN107332829A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710444309.3
申请日：2017-06-13
Abstract: 本发明公开了一种基于生物特征融合的电动汽车支付信息认证加密系统及方法，利用模糊密码箱对虹膜特征模板和手机IMEI卡信息进行绑定加密，变换指纹模板并提取BioCode，利用二进制串联，将多个特征信息融合。并利用公钥签名认证算法构造手机到后台数据库的安全信道，最后利用哈希函数验证签名结果，实现充电站的轻量级加密系统。本发明加密性能更好，融合多生物特征后的识别技术可以更高的准确性和更好的安全性；结合RSA、哈希函数、模糊承诺多种算法实现多生物特征的混合加密，强化系统安全性，强化抗攻击能力；保证了用户信息的安全，在加密过程中进行生物特征模板不可逆变换，即使攻击者截获了数据，也无法还原用户的生物特征。
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公开(公告)号：CN111008454B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201911013155.8
申请日：2019-10-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02 , H02J3/00 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于信息物理融合模型的智能变电站可靠性评估方法,首先构建了可反映电力一次系统和信息网络拓扑结构的信息物理融合系统模型，然后针对智能变电站的电力一次系统侧，根据实际运行情况得到各设备节点的可靠性指标；对于信息网络侧，提出基于层次分析法分析其各设备和通信链路的可靠性指标，接着详细分析了电力一次系统和信息网络交互影响的方式及过程，并提出对电力一次系统和信息网络交互影响进行量化分析的方法，从而得到电力一次系统和信息网络交互作用下的智能变电站电力一次系统侧的可靠性指标。在此基础上，基于蒙特卡洛模拟法，提出智能变电站的可靠性评估方法。本发明分析结果准确可靠；且评估结果更符合实际运行情况。
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公开(公告)号：CN107332829B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710444309.3
申请日：2017-06-13
Abstract: 本发明公开了一种基于生物特征融合的电动汽车支付信息认证加密系统及方法，利用模糊密码箱对虹膜特征模板和手机IMEI卡信息进行绑定加密，变换指纹模板并提取BioCode，利用二进制串联，将多个特征信息融合。并利用公钥签名认证算法构造手机到后台数据库的安全信道，最后利用哈希函数验证签名结果，实现充电站的轻量级加密系统。本发明加密性能更好，融合多生物特征后的识别技术可以更高的准确性和更好的安全性；结合RSA、哈希函数、模糊承诺多种算法实现多生物特征的混合加密，强化系统安全性，强化抗攻击能力；保证了用户信息的安全，在加密过程中进行生物特征模板不可逆变换，即使攻击者截获了数据，也无法还原用户的生物特征。
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公开(公告)号：CN107292512A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710472020.2
申请日：2017-06-20
Abstract: 本发明涉及一种基于符号动力学和隐马尔科夫模型的电力设备时空多维安全评估方法，具体涉及分环节信息审计、时序跟踪、基于符号动力学的风险评估技术以及基于隐马尔科夫模型的安全态势预测方法。本发明优点有：1、对电力系统进行结构划分，优化评估要素信息的采集；2、在各环节确定信息审计点，完善审计信息，提高电力设备运行状态信息采集的准确度；3、在各环节审计点对故障信息进行时序跟踪，考虑了电力设备运行历史状态，使安全评估更为准确；4、能够准确反映电力设备运行规律；5、利用隐马尔科夫模型进行安全态势预测计算，并通过建立合适的阈值判定电力设备是否存在安全风险，提高了安全态势评估的准确度。
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