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公开(公告)号：CN114825607B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111675512.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种继电保护信息处理系统攻击行为监测方法及装置，对实时捕获的继电保护信息处理系统的流量数据进行应用层报文提取，并按照IEC 60870‑5‑103规约解析。其次对报文进行时钟篡改攻击检测。然后根据规约要求针对报文格式进行畸形报文攻击检测。最后建立各类系统业务的正常行为模型，依据正常行为模型对系统流量数据进行应用层的攻击行为检测。本发明克服了现有继电保护信息处理系统攻击行为检测方法侧重于继电保护装置测量点的数据分析，缺乏针对流量数据应用层报文进行攻击行为检测的不足，提升了继电保护信息处理系统攻击行为检测的精准性。
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公开(公告)号：CN110377901B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201910536380.3
申请日：2019-06-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/242 , G06F40/211 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种针对配电线路跳闸填报案例的文本挖掘方法，对已有文本进行分析，获取其分词，词性，句法关系结果，结合文本叙述特征，定义抽取关系，从原始文本中抽取大量事实多元组短语，采用基于word2vec词向量训练模型进行短语相似度筛选，将筛选后的小范围短语基于编辑距离计算确定抽取结果。以某次填报文本为例，给出针对其故障现象及故障原因两部分内容的具体抽取流程结果，最后通过对多个样本抽取结果统计，其两种目标抽取准确率均能达到70％以上。
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公开(公告)号：CN113452018A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110725764.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 湖南大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/27 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 一种电力系统备用不足风险场景辨识方法，包括以下步骤：S1：选取影响正负备用的样本特征，构建初始样本集；S2：筛选互信息较大的样本特征作为训练样本特征，构建训练样本集；S3：构建决策树模型，根据训练样本集在各个训练样本特征划分下的基尼指数确定决策树模型的最优划分特征；S4：采用交叉验证法选取最优叶节点最小样本数；S5：生成带纠错机制的决策树序列；S6：对决策树序列进行剪枝，生成最优的带纠错编码的决策树序列；S7：对带纠错机制的决策树模型进行评估；S8：利用评估后的决策树模型进行电力系统备用不足风险场景辨识。本发明能实现对电力系统可能出现的正、负备用不足风险进行预判，从而保证电力系统的安全。
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公开(公告)号：CN110377901A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910536380.3
申请日：2019-06-20
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对配电线路跳闸填报案例的文本挖掘方法，对已有文本进行分析，获取其分词，词性，句法关系结果，结合文本叙述特征，定义抽取关系，从原始文本中抽取大量事实多元组短语，采用基于word2vec词向量训练模型进行短语相似度筛选，将筛选后的小范围短语基于编辑距离计算确定抽取结果。以某次填报文本为例，给出针对其故障现象及故障原因两部分内容的具体抽取流程结果，最后通过对多个样本抽取结果统计，其两种目标抽取准确率均能达到70％以上。
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公开(公告)号：CN110163429A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910388483.X
申请日：2019-05-10
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似日优化筛选的短期负荷预测方法，步骤为：历史负荷数据及温度数据获取及预处理得到数据集；基于最小绝对收缩选择算子算法对不同时刻的温度值对应负荷值进行拟合，确定温度在24小时每一时刻的完整解路径；基于温度对于负荷的拟合度要求，将24小时的全部时刻划分为关键时刻与非关键时刻；给定关键时刻与非关键时刻不同权重，计算历史温度数据与预测日温度数据间加权欧式距离，构建相似日集；基于相似日集中负荷数据及温度因素数据，构建差分自回归移动平均模型；结合预测日当天的温度数据，以及前两日的负荷数据，利用ARIMA模型预测当天负荷。本发明提高了负荷预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113516357B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202110504964.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑网络攻击风险的电力系统脆弱线路评估方法及系统，充分考虑了网络攻击对于线路脆弱性的影响机理以及线路故障的级联过程，提出了考虑网络攻击风险的电力系统脆弱线路评估方法。通过计算网络攻击下的线路潜在最大潮流，并利用线路故障可掩饰度指标以及最小切负荷量进行综合风险评估，实现了对于高危线路的筛选和风险排序，克服了当前评估方法没有考虑网络攻击威胁以及网络攻击物理后果的不足。
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公开(公告)号：CN112819648B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202011590065.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种电力调度操作指令安全校验方法及系统，根据变电站之间的局域通信网络建立了电网局域潮流计算模型，计算调度操作指令执行后通信圈内线路传输功率；研究了调度指令执行前后线路潮流的变化关系，建立电力调度指令可信度模型，实现了调度指令安全分析的量化评估。本发明克服了已有方法无法应对网络攻击的不足，提高了电力调度的安全水平。
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公开(公告)号：CN114938287B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202210345334.7
申请日：2022-04-02
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种融合业务特征的电力网络异常行为检测方法及装置，根据协议启动符对电力网络流量进行协议分类。通过对流量数据进行字段级的深度解析，实现流量的遥测类业务、遥信类业务以及遥控遥调类业务的划分。利用流量数据信息熵跳变阈值，实现遥测类业务流量中的数据跳变异常检测。建立起基于业务时序逻辑模型相似度的遥控遥调类业务异常流量检测模型，利用欧几里得距离计算出实时业务流量的相似度结果，完成遥控遥测类业务的异常流量检测。本发明克服了现有电力网络流量异常检测方法侧重于网络层攻击特征的局限性，能够有效辨识隐藏于复杂业务逻辑中的定制化攻击行为，提升了异常行为检测的准确率。
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公开(公告)号：CN114124478B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202111311047.6
申请日：2021-11-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种电力系统工控流量异常检测方法及系统，对实时采集到的流量数据进行网络层流量特征的异常检测；提取出每一帧流量数据的应用层报文，依据报文协议类型进行字段级解析并在报文字段层面进行异常检测；最后建立各类电力业务的正常行为模型，实现基于业务模型的异常检测。本发明克服了现有电力工控流量异常检测方法侧重于网络层流量统计分析，缺乏对于电力业务逻辑深入考虑的不足，提升了电力工控流量数据异常检测的准确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN113452018B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110725764.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 湖南大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/27 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 一种电力系统备用不足风险场景辨识方法，包括以下步骤：S1：选取影响正负备用的样本特征，构建初始样本集；S2：筛选互信息较大的样本特征作为训练样本特征，构建训练样本集；S3：构建决策树模型，根据训练样本集在各个训练样本特征划分下的基尼指数确定决策树模型的最优划分特征；S4：采用交叉验证法选取最优叶节点最小样本数；S5：生成带纠错机制的决策树序列；S6：对决策树序列进行剪枝，生成最优的带纠错编码的决策树序列；S7：对带纠错机制的决策树模型进行评估；S8：利用评估后的决策树模型进行电力系统备用不足风险场景辨识。本发明能实现对电力系统可能出现的正、负备用不足风险进行预判，从而保证电力系统的安全。
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