公开(公告)号：CN119808413A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411993157.9

申请日：2024-12-31

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 周亚东 ,  曲镝树 ,  贺思哲 ,  杨雨洁 ,  胡博文

IPC: G06F30/20 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/11 ,  G06F111/04

Abstract: 本申请公开了一种基于多能流耦合的综合能源系统故障仿真方法及系统，属于综合能源系统技术领域。本发明公开的系统故障仿真方法，针对氢能‑电力综合能源系统的双向耦合特性，对耦合元件氢燃料电池以及电解槽进行建模，弥补了现有技术通常集中于单一能源系统(如电力系统或氢能系统)，对多能耦合系统内故障的相互影响缺乏深入研究的空白，同时，通过动态仿真技术，最大程度模拟综合能源系统真实故障传播过程，相较于传统静态分析更加直观和高效，可在复杂系统中实现故障传播规律的动态捕捉，帮助研究人员和运营者及时识别潜在风险。

公开(公告)号：CN119782552A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411941354.6

申请日：2024-12-26

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 周亚东 ,  吕相柔 ,  贺思哲 ,  杨雨洁 ,  胡博文

IPC: G06F16/36 ,  G06F18/24 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种面向综合能源系统的数据资产知识图谱构建方法及系统，属于综合能源系统信息物理融合技术领域。本发明公开的构建方法，通过对综合能源系统结构的分析以及设备类别划分，能够获取设备与设备之间数值点位、设备内部数值点位的物理相关关系，读取所有设备数值点位的历史数据，并通过计算得出点位之间的相关性系数，结合设定的阈值筛选出具有数据相关性的点位组，最后基于交互的知识图谱，能源系统中设备的数值点位存储为节点，将物理相关和数据相关关系存储为边，以直观且结构化的方式呈现系统的全貌极大地提高了数据相关性发现的全面性与准确性，避免了因数据关联挖掘不足而导致的后续研究失误或效率低下的技术问题。

公开(公告)号：CN119940555A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510433280.3

申请日：2025-04-08

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 刘杨 ,  冯江琳 ,  王子骏 ,  邢之熠 ,  杨雨洁 ,  刘烃 ,  李昴良 ,  周亚东 ,  吴桐 ,  姜庆斌 ,  李宇恒

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/042 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/20

Abstract: 本发明属于电力系统信息安全和数据推断领域，具体提供一种电网线路潮流信息推断威胁评估方法及系统，包括以下步骤：从预公开数据中获取节点特征和边特征，并作为预构建的电网线路潮流信息推断模型的输入，得到电网线路潮流信息推断值；计算电网线路潮流信息推断值与预设标签之间的误差值，根据误差值评估电网线路潮流信息泄露威胁程度，其中，电网线路潮流信息推断模型包括：特征投影模块、图表示学习模块、深度特征提取模块和推断模块；本发明提升了对电网线路潮流信息泄露威胁的识别精度，量化了利用有限公开信息推断电网关键运行状态的可能性。

公开(公告)号：CN119884618A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411941131.X

申请日：2024-12-26

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 周亚东 ,  宋子旸 ,  贺思哲 ,  杨雨洁 ,  胡博文

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于时空耦合特征的工业互联网异常数据治理方法及系统，属于工业互联网技术领域。本发明公开了治理方法，通过构建GCN和LSTM协同模型，利用GCN对数据的空间结构进行有效表征，挖掘数据点位之间的空间关联信息，并借助LSTM对数据在时间维度上的动态演变进行建模，分别使用双层GCN模型和双层LSTM模型对数据进行预测，最后将二者的预测结果进行加权拟合，从而实现对复杂时空数据更为全面、准确的分析与预测；本发明实现了在工业数据预测任务中利用GCN和LSTM的协同模型进行数据预测，预测结果更加准确。

公开(公告)号：CN119938937A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510050381.2

申请日：2025-01-13

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 周亚东 ,  贺兆 ,  贺思哲 ,  杨雨洁 ,  胡博文

IPC: G06F16/36 ,  G06F18/24 ,  G06F18/23 ,  G06F18/214 ,  G06N5/022 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/084 ,  G06N20/00 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的工业互联网异常数据检测方法及系统，属于工业互联网数据治理技术领域。本发明公开的检测方法，通过构建和动态维护反映工业设备及其运行状态的知识图谱，结合图卷积网络和具有可区分分层池化的分层表示学习技术，深入分析时间序列数据中各特征之间的复杂关系，从而实现高效、准确的异常检测；通过构建知识图谱，能够清晰地展示工业设备及其运行状态之间的关联关系，从而更准确地识别异常数据。上述方法解决现有的异常检测方法精度不高的技术问题。