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公开(公告)号：CN116842521A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310784671.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 贵州大学 , 浙江大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开一种面向电力市场的伪装攻击方法和抵抗伪装攻击的弹性评估方法，包括步骤：S1.获取日前‑实时电力市场对应电网系统基础数据；S2.构建系统节点电价计算模型和伪装攻击威胁模型；S3.在日前电力市场虚拟投标中选择购电节点与售电节点进行交易；S4.根据步骤S2中的伪装攻击威胁模型，在实时电力市场中篡改节点负荷数据，操纵实时电力市场节点电价；S5.将步骤S3中的购电交易在实时电力市场虚拟投标中进行出清，获得攻击盈利。以解决现有技术缺少一种针对电力市场的伪装攻击方法的问题。并通过构建基于最小化负载向量无穷范数的优化问题，使得抵抗伪装攻击的电力市场弹性指标可量化表示。
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公开(公告)号：CN119155112A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411620659.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 浙江大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Inventor： 王文婷 , 刘鑫 , 李迪 , 曹小亚 , 陈振娅 , 鉴庆之 , 刘吉龙 , 田博彦 , 田健 , 刘远龙 , 杨明 , 程鹏 , 王鑫 , 吴晓明 , 刘臣胜 , 秦佳峰 , 聂其贵 , 陈东
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络流量技术领域，提供了一种智能电网Dos攻击检测方法、系统、介质、设备及程序。智能电网Dos攻击检测方法，包括：将同一条网络流量数据对应的三种特征进行合并，构建融合特征集；将融合特征集和对应的数值标签集作为输入，分别采用支持向量机和决策树，得到第一输出集和第二输出集；将第一输出集、第二输出集以及对应的数值标签集输入分类器，得到支持向量机的权重和决策树的权重，以构建多级决策模型；考虑多种性能指标，构建综合多维目标函数，对多级决策模型的超参数进行优化，得到优化后的多级决策模型，用于网络流量的Dos攻击检测。本发明能够快速识别智能电网中的DoS攻击行为，确保智能电网的安全运行。
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公开(公告)号：CN118802373B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411268260.7
申请日：2024-09-11
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 浙江大学
Inventor： 王文婷 , 刘远龙 , 刘鑫 , 田博彦 , 曹小亚 , 吴晓明 , 田健 , 朱朝阳 , 王鑫 , 杨明 , 程鹏 , 冯冬芹 , 赵斌超 , 徐锋 , 庞向坤 , 徐征 , 刘京 , 聂其贵
Abstract: 本发明涉及智能电网安全访问领域，提供了一种智能电网安全访问控制方法、系统及终端设备。所述智能电网安全访问控制方法包括，根据访问过程中的关键设备的性能指标数据和网络流量数据以及接入网络设备的所有访问行为，分别计算接入网络设备的性能指标、网络流量以及访问行为各自对应的信任值；基于接入网络设备的性能指标、网络流量以及访问行为各自对应的信任值与各自相应阈值比较，确定出性能指标授权级别、网络流量授权级别以及访问行为授权级别；分别筛选出性能指标授权级别、网络流量授权级别以及访问行为授权级别中的最低级别，并作为接入网络设备最终授权级别，以确定出访问范围。本发明能够及时发现并有效应对安全威胁的演变。
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公开(公告)号：CN118802373A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411268260.7
申请日：2024-09-11
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 浙江大学
Inventor： 王文婷 , 刘远龙 , 刘鑫 , 田博彦 , 曹小亚 , 吴晓明 , 田健 , 朱朝阳 , 王鑫 , 杨明 , 程鹏 , 冯冬芹 , 赵斌超 , 徐锋 , 庞向坤 , 徐征 , 刘京 , 聂其贵
Abstract: 本发明涉及智能电网安全访问领域，提供了一种智能电网安全访问控制方法、系统及终端设备。所述智能电网安全访问控制方法包括，根据访问过程中的关键设备的性能指标数据和网络流量数据以及接入网络设备的所有访问行为，分别计算接入网络设备的性能指标、网络流量以及访问行为各自对应的信任值；基于接入网络设备的性能指标、网络流量以及访问行为各自对应的信任值与各自相应阈值比较，确定出性能指标授权级别、网络流量授权级别以及访问行为授权级别；分别筛选出性能指标授权级别、网络流量授权级别以及访问行为授权级别中的最低级别，并作为接入网络设备最终授权级别，以确定出访问范围。本发明能够及时发现并有效应对安全威胁的演变。
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公开(公告)号：CN119155112B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411620659.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 浙江大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Inventor： 王文婷 , 刘鑫 , 李迪 , 曹小亚 , 陈振娅 , 鉴庆之 , 刘吉龙 , 田博彦 , 田健 , 刘远龙 , 杨明 , 程鹏 , 王鑫 , 吴晓明 , 刘臣胜 , 秦佳峰 , 聂其贵 , 陈东
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络流量技术领域，提供了一种智能电网Dos攻击检测方法、系统、介质、设备及程序。智能电网Dos攻击检测方法，包括：将同一条网络流量数据对应的三种特征进行合并，构建融合特征集；将融合特征集和对应的数值标签集作为输入，分别采用支持向量机和决策树，得到第一输出集和第二输出集；将第一输出集、第二输出集以及对应的数值标签集输入分类器，得到支持向量机的权重和决策树的权重，以构建多级决策模型；考虑多种性能指标，构建综合多维目标函数，对多级决策模型的超参数进行优化，得到优化后的多级决策模型，用于网络流量的Dos攻击检测。本发明能够快速识别智能电网中的DoS攻击行为，确保智能电网的安全运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116720439A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310705680.6
申请日：2023-06-14
IPC: G06F30/27 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了电力系统集成树应用的鲁棒性评估方法，包括如下步骤：S1.将面向集成树的无穷范数鲁棒性评估问题，转化成求解各个数据点的最小对抗样本问题，建模成一个混合整数线性规划问题；S2.从电力系统中的物理规则中，抽象得到数据属性间的关系，数据属性的取值约束；S3.将步骤S1中的布尔型变量用连续型变量表示；S4.将步骤S2中数据属性间的关系和数据属性的取值约束使用变换变量的方法加入步骤S3中的混合整数线性规划问题中；S5.使用步骤S4中的方法求解步骤S1中各个数据的鲁棒性，得到考虑电力系统物理约束的集成树应用的鲁棒性，以解决现有技术无法分析基于集成树模型的电力系统的鲁棒性的问题。
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公开(公告)号：CN116612413A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310598592.0
申请日：2023-05-25
IPC: G06V20/40 , G06V10/20 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLOv5和数据增强的停车场烟火检测方法、装置和存储介质，包括如下步骤：S1.收集烟雾火焰图像并进行数据预处理，形成原始数据集；S2.对原始数据集进行数据增强；S3.对步骤S2中得到的数据增强后的数据集进行小框标注，并按比例划分为训练集、验证集和测试集；S4.构建改进YOLOv5模型，将注意力机制添加到YOLOv5s的主干网络Backbone部分C3网络模块之后，形成改进后的YOLOv5‑SE模型；S5.使用步骤S3中得到的数据集和改进后的YOLOv5‑SE模型训练烟火检测模型；S6.对步骤S5中得到的烟火检测模型使用OpenCV进行部署，用于停车场视频烟雾检测。以解决现有技术对于停车场烟火检测存在误报或漏报的问题。
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公开(公告)号：CN117649288A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311368132.5
申请日：2023-10-20
Abstract: 本发明公开一种基于国密的数字藏品网络拍卖系统，通过将传统的拍卖平台分割为中间平台和计算平台，中间平台接收到的竞价在竞标者终端被加密，无法知道原竞价，然后利用中间平台将被加密的竞价加入随机噪声，通过计算平台解密带有随机噪声的原竞价，比较当前随机噪声的原竞价和随机噪声的当前最高竞价，由于随机噪声相同，因此可在计算平台处比较出两者大小而不必知道竞价的实际值，由于噪声随机，这使得本次的带噪声竞价不能与下一次的比较，这也确保了竞价在计算平台处的保密，从而解决了数字藏品网络拍卖中竞标者竞价隐私问题。
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公开(公告)号：CN117272208A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311320159.7
申请日：2023-10-12
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06F18/27 , G06F123/00
Abstract: 本发明公开一种基于鲁棒MM估计的无迹卡尔曼滤波动态状态估计方法，包括如下步骤：S1.建立电力系统状态估计模型并将模型离散化，初始化状态向量、协方差矩阵、过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵，并通过相量量测单元实时传送测量数据；S2.采用统计线性化方法线性化系统测量函数并结合无迹卡尔曼滤波计算出的数据建立批处理回归方程；S3.对步骤S2中建立的批处理回归方程进行鲁棒预白化处理；S4.通过线性变换方法将步骤S3中得到的批处理回归方程中的数据点分散；S5.对批处理回归方程使用MM估计方法，估计出状态向量，并更新协方差矩阵。以解决现有技术不能在保证估计性能和能够用于估计非线性系统状态的前提下，崩溃点和估计效率都较低的问题。
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公开(公告)号：CN117540788A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410029633.9
申请日：2024-01-09
IPC: G06N3/0895 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种以控制为中心的自监督学习的双阶段通用智能体训练方法，属于人工智能感知决策技术领域，包括以下步骤：步骤1、设计多模态的决策基础模型，包括编码器和控制解码器；步骤2、收集跨领域跨模态跨具身的多任务数据集；步骤3、使用以控制为中心的自监督损失函数通过自监督学习训练多模态的决策基础模型；步骤4、通过多模态指令对齐的模仿学习来训练多模态的决策基础模型；步骤5、将训练完成的多模态的决策基础模型部署到平台中进行测试使用。本发明提供了一种以控制为中心的自监督学习的双阶段通用智能体训练方法，具有卓越的适应性，能够适应跨领域、跨场景和跨具身的广泛决策任务。
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