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公开(公告)号：CN116545666A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310422954.0
申请日：2023-04-19
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及电力CPS领域和安全控制领域，具体为一种针对电力CPS中DOS攻击的安全控制模型；首先在基于模型的分析框架中，建立针对CPS的数学描述，将未受攻击时的物理进程模型可以用控制理论中的线性或者非线性微分方程组(连续系统)或者差分方程组(离散系统)来表示；攻击者针对网络传输过程分为两部分对CPS进行攻击，分别是针对控制器传输给物理平台的控制信号进行的攻击和针对控制器接收的传感器的测量信号进行的攻击，建立整个受攻击的CPS模型；以网络攻防双方的攻防策略为主要研究对象，提出一种主动防御策略，既以降低网络攻击造成的危害为目标，又考虑同时合理化防御资源的支出，通过攻击模型，建立DOS攻击的收益函数，攻击者和防御者双方最大化各自的目标函数，完成DOS攻击在电力CPS中的安全控制模型构建。
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公开(公告)号：CN107230013B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201710330865.8
申请日：2017-05-11
Abstract: 本发明提出了一种电力用户异常用电行为的检测与时间定位方法。该方法首先从采集系统中提取用户的用电负荷数据，然后将用户用电负荷数据转化成用电趋势并分割为a个演变周期，对每个周期内的趋势数据采用聚类处理，对电力用户群体进行周期演变分析，检测用户演变周期中的异常累积变化并进行异常判定和时间的定位。所提方法避开研究多种客观因素对用户用电水平的影响；通过周期演变分析，能有效降低误判可能性，提高异常判定的精度。
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公开(公告)号：CN107491412A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710557184.5
申请日：2017-07-10
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 上海电缆研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于经验小波变换的用户用电负荷特征提取方法，包括：用经验小波变换分解用户用电负荷数据为多个经验小波函数分量；对每个经验小波函数进行Hilbert变换，并将Hilbert谱在时频联合域中进行表示；计算每个分量与原始负荷数据归一化相关系数，根据相关度选取规则设定合适的阈值，选取与原始负荷数据相关度较高的有效分量，对所提取的有效分量的能量进行2范数求解，将求解结果组合构成能综合表征用户用电特性的特征矢量。该方法结合了小波分析和经验模式分解方法的优点，通过自适应地分割傅里叶频谱，构造正交小波滤波器组，将单一信号分解为多个具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频分量，实现不同频率特征信息的分离。
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公开(公告)号：CN103413332B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310371336.4
申请日：2013-08-23
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06T7/40
Abstract: 本发明公开了数字图像处理技术领域中的一种基于两通道纹理分割主动轮廓模型的图像分割方法。包括，提取图像中每个像素的灰度值、水平梯度场和垂直梯度场；计算图像中每个像素的灰度值、水平梯度场和垂直梯度场对应的纹理特征；根据所述纹理特征获取灰度特征通道和边缘特征通道；建立两通道纹理分割主动轮廓线模型；通过水平集函数的演化最小化纹理分割模型完成图像分割。本发明提高了算法效率并避免由灰度信息引起的误分割，提高了算法的准确性。
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公开(公告)号：CN1845607A
公开(公告)日：2006-10-11
申请号：CN200610080731.7
申请日：2006-05-15
Applicant: 华北电力大学(北京)
Abstract: 本发明公开了属于远程数字视频监控和图像识别技术及电力变压器风机设备运行状态监测技术领域的一种基于视频监控与图像识别的电力变压器风机状态识别方法。该方法是将远程数字视频监控和图像识别技术结合起来，首先通过摄像头、解码器以及视频服务器等设备，将采集到的数字视频信号通过传输通道以视频流的方式实时传送回监控中心，在监控中心对现场进行远程视频监视，从视频流中截取监视目标图片，通过相应的图像预处理技术对数字视频图像进行分析、处理和识别。因此应用远程视频监控和图像识别技术，能够实现对电力变压器风机运行状态的自动识别和故障告警。该项技术为保证电力企业生产安全以及快速诊断故障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116628134A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310555510.4
申请日：2023-05-17
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种特高压工程文本数据信息提取方法、装置及介质，包括以下步骤：读取目标文本数据并进行预编码；根据预编码后的所述目标文本数据生成特高压工程特征数据；通过多任务学习网络模型对所述特高压工程特征数据进行拟合计算，输出关键文本数据。本发明实现了文本关键信息提取自动化功能，克服了传统方式对文本信息挖掘不充分的缺陷，对特高压工程业务的处理效率与可靠性提升起到了重要作用。
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公开(公告)号：CN116384700A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310395195.3
申请日：2023-04-13
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及空调系统能源效率优化领域和数据挖掘领域，具体公开了基于数据挖掘的中央空调系统能源效率优化方法；首先，通过对存储在数据库中的数据进行预处理和特征工程，对参数特性进行分析和处理。然后，使用XGBoost算法进行特征重要度排序，以损失函数增益和决策树分支属性频率为评价函数。之后，使用频繁模式增长算法对运行数据进行分析，获取各个参数之间的潜在关联性，并采用小生境法对粒子群优化算法进行改进，以提高其收敛性。同时，将深度残差网络模型作为优化模型的目标函数，并使用参数的正常运行范围和挖掘到的关联规则作为优化的约束条件。最后，使用改进的粒子群优化算法对中央空调系统的能效比进行优化，以获取在冷水机组不同负荷率条件下的相对最优工作点。该方法能够在满足实际工况的基础上降低空调能耗，实现对建筑能耗的节能减排。
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公开(公告)号：CN114819337A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210437937.X
申请日：2022-04-25
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及综合能源系统多元负荷预测领域，具体为一种基于多任务学习和LSTM的综合能源系统多元负荷预测方法；通过设置输入/输出特征集，将各类负荷的组成以及必要的相关信息确定；然后对确定好的特征数据进行预处理，包括对缺失值进行填充、异常值辨识以及归一化处理；接着对样本数据集进行划分，分为训练集和验证集；最后采用离线训练配合在线应用的方式构建基于多任务学习和LSTM的综合能源系统多元负荷预测模型，并使用平均绝对值误差MAE和R2来评估模型。
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公开(公告)号：CN114723302A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210388495.4
申请日：2022-04-14
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及电网线路工程领域和建立评价指标体系领域，具体公开了一种基于数据驱动的电网线路工程的评价指标体系的建立方法；通过线路工程设计标准与海量历史数据结合，实现基于数据驱动的电网线路工程评价指标体系的建立，可以有效剔除传统评价体系中人为主观性的影响。同时通过主观分析法完成初始评价指标集的去相关性分析，可以实现降低冗余指标的存储与计算，提升评价效率；利用熵权法求解去相关性分析后的属性集ξm'n的属性权重，可以科学的利用信息熵对各指标的权重进行计算，最终通过检验系数Γ完成实际线路工程对评价体系的校验，形成客观准确的电网线路工程评价指标体系。
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公开(公告)号：CN109921414A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910187342.1
申请日：2019-03-13
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习融合模型技术的电力系统暂态稳定评估方法，该方法首先对电力系统典型故障设置仿真，提取重要母线的电压幅值和相角以及部分发电机直连线路的在故障发生前后以及故障切除前后的部分时间序列数据作为原始输入数据，然后再对其进行数据预处理后形成训练集；利用卷积神经网络网络和长短时记忆网络的融合模型建立电力系统暂态稳定评估模型。该模型由卷积层、池化层、长短时记忆网络层和全连接输出层组成。本发明利用卷积神经网络提取长时间序列信息，结合长短期记忆网络进行特征挖掘，最后利用全连接神经网络进行暂态稳定评估。该方法具有较好的评估性能，对于电力系统在线安全稳定评估具有重要意义。
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