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公开(公告)号：CN119420523A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411530327.X
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于数据挖掘的电力网络安全主动防御方法及系统，涉及电力网络安全和人工智能领域。包括以下步骤：步骤1:多源数据获取与预处理；步骤2:通过数据挖掘技术，对多源数据进行融合挖掘；步骤3:通过聚类算法，对多源网络安全平台所监测事件进行二次研判与风险等级辨识；步骤4:对高危风险事件联动防火墙进行主动隔离，并生成事件分析报告。本发明在工作中，通过数据挖掘技术融合多源网络安全数据，提高风险辨识的可靠性，并对高危风险实现防火墙主动隔离，自动生成隔离报告推送上级管理部门，进一步提高电力网络安全防御能效，减少值班运维人力投入。
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公开(公告)号：CN115834442A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211673744.0
申请日：2022-12-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
IPC: H04L43/0876 , H04L43/06 , H04L41/147 , H04L47/12
Abstract: 本发明公开了一种国家电网信息网络流量数据的预测装置及预测方法，涉及流量预测技术领域，目的在于提供一种改善网络状况、减少数据发送频次、降低通讯开销的国家电网信息网络流量数据的预测装置及预测方法，方法技术要点包括下游节点对网络流量进行统计，并向上游节点传递最近的N个历史数据；上游节点根据历史数据对流量进行调节，并对历史数据进行存储；一个周期后，上游节点计算该周期内多组历史数据中每个历史数据的平均值；下游节点停止传送历史数据，上游节点根据计算出的平均值对网络流量进行调节，技术效果是在监测方法的基础上，实现对未来网络拥挤状况的预测，并根据预测值，对网络流量进行调节，减少数据发送频次，降低通讯开销。
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公开(公告)号：CN119026907A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411112163.9
申请日：2024-08-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/243 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于神经网络的电力网络安全风险预测方法，涉及电力网络安全和人工智能领域。包括以下步骤：步骤1:电力网络安全风险指标选取，形成风险数据。步骤2:风险数据预处理，包括数据清洗、数据缺失值填充和数据融合。步骤3:搭建电力网络风险预测模型，基于预处理后的风险数据预测电力网络安全风险。本发明通引入人工智能技术，利用神经网络强大的非线性建模和自主学习能力，深入挖掘电力网络运行数据中的隐藏模式与关联，实现对安全风险的提前预测，为电力网络的稳定运行提供强有力的前置保障。
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公开(公告)号：CN117216796B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311238880.1
申请日：2023-09-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私等级的能源大数据隐私保护方法，该方法包括：首先，通过隐私等级标注，对原始数据集完特征分类；其次，针对电网数据的特点，基于K‑means++聚类算法对数据集进行聚类；最后利用遗传算法为不同类别搜索最佳噪声参数配置，平衡匿名化效果和查询结果准确性。所提出的方法能够根据数据的敏感程度和重要性提供更细粒度的隐私保护，提高发布数据的可用性，有效分化查询函数敏感性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117216796A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311238880.1
申请日：2023-09-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私等级的能源大数据隐私保护方法，该方法包括：首先，通过隐私等级标注，对原始数据集完特征分类；其次，针对电网数据的特点，基于K‑means++聚类算法对数据集进行聚类；最后利用遗传算法为不同类别搜索最佳噪声参数配置，平衡匿名化效果和查询结果准确性。所提出的方法能够根据数据的敏感程度和重要性提供更细粒度的隐私保护，提高发布数据的可用性，有效分化查询函数敏感性。
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公开(公告)号：CN116015852A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211673471.X
申请日：2022-12-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于国家电网信息的虚拟云桌面安全管理方法，涉及云桌面管理技术领域，包括步骤一：虚拟云桌面识别完成连接和识别协议的限制设备，获取限制设备的最高权限集；步骤二：限制设备向虚拟云桌面发送数据请求或操作指令；步骤三：数据请求和操作指令通过与对应限制设备的操作阈值对比，选择对应的网路对虚拟云桌面进行发送；步骤四：虚拟云桌面基于数据请求和操作指令，向对应设备反馈和输送对应的数据包；步骤五：限制设备对数据包进行解析。本申请中的权限设备与虚拟云桌面之间设置有不同的最高权限集和子权限集，在对应的权限设备与虚拟云桌面连接时，可以采用对应的带宽进行处理，降低虚拟云桌面工作时占据的内存。
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公开(公告)号：CN119090059A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411112731.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
Abstract: 本发明涉及能源监控技术领域，具体是一种基于大数据的区域能源监控系统包括监控中心，所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据存储模块、数据可视化模块和空调系统控制模块；数据采集模块用于采集数据；数据存储模块用于存储历史数据；数据处理模块用于获取人流量数据；数据可视化模块用于构建关于目标公共建筑的场景区域图层、实时数据图层和预测数据图层，并构建区域能源监控一体化可视图；预测数据图层用于构建人流量及电能消耗预测模型；空调系统控制模块用于获取各个区域不同时间段的空调系统输出功率；实时数据图层用于对空调系统状态进行实时监控，本发明在确保公共建筑内环境舒适度需求的前提下，显著降低了建筑能耗。
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公开(公告)号：CN114139822B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111487796.4
申请日：2021-12-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 江苏电力信息技术有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑ELM的非侵入式电能负荷预测方法，包括以下步骤：(1)采集非侵入式电能表电能负荷时间序列信息，对负荷信息进行异常点识别修正，并进行归一化处理；(2)平稳化处理，分解得到包含不同时间尺度的局部特征信号的本征模函数IMF分量和残差分量；(3)建立长短期记忆网络(LSTM)，获取准确的高频分量序列；(4)建立极限学习机(ELM)网络，获取准确的低频分量序列；(5)建立基于LSTM‑ELM的非侵入式电能表电能负荷预测模型，实现电能负荷准确预测。本发明对非侵入式电能表电能负荷变化趋势做出判断，对局部变化细节做出精准预测，具有更好的预测准确度和性能，能解决非侵入式电能表电能负荷随机性强、负荷预测准确度不足等问题。
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公开(公告)号：CN114139822A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111487796.4
申请日：2021-12-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 江苏电力信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑ELM的非侵入式电能负荷预测方法，包括以下步骤：(1)采集非侵入式电能表电能负荷时间序列信息，对负荷信息进行异常点识别修正，并进行归一化处理；(2)平稳化处理，分解得到包含不同时间尺度的局部特征信号的本征模函数IMF分量和残差分量；(3)建立长短期记忆网络(LSTM)，获取准确的高频分量序列；(4)建立极限学习机(ELM)网络，获取准确的低频分量序列；(5)建立基于LSTM‑ELM的非侵入式电能表电能负荷预测模型，实现电能负荷准确预测。本发明对非侵入式电能表电能负荷变化趋势做出判断，对局部变化细节做出精准预测，具有更好的预测准确度和性能，能解决非侵入式电能表电能负荷随机性强、负荷预测准确度不足等问题。
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