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公开(公告)号：CN118777784A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410958848.9
申请日：2024-07-17
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明属于人工智能领域，公开了一种基于大数据和人工智能的电网系统智能检测与故障定位技术，该技术包括：历史数据收集：大数据分析预处理；故障预测模型构建；实时数据输入与预测；故障定位；提高安全性和可靠性。本发明通过收集电网系统历史运行数据，利用大数据分析技术对数据进行预处理和特征提取，构建故障预测模型。当电网系统运行时，实时数据将被输入到模型中，模型将自动分析数据并预测潜在故障。一旦预测到故障，系统将自动触发故障定位机制，精确定位故障位置，为运维人员提供准确的信息支持。本发明的智能检测与故障定位技术能够显著提高电网系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118200019B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410443479.X
申请日：2024-04-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
Inventor： 卢萍 , 张勇 , 冯浩 , 郭峰 , 邱爽 , 焦翰琳 , 张先飞 , 张雄 , 童永飞 , 张晨燕 , 周煜廷 , 黄诚轩 , 廖荣涛 , 刘芬 , 王逸兮 , 罗弦 , 叶宇轩 , 董亮 , 黄俊东 , 余铮 , 冯伟东 , 代静 , 袁慧 , 詹伟
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，尤其涉及一种网络事件安全监测方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取电力网络节点数据；根据电力网络节点数据进行电力网络信息数据采集，从而获取节点流量原始数据；对节点流量原始数据进行分布式流量标识，生成分布式流量标识数据；对分布式流量标识数据进行异常节点检测，生成电力网络异常节点数据；对电力网络异常节点数据进行潜在威胁检测分析，生成电力网络潜在威胁事件。本发明通过对网络事件进行异常节点标识以及多层次攻击类型防御策略构建，提高了网络安全防护的全面性和适应性。
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公开(公告)号：CN115333749B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210887845.1
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于安全防护技术领域，公开了一种基于终端系统访问控制与入侵的监控防护方法及设备，该方法具体包括：用户在客户端通过离线注册和本地注册完成用户注册；服务器将用户客户端访问请求转发至身份验证模块，进行身份验证，若验证通过，则访问通道打开，用户可以进行访问；网络入侵检测模块对用户发送的相关数据或文件进行检测；处理模块接收相关数据或文件，并将相关数据或文件发送至存储模块进行存储，若检测未通过，网络入侵检测模块发送警告信号至处理模块，处理模块控制访问通道关闭。本发明实现全过程数据安全加密防护，提供数据从客户端、传输、存储和应用加密服务。
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公开(公告)号：CN115333796B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210886316.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于智能感知物联网终端安全状态信息的监测方法及系统，监测模块实时监测物联网终端安全状态信息；状态分析模块对接收到安全状态信息依据规则库进行分析，判断是否存在威胁行为，若存在，则根据物联网终端态势评估中对于面临风险的评估结果，对物联网终端面临的安全威胁进行分级，并通过预警模块进行预警，并将该安全状态信息存储到数据库中；若不存在威胁行为，则放行；特征分析模块基于马尔柯夫过程学习模型对数据库中的安全状态信息进行相关特征分析，构建合适的规则库，并自动更新规则库，供状态分析模块使用。本发明通过智能感知的方法及时发现突破绕过现有安全防御机制的风险行为，实时主动监测、预警威胁信息和风险行为。
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公开(公告)号：CN118096130B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410458949.X
申请日：2024-04-17
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/18
Abstract: 本发明公开了基于电力多资源数据融合的运检数据管理系统及方法，属于检修规划技术领域。系统包括数据采集模块、用电分析模块、检修调整模块和可视化模块；数据采集模块用于采集检修日志、气象信息和设备信息；用电分析模块用于根据气象信息和设备信息预测每个电力设备的未来用电情况，根据未来用电情况计算每个电力设备的重要指数，重要指数越高表示该电力设备越容易出现故障；检修调整模块用于通过检修日志计算检修资源总量，按照每个电力设备的重要指数分配检修资源，调整每个电力设备在未来一段时间内的检修频率；可视化模块用于通过电力设备检修中心可视化大屏上实时展示各电力设备的检修情况，以及电力设备下所有电表的功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118037282B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410444224.5
申请日：2024-04-15
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于AI和云技术的电力业务数据智能处理系统与方法，涉及电力业务数据处理技术领域，包括：S1‑1，获取历史电力业务数据；S1‑2，训练第一分类模型、第二分类模型和第三分类模型；S1‑3，边缘节点以第一分类模型实时对电力业务数据进行分析；S1‑4，云平台实时调整电力业务数据的处理顺序，实时对电力系统进行故障监测；本发明采用边缘节点进行初步故障判断，基于初步故障判断结果，中心服务器对电力业务数据进行最终故障判断，有利于加快电力设备故障的识别速度；云平台提高了边缘节点和中心服务器之间的协作能力；使用人工智能算法处理大规模电力业务数据，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN117874625B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410085439.2
申请日：2024-01-22
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
Inventor： 黄俊东 , 刘昕 , 廖荣涛 , 罗弦 , 董亮 , 郭兆丰 , 冯浩 , 李想 , 高飞 , 陈家璘 , 姚渭箐 , 胡耀东 , 王逸兮 , 魏晓燕 , 陈铈 , 庄严 , 柯旺松
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06F18/15 , G06F18/23 , G06F17/11
Abstract: 本发明涉及电力检测领域，具体为基于AI和知识库的电力系统数据智能处理系统与方法，包括：模式识别模块、电流预测模块、线缆测试模块、热稳定模块和支路分离模块，模式识别模块用于训练AI模型构建多维函数组，电流预测模块预测输电支路中的电流大小，线缆测试模块用于分析各支路线材的电阻率，热稳定模块用于计算支路的热损耗，计算稳定电压，支路分离模块用于将过热支路分离出电网，单独供电，本发明能够降低系统损耗并提高输电效率，并根据电力系统的工况和负荷情况，实时调整发电计划，有助于线路的稳定运行，从而提高系统的效率、可靠性和经济性。
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公开(公告)号：CN117955600A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311850693.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
Inventor： 王逸兮 , 刘昕 , 廖荣涛 , 李磊 , 张潇 , 王晟玮 , 胡欢君 , 叶宇轩 , 张剑 , 宁昊 , 张玉洁 , 郭岳 , 罗弦 , 王敬靖 , 李想 , 王博涛 , 陈家璘 , 郑蕾 , 徐宁 , 胡晨 , 邱学晶
IPC: H04L1/00 , H04L1/1812 , H04L1/22
Abstract: 本申请涉及一种基于确定性网络协同传输的数据冗余编码方法，包括如下步骤：计算节点到节点协同传输失真，单数据冗余编码，多数据冗余编码，计算确定性网络系统失真，量化冗余编码参数间的相关性，更新冗余编码参数，量化不同数据冗余编码参数间关系，确定最优冗余编码参数，根据以上的步骤确定最优冗余编码参数和数据包个数，以此设计冗余传输系统。通过非线性拟合推导出多包冗余传输时包数目、冗余编码等参数与量化系数的关系，并建模该情况下的总失真代价，选择最优参数进行多包冗余传输系统设计，有助于在保证高可靠性的同时最小化冗余传输带来的链路失真。
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公开(公告)号：CN117932320A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311827664.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
Inventor： 李磊 , 郭兆丰 , 廖荣涛 , 王逸兮 , 王锦怡 , 王晟玮 , 胡欢君 , 叶宇轩 , 张剑 , 宁昊 , 张玉洁 , 郭岳 , 罗弦 , 王敬靖 , 李想 , 王博涛 , 陈家璘 , 郑蕾 , 徐宁 , 胡晨 , 邱学晶
IPC: G06F18/2135 , G06F18/25 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及一种多跳时延敏感网络中的高维感知数据降维方法，包括如下步骤：以某一特定时间窗口为基准，从各设备中读取数据，形成高维数据集；对于每个设备的高维数据，构成新的特征集；利用PCA算法对所选特征进行降维；利用自适应特征选择AFS算法对降维后的特征进行进一步优化；使用经过自适应特征选择后的特征数据进行网络传输，实现了在保持数据关键特征的同时降低了数据维度，从而减少了传输时延和网络负载，本申请综合运用PCA和AFS，充分发挥了它们在降维和特征选择方面的优势，使得降维后的数据既保留了重要信息，又减小了数据量，为多跳时延敏感网络中的高维感知数据传输提供了有效解决方案。
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公开(公告)号：CN117932218A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311827927.8
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
Inventor： 廖荣涛 , 刘昕 , 李磊 , 王逸兮 , 郑逸铭 , 王晟玮 , 胡欢君 , 叶宇轩 , 张剑 , 宁昊 , 张玉洁 , 郭岳 , 罗弦 , 王敬靖 , 李想 , 王博涛 , 陈家璘 , 郑蕾 , 徐宁 , 胡晨 , 邱学晶
IPC: G06F18/10 , G06F17/18 , G06F17/14 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种基于双尺度预测的采样周期自适应调节方法，包括如下步骤：基于傅里叶级数拟合时间序列的长期变化趋势；求取时间序列相对于长期变化趋势的波动程度，基于LSTM预测偏离长期变化趋势的各时刻的波动关系；由LSTM预测出的波动趋势与由傅里叶级数拟合出的长期变化趋势的值相加，便可得到下一时刻的预测值；将预测值将其与下一时刻的真实采样点进行比较，实现采样周期的自适应调节。本发明的方法基于电力设备生产数据具有以天为单位变化的周期性特点，以及不同数据模型对不同时间序列规律的拟合能力，对设备运行状态进行估测，实现采样周期的自适应调节。
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