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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118282663B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410360447.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 贵州大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/00 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种元宇宙中基于第一印象的抗乔装身份认证方法，首先，在现有的身份模型中引入“元宇宙第一印象”作为新的身份认证因子。其次，使用签密算法在IPFS和区块链系统中加密存储第一印象数据。接着，设计基于第一印象的化身认证协议。最终实现元宇宙抗乔装身份认证。以解决现有技术要么单点故障几率高且计算消耗大，要么识别准确度不高，认证可靠性低，要么不能良好的抵御乔装攻击的问题。
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公开(公告)号：CN118300100B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410715030.4
申请日：2024-06-04
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开一种保障电力系统小信号稳定性约束的移动目标防御方法，包括步骤：S1.获取电网系统基础数据；S2.分析电网系统同步发电机转子、定子运行状态，构建系统小信号稳定性模型；S3.基于移动目标防御方法原理，设计评估移动目标防御方法有效性指标；S4.根据步骤S2中小信号稳定性模型，分析步骤S3中移动目标防御方法对系统小信号稳定性和阻尼比的影响，确定保证小信号稳定性的充要条件；S5.将步骤S3中的充要条件及步骤S4中的有效性指标作为约束条件，构建可确保小信号稳定性和防御有效性的优化模型。以解决现有技术无法同时保障系统小信号稳定性和移动目标防御有效性的问题。
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公开(公告)号：CN118300100A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410715030.4
申请日：2024-06-04
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开一种保障电力系统小信号稳定性约束的移动目标防御方法，包括步骤：S1.获取电网系统基础数据；S2.分析电网系统同步发电机转子、定子运行状态，构建系统小信号稳定性模型；S3.基于移动目标防御方法原理，设计评估移动目标防御方法有效性指标；S4.根据步骤S2中小信号稳定性模型，分析步骤S3中移动目标防御方法对系统小信号稳定性和阻尼比的影响，确定保证小信号稳定性的充要条件；S5.将步骤S3中的充要条件及步骤S4中的有效性指标作为约束条件，构建可确保小信号稳定性和防御有效性的优化模型。以解决现有技术无法同时保障系统小信号稳定性和移动目标防御有效性的问题。
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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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