基于机器学习的配电网智能设备网络安全监测方法及系统

    公开(公告)号:CN117294475A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311158542.7

    申请日:2023-09-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的配电网智能设备网络安全监测方法及系统,属于配电网智能设备技术领域,该方法通过构建机器学习模型,机器学习模型包括多个分支模型;获取传输至配电网智能设备的IP报文,其中一个分支模型结合传输至配电网智能设备的IP报文进行训练和检测畸形IP报文;实时抓取传输至配电网智能设备的网络流量数据,其中一个分支模型对传输结合配电网智能设备的数据流量进行训练和检测数据流量是否异常。实现了对配电网智能设备通信的智能监控,实现对畸形报文、网络攻击的实时检测,并且通过机器学习模型对发现的异常样本的学习,能够逐步完善其内部的参数,检测的精准度得到逐步的提高,便于后续安全防护。

    一种能源预测方法、装置、电子设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN117291434A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202210692544.3

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本发明提供一种能源预测方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及能源技术领域,该方法包括:获取基本参数的初始值、能源生产参数的初始值和能源消费参数的初始值;对基本参数的初始值进行拟合转换,得到N个档位的能源总量数据和N个档位的碳排放总量数据;将N个档位的能源总量数据和N个档位的碳排放总量数据作为边界条件,对能源生产参数的初始值和能源消费参数的初始值进行拟合分析,得到不同条件下的能源生产参数的第一目标拟合值和能源消费参数的第二目标拟合值。本发明通过对能源生产和能源消费两方面对碳排放进行拟合分析,得到符合边界条件的第一目标拟合值和第二目标拟合值,通过第一目标拟合值和第二目标拟合值有利于减少碳排放。

    一种基于稀疏对数主成分分析的碳中和综合评价方法

    公开(公告)号:CN114912825A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210601015.8

    申请日:2022-05-30

    Abstract: 一种基于稀疏对数主成分分析的碳中和综合评价方法,包括以下步骤:构建多维碳中和指标体系;对指标进行数据预处理;使用稀疏主成分分析的方法对各维度二级指标进行赋权;使用熵权法对一级指标进行赋权;计算碳中和指数,进行地区碳中和的综合评价。本发明基于现有碳中和指数的指标体系基础上,对指标赋权的方法进行改进,引入稀疏主成分分析的方法,能够有效地筛选出指标池的重要指标,精简指标池,有效避免了庞大的指标体系存在的指标冗余的问题。本发明取稀疏第一主成分作为二级指标权重,使用熵权法求解一级指标权重,通过两阶段权重融合的方法,使得指数结果更为稳健。

Patent Agency Ranking