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公开(公告)号：CN117911146A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311753403.9
申请日：2023-12-19
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC: G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明提供一种基于多主体和多策略的碳交易模拟方法及装置，利用零智能代理和启发式信念学习代理组合表示碳市场交易者；模拟欺诈交易行为时，从碳市场交易者中随机选择一种交易者，并采用欺诈交易方式中的分层策略模拟欺诈交易者；利用离散均值回归基本时间序列作为碳配额的基本价值序列；基于碳市场交易者当前持有的碳配额设置碳交易偏好；通过订单簿记录待碳交易订单，根据预设的订单撮合机制，比较买入价格和卖出价格进行订单匹配，以进行碳交易；并根据当前时间的最后一个订单更新碳配额当前价格；基于上述设置，在预设模拟器中进行碳交易行为的模拟。本发明提供的方法能够还原真实碳市场中多方主体基于不同策略进行碳交易，用于碳市场研究。
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公开(公告)号：CN119539140A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411403789.5
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于LSTM和自注意力的碳排放预测方法和系统，预测模型训练方法为：获取训练样本集，将训练样本输入初始碳排放预测模型，该模型包括长短时记忆层、自注意力层和线性层。利用长短时记忆层提取并输出每个影响因素对应的有效关键信息，将每个影响因素对应的有效关键信息输入至自注意力层，输出每个影响因素与其自身之外其他影响因素之间的关联信息。将每个影响因素对应的关联信息进行整合并输入线性层，输出碳排放预测结果。基于预测结果与真实标签的差距构建损失函数，最小化损失以更新模型参数直至达到预设训练轮数，获得训练后的碳排放预测模型。本发明综合考虑多种因素，捕捉数据序列的长期依赖关系，实现更准确的碳排放预测。
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公开(公告)号：CN117335960B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311445872.4
申请日：2023-11-02
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
Abstract: 本发明提供一种零信任网络中基于区块链的碳数据共享访问方法及装置，用户通过终端向区块链平台发起原始访问请求；属性权威智能合约根据用户属性信息构建属性访问请求，并发送至访问控制判决智能合约；访问控制判决智能合约通过碳数据核查机制智能合约获取当前被请求访问的目标数据的碳核查任务状态信息，通过零信任智能合约对用户进行信任评估，生成综合信任值；根据用户的属性信息和综合信任值、目标数据的碳核查任务状态信息和访问策略，在零信任网络中进行访问控制判决；当通过访问控制判决时，用户获得访问控制令牌，利用私钥从区块链平台获取目标数据。本发明提供的方法适用于碳交易、碳核查等业务场景，能够有效防止数据泄露的问题。
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公开(公告)号：CN117076132B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311320639.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
Abstract: 本申请提供一种分层联邦学习系统的资源分配及聚合优化方法及装置，涉及机器学习领域，方法包括：根据分层联邦学习系统中的各个边缘服务器各自的域内训练时间及传输延时信息，确定当前迭代轮次的提交时间区间；将全局模型参数和提交时间区间发送至各个边缘服务器，以使各个边缘服务器分别为自身分组中的各个终端分配针对当前迭代轮次的全局模型参数的目标计算任务并同步聚合各个子模型参数，对提交时间区间内接收到的边缘聚合结果数据进行云聚合。本申请能够有效降低分层联邦学习系统的计算复杂度，尤其适用于物联网等大量终端构成的分层联邦学习系统的场景，还能够提高终端和边缘服务器的计算资源利用率，进而能够有
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公开(公告)号：CN117335960A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311445872.4
申请日：2023-11-02
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
Abstract: 本发明提供一种零信任网络中基于区块链的碳数据共享访问方法及装置，用户通过终端向区块链平台发起原始访问请求；属性权威智能合约根据用户属性信息构建属性访问请求，并发送至访问控制判决智能合约；访问控制判决智能合约通过碳数据核查机制智能合约获取当前被请求访问的目标数据的碳核查任务状态信息，通过零信任智能合约对用户进行信任评估，生成综合信任值；根据用户的属性信息和综合信任值、目标数据的碳核查任务状态信息和访问策略，在零信任网络中进行访问控制判决；当通过访问控制判决时，用户获得访问控制令牌，利用私钥从区块链平台获取目标数据。本发明提供的方法适用于碳交易、碳核查等业务场景，能够有效防止数据泄露的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117076132A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311320639.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
Abstract: 本申请提供一种分层联邦学习系统的资源分配及聚合优化方法及装置，涉及机器学习领域，方法包括：根据分层联邦学习系统中的各个边缘服务器各自的域内训练时间及传输延时信息，确定当前迭代轮次的提交时间区间；将全局模型参数和提交时间区间发送至各个边缘服务器，以使各个边缘服务器分别为自身分组中的各个终端分配针对当前迭代轮次的全局模型参数的目标计算任务并同步聚合各个子模型参数，对提交时间区间内接收到的边缘聚合结果数据进行云聚合。本申请能够有效降低分层联邦学习系统的计算复杂度，尤其适用于物联网等大量终端构成的分层联邦学习系统的场景，还能够提高终端和边缘服务器的计算资源利用率，进而能够有效提高分层联邦学习的效率。
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公开(公告)号：CN117495216B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311864163.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网区块链科技(北京)有限公司 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/067 , G06Q30/018 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种电力碳排放因子的核算方法、装置、电子设备和存储介质，该方法和装置应用于电子设备，具体为获取电力系统的原始电力数据，原始电力数据至少包括流入电力系统的节点的流入功率和流出功率，节点连接有自发自用发电单元；对原始电力数据进行计算，得到节点的碳排放因子。由于本方案考虑了节点的自发自用发电单元，提高了电力碳排放因子的准确性，从而能够使基于该电力碳排放因子所得的电网的碳排放量能够准确反映实际情况。
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公开(公告)号：CN115150135A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210710099.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 国网数字科技控股有限公司 , 国网区块链科技(北京)有限公司 , 国网雄安金融科技集团有限公司
Abstract: 本发明提供的适用于分布式电力交易的区块链共识方法和装置，可以对参与交易的区块链节点所归属的子区块链网络进行识别，其中参与交易的区块链节点至少包括两个区块链节点。在参与交易的区块链节点在同一子区块链网络中时，则产生交易的子区块链网络基于内部共识机制进行交易共识，并生成第一共识结果后基于第一验证结果对子区块链网络的参与共识的区块链节点进行评价。若参与交易的区块链节点不在同一子区块链网络中，在所有参与交易的子区块链网络中选取出全局共识组节点，基于全局共识组节点中的参与全局共识的共识节点进行交易共识，并生成第二共识结果后进行验证。避免了共识节点数目增多共识效率降低的问题。
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公开(公告)号：CN119090508A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410560060.2
申请日：2024-05-08
Applicant: 国网数字科技控股有限公司 , 国网区块链科技(北京)有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06Q40/04 , G06F18/2433 , G06F21/62 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的企业碳核算方法，方法包括：基于物联网，实时采集碳排放相关数据，并将碳排放相关数据上传至区块链；基于链上智能合约，将碳排放相关数据进行多维交叉对比、分析，以识别和纠正碳排放相关数据存在的数据异常或错误；根据动态因素，实时调整动态碳核算模型，以对碳排放相关数据进行计算；根据计算结果，构建区块链激励相容机制，其中，激励相容机制激励企业上传真实碳排放数据。本发明实施例通过物联网和区块链的融合，实现对企业碳排放相关数据的多维交叉对比分析和碳核算模型动态更新，构建激励相容机制以鼓励企业参与，有效避免传输数据失真，确保数据上传的及时性、准确性和完整性，提高企业参与碳核算的积极性。
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公开(公告)号：CN118350032A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410364238.6
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网数字科技控股有限公司 , 国网区块链科技(北京)有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F21/64 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F16/27 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及异常检测技术领域，尤其涉及一种分布式电力交易系统异常检测方法、系统、设备及介质，包括对分布式电力交易系统的区块链节点进行基于命名空间的区块链网络交易流量数据采集，并对区块链网络有效交易流量数据进行面向不同节点角色的特征提取，得到不同类别区块链节点的交易流量特征；计算不同类别区块链节点的交易流量特征属于不同角色节点生成流量的所属类别条件概率，并根据LSTM‑AE编解码器检测子群和所属类别条件概率计算子群联合预测结果，实现分布式电力交易系统的异常检测。本发明结合LSTM‑AE编解码器检测子群和所属类别条件概率，有效学习节点安全状态的特征，实现高效可靠的分布式电力交易系统异常检测。
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