-
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。
-
公开(公告)号：CN117114886B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311375071.5
申请日：2023-10-23
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于双层共识机制的区块链碳交易方法及系统，涉及信息处理技术领域，区块链接收边缘服务器提供的各企业碳配额数据，更新链上数据，并定期向边缘服务器发送各企业的交易数据，更新边缘服务器数据；边缘服务器比较各企业的碳排放数据与碳配额数据；若碳排放数据大于碳配额数据，则企业需在区块链上向其他企业购买碳配额，以达到碳中和；若碳排放数据不大于碳配额数据，则企业可以在区块链上向其他企业出售剩余的碳配额，以实现碳交易；在系统中，构建了基于哈希图的分片区块链双层共识架构，在各分片中区块链采用有向无环图结构。本发明提供的方法及系统提高了区块链的吞吐量、共识效率以及性能，适用于大规模的高并发碳交易场景。
-
公开(公告)号：CN117114886A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311375071.5
申请日：2023-10-23
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于双层共识机制的区块链碳交易方法及系统，涉及信息处理技术领域，区块链接收边缘服务器提供的各企业碳配额数据，更新链上数据，并定期向边缘服务器发送各企业的交易数据，更新边缘服务器数据；边缘服务器比较各企业的碳排放数据与碳配额数据；若碳排放数据大于碳配额数据，则企业需在区块链上向其他企业购买碳配额，以达到碳中和；若碳排放数据不大于碳配额数据，则企业可以在区块链上向其他企业出售剩余的碳配额，以实现碳交易；在系统中，构建了基于哈希图的分片区块链双层共识架构，在各分片中区块链采用有向无环图结构。本发明提供的方法及系统提高了区块链的吞吐量、共识效率以及性能，适用于大规模的高并发碳交易场景。
-
公开(公告)号：CN115049402A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210984625.0
申请日：2022-08-17
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 , 国网北京市电力公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种交易风险参数计算方法、区块链验证节点及存储介质，其中，方法包括：获取交易验证信息组，根据交易验证信息组中的至少部分信息对交易验证信息组进行交易合法性验证，其中，交易验证信组中，包括两个交易方的交易验证信息，交易验证信息与交易方存在对应关系，至少部分信息包括：各交易验证信息的交易资产参数、交易结果类型、源区块链标识和目标区块链标识，在交易合法性验证通过的情况下，根据交易结果类型，更新各交易方的当前交易结果参数组，根据当前交易结果参数组和交易资产参数，计算各交易方的交易风险参数。本发明实现了对恶意交易方的准确识别和对交易风险的量化，提高了跨链交易的安全性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN114780968A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210715226.4
申请日：2022-06-23
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 , 国网北京市电力公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本申请提供一种智能合约升级方法及装置，应用于跨域电力部门合约升级验证场景，接收并解析请求者向联盟链发送的待升级合约的升级请求；根据电力交易合约待升级数据上链的应用需求，确定联盟链中各用户节点的身份信息；选择联盟链上的任意一个用户作为管理用户，对加入联盟链的用户赋予数字身份凭证并进行维护；利用智能合约选择具备验证资质的所述联盟链节点对待升级合约的信息进行验证；若验证成功，则对待升级合约的信息执行上链操作，并将验证结果和上链结果在联盟链中进行广播；若监测验证通过且上链操作成功，则触发执行智能合约升级操作对待升级合约进行升级。通过本申请可以实现联盟链节点对待升级合约的合规性做出个性化背书。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115049402B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210984625.0
申请日：2022-08-17
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 , 国网北京市电力公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种交易风险参数计算方法、区块链验证节点及存储介质，其中，方法包括：获取交易验证信息组，根据交易验证信息组中的至少部分信息对交易验证信息组进行交易合法性验证，其中，交易验证信组中，包括两个交易方的交易验证信息，交易验证信息与交易方存在对应关系，至少部分信息包括：各交易验证信息的交易资产参数、交易结果类型、源区块链标识和目标区块链标识，在交易合法性验证通过的情况下，根据交易结果类型，更新各交易方的当前交易结果参数组，根据当前交易结果参数组和交易资产参数，计算各交易方的交易风险参数。本发明实现了对恶意交易方的准确识别和对交易风险的量化，提高了跨链交易的安全性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN119887228A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411780667.8
申请日：2024-12-05
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: G06Q30/018 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种交易网络异常节点识别方法、模型训练方法及系统，每个样本包含单个交易节点数据及对应的边数据，入边交易特征提取模块获取入边交易特征和出边交易特征提取模块获取出边交易特征组合后线性变换获得交易节点特征，与第一差异特征获取模块计算的入边差异特征和第二差异特征获取模块计算的出边差异特征根据结合权重参数进行加权求和并经分类器输出异常判断结果预测值，与异常判断结果真实值建立交叉熵损失函数，以对初始交易网络异常节点识别模型的参数进行更新迭代，得到交易网络异常节点识别模型；单个待检测交易节点数据及其对应的入边数据和出边数据输入交易网络异常节点识别模型获得交易异常节点识别结果。
-
公开(公告)号：CN118469319A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410428851.X
申请日：2024-04-10
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 , 中国环境科学研究院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种清洁能源接入下配电网负荷预测方法及装置，所述方法包括：构建配电网负荷预测系统，所述配电网负荷预测系统包括调度中心层、配电运营商层和配电台区层；通过联邦学习算法进行模型的训练，将分层预测问题转化为分布式优化问题；采用交替方向乘子算法求解所述分布式优化问题的最优解，得到每个电网运营商的域内局部模型的参数；基于训练好的所述域内局部模型对配电网负荷进行域内局部预测。本发明提供的清洁能源接入下配电网负荷预测方法及装置，加快了模型训练达到收敛的速度，降低了联邦学习的通信开销，提高了效率。
-
公开(公告)号：CN119854361A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411454511.0
申请日：2024-10-17
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: H04L67/56 , H04L41/147 , H04L67/12 , H04L67/1095 , H04L67/60 , H04L9/00
Abstract: 本发明提供一种物联网区块链分片方法及装置，通过预设机制选择节点纳入物联网区块链网络后，基于个节点的计算能力和信用信誉筛选策略委员会以监督执行交易控制和区块链分片。利用深度强化学习DRL行为者网络基于环境状态执行对分片动作的选择，针对事务交易和区块链分片分别建立两个状态空间及其对应的动作空间，构建双重深度强化学习模型，同时引入第一目标网络对第一评估网络预测的第一目标值进行稳定，引入第二目标网络对第二估计网络预测的第二目标值进行稳定，对事务交易和区块链分片同步进行调控，以适应网络环境的动态变化实现高效地网络分片。
-
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
260
records
(took 0.197 seconds)
