-
公开(公告)号：CN109889552A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910311604.0
申请日：2019-04-18
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力营销终端异常流量监控方法，包括对电力营销终端接入网络后产生的网络流量镜像进行捕获；对捕获的网络流量镜像进行应用协议分析，获得异常应用协议；根据异常应用协议，追溯异常电力营销终端；向异常电力营销终端发出重新认证报文。同时公开了相应的系统和电力营销系统。本发明采用旁路部署模式，捕获网络流量镜像，有效避免了单点故障和性能瓶颈的问题。
-
公开(公告)号：CN116886314A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311014272.2
申请日：2023-08-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 唐跃中 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 方晓蓉 , 何旭东 , 潘晨灵 , 张皛 , 邵佳炜 , 刘文意 , 胡游君 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 刘军 , 邱玉祥 , 魏训虎 , 樊泽宇 , 刘皓 , 施健 , 钱李烽 , 位雪银 , 李静
Abstract: 本发明公开了一种基于指纹深度提取技术的物联网设备识别方法及系统，包括流量数据处理、深度信息提取、指纹生成、参数训练和设备分类。首先将pcap文件划分为会话并提取会话信息矩阵，通过基于自学习的图注意力神经网络和基于Inception的时间卷积神经网络分别学习会话信息矩阵不同非隐私信息序列间的依赖关系和会话数据包之间的时间依赖关系，再通过全卷积Transformer进一步提取特征，生成设备指纹，接着基于多分类交叉熵损失函数，利用Adam优化算法更新神经网络参数，最后利用分类器实现设备分类。本发明结合会话信息矩阵多种属性信息，实现了高质量的指纹生成技术，提升了物联网设备识别方法的可扩展性，避免了物联网设备识别方法在应用中使用受限等问题。
-
公开(公告)号：CN118296519A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410205625.5
申请日：2024-02-23
Applicant: 南京航空航天大学 , 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 廖俊轩 , 李静 , 王路航 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 张晶 , 潘晨灵 , 刘文意 , 刘金锁 , 胡游君 , 周忠冉 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 邱玉祥 , 魏训虎 , 樊泽宇 , 施健
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于动态图神经网络的信息物理系统时间序列异常检测方法和装置，包括：采用解耦图注意力提取并分离信息物理系统时间序列的动、静态特征；使用特征重构模块将分离的静态特征转化为图的拓扑结构，动态特征转化为拓扑结构上的动态信息，使特征重构为动态图形式；利用基于趋势特征提取的预测器，结合动态图和原序列中趋势特征，实现对序列未来值的预测；利用训练好的模型预测测试数据，以预测数据和真实数据之间的误差作为判断时序数据某个点为异常的可能性，最终实现对信息物理系统中异常的检测。本发明充分考虑了动、静态特征的发展变化与动、静态特征之间的相互作用，提升了复杂时空特征的建模能力，提升了异常检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN116760742B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310749445.9
申请日：2023-06-21
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 胡游君 , 刘金锁 , 邱玉祥 , 刘军 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 顾亚林 , 李马峰 , 张俊杰 , 邱文元 , 施健 , 刘皓 , 谢伟 , 唐跃中 , 张王俊 , 卢士达 , 张露维 , 冯天波 , 何旭东 , 卲佳炜 , 王虹岚 , 时宽治 , 李静 , 羊麟威
IPC: H04L43/0823 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L43/0888
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段时空融合的网络流量深度异常检测方法及系统，首先使用图注意力网络和门控时间卷积网络分别提取网络流量的时空特征，然后采用双仿射模块对时空特征进行深度融合，并提出了多阶段逐层传播机制来增强模型对原始数据的特征提取，提高模型的异常识别能力，再通过对自编码器采用对抗训练的方式来放大异常的重构误差，增加了双解码器对异常样本的区分能力。本发明有效的提高了模型的泛化能力和拟合能力，同时对中间潜变量特征表示运用K‑means算法进行特征聚类，将特征与簇心的最大距离作为判断异常的标准之一，有效的减少了模型的虚警率。
-
公开(公告)号：CN116760742A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310749445.9
申请日：2023-06-21
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 胡游君 , 刘金锁 , 邱玉祥 , 刘军 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 顾亚林 , 李马峰 , 张俊杰 , 邱文元 , 施健 , 刘皓 , 谢伟 , 唐跃中 , 张王俊 , 卢士达 , 张露维 , 冯天波 , 何旭东 , 卲佳炜 , 王虹岚 , 时宽治 , 李静 , 羊麟威
IPC: H04L43/0823 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L43/0888
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段时空融合的网络流量深度异常检测方法及系统，首先使用图注意力网络和门控时间卷积网络分别提取网络流量的时空特征，然后采用双仿射模块对时空特征进行深度融合，并提出了多阶段逐层传播机制来增强模型对原始数据的特征提取，提高模型的异常识别能力，再通过对自编码器采用对抗训练的方式来放大异常的重构误差，增加了双解码器对异常样本的区分能力。本发明有效的提高了模型的泛化能力和拟合能力，同时对中间潜变量特征表示运用K‑means算法进行特征聚类，将特征与簇心的最大距离作为判断异常的标准之一，有效的减少了模型的虚警率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118469544A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410559566.1
申请日：2024-05-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网算法模型的电力物联运维管理方法。其中，该方法包括：根据模型执行请求和预设模型调度策略确定电力设备数据对应的目标物联网算法模型；根据目标物联网算法模型确定对应的模型日志信息；根据电力设备数据和模型日志信息可视化展示模型执行情况。通过根据模型执行请求和预设模型调度策略确定并调用电力设备数据对应的目标物联网算法模型，以及将目标物联网算法模型对应的电力设备数据和模型日志信息进行可视化展示，实现了对物联网算法模型统一的可视化运维管理，可以帮助用户更好地理解和利用物联网算法模型的输出，以便及时采取相应的应对措施，有效提升了管理效率，降低了人力和时间成本。
-
公开(公告)号：CN113722767A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111030390.3
申请日：2021-09-03
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 施健 , 胡游君 , 魏训虎 , 蔡世龙 , 刘军 , 潘安顺 , 富思 , 钱文韬 , 樊泽宇 , 陈克朋 , 周忠冉 , 张文鹏 , 李马峰 , 张俊杰 , 顾亚林 , 刘皓 , 邱文元 , 李洋 , 沈耀威 , 万明 , 万国栋 , 魏芃 , 鄂龙慧 , 朱洪森 , 李宁远 , 韩冬 , 徐顺旺 , 史梦杰 , 朱子葳 , 张华锋 , 周鹏 , 张磊 , 晁凯 , 宋凯 , 赵强 , 吴垠 , 杨勰 , 张敏杰 , 胡楠 , 杨清松 , 王玉敏 , 刘赛 , 甘岚 , 高雪 , 邹徐熹
Abstract: 本发明公开了一种数据完整性验证方法、系统、存储介质及计算设备，本发明的审计侧以抽样方式生成验证请求，云服务器侧基于验证请求向审计侧发送验证证据，进行数据完整性验证，而不是采用许多设备来进行完整性验证，既减少了整个网络的通信成本，又降低了设备的计算成本。
-
公开(公告)号：CN118473730A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410559551.5
申请日：2024-05-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力物联终端网络风险行为识别方法、设备及介质。该方法包括：获取关联电力物联终端的网络访问流量；根据各关联电力物联终端的网络访问流量，形成多线程消费消息队列，并确定多线程消费消息队列的网络行为的风险特征值；根据各风险特征值及预设权重集进行特征值聚类，识别出多线程消费消息队列中的攻击特征行为。通过对收发的网络访问流量进行实时采集，并确定对应的风险特征值结合预设权重集进行聚类分析，识别出其中的网络风险攻击行为。实现了对网络风险行为的实时检测，以便于后续及时对网络风险行为进行处置，进而提升了数据传输的安全防护水平，保证了关联电力物联终端的安全性。
-
公开(公告)号：CN114240105A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111474200.7
申请日：2021-12-03
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 施健 , 胡游君 , 邱玉祥 , 刘军 , 蔡世龙 , 魏训虎 , 潘安顺 , 富思 , 樊泽宇 , 陈克朋 , 周忠冉 , 张文鹏 , 李马峰 , 张俊杰 , 顾亚林 , 刘皓 , 邱文元 , 李洋 , 沈耀威 , 万明 , 万国栋 , 魏芃 , 鄂龙慧 , 朱洪森 , 李宁远 , 韩冬 , 徐顺旺 , 史梦杰 , 朱子葳 , 张华锋 , 周鹏 , 张磊 , 晁凯 , 宋凯 , 赵强 , 吴垠 , 杨勰 , 张敏杰 , 胡楠 , 杨清松 , 王玉敏 , 刘赛 , 甘岚 , 高雪 , 邹徐熹
Abstract: 本发明公开了一种台区线损分析方法、装置及系统，所述方法包括获取带有标签的线损训练样本集合；获取没有标签的线损集合；计算没有标签的各用户线损与线损训练样本集合中每条数据的欧式距离，并对求得的所有欧式距离进行排序；针对每个用户，分别选取前k个欧式距离，并计算出对应的欧式权重距离；针对k个欧式距离所涉及的分类，计算出与各分类对应的欧式距离权和；将欧式距离权和最大的分类标签作为没有标签的线损数据的分类。本发明利用人工智能算法有效地分析配电台区下的用户的线损情况，以便对台区进行精细化管理。
-
公开(公告)号：CN113722678A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111030395.6
申请日：2021-09-03
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 施健 , 胡游君 , 蔡世龙 , 魏训虎 , 刘军 , 潘安顺 , 富思 , 钱文韬 , 樊泽宇 , 陈克朋 , 周忠冉 , 张文鹏 , 李马峰 , 张俊杰 , 顾亚林 , 刘皓 , 邱文元 , 李洋 , 沈耀威 , 万明 , 万国栋 , 魏芃 , 鄂龙慧 , 朱洪森 , 李宁远 , 韩冬 , 徐顺旺 , 史梦杰 , 朱子葳 , 张华锋 , 周鹏 , 张磊 , 晁凯 , 宋凯 , 赵强 , 吴垠 , 杨勰 , 张敏杰 , 胡楠 , 杨清松 , 王玉敏 , 刘赛 , 甘岚 , 高雪 , 邹徐熹
Abstract: 本发明公开了一种台区线损计算方法，包括获取电力终端侧采集的台区总功率、台区各相线电流、台区各相线电压、台区中性线电流；计算相线各段的有功功率、相线各段的无功功率、相线各段的电阻、中性线各段的有功功率、中性线各段的无功功率以及中性线各段的电阻；计算台区各相线的线损和中性线的线损；计算台区线损。同时公开了相应的系统、存储介质及计算设备。本发明采用分相线计算各线的线损，通过各线线损计算台区线损，相较于传统的计算方法，精确度更高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
22
records
(took 0.078 seconds)
