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公开(公告)号：CN119862380A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411688354.X
申请日：2024-11-25
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q10/087 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体地说是指一种基于人工智能的电力需求预测方法，包括：S1：确定待预测电力的区域和时间范围；S2：收集待预测范围的历史电力数据，进行数据清洗，确定数据对应的目标电力数据；S3：提取目标电力数据中的电力特征，将电力特征输入至目标电力模型中；S4：根据数据特性和预测需求，利用历史电力数据训练预测模型，建立电力负荷预测模型；S5：将预测模型应用于验证数据集，评估电力负荷预测模型的性能；S6：利用经过验证的预测模型对未来电力需求进行预测；通过算法和模型对数据的收集、训练和分析，实现对数据的处理；通过对预测模型的深度分析，提高电力预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115296851A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210799416.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种基于互信息与灰狼提升算法的网络入侵检测方法，属于网络安全领域。本方法提供的训练阶段通过互信息理论提取训练集中关键特征，并通过互信息大小对提取的特征进行排序。然后将这些特征作为输入加载到LSSVM模型中来训练，并采用GWB算法优化整个模型的权重参数。GWB‑LSSVM模型通过对关键特征的学习，获取最优的核函数宽度和正则化参数C。测试阶段提取测试数据的特征输入到训练好的LSSVM分类模型中，根据模型输出的类别概率分布判断分类结果正确与否，进而进行模型评估。本方法能够在模型训练阶段大大缩短模型训练时间，降低模型训练消耗和时间成本，而且本方法能够更好的实现网络流量前相关特征的选择，提升网络入侵行为检测的精度和模型收敛的速度。
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公开(公告)号：CN113055334A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911361019.8
申请日：2019-12-26
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本申请公开了一种终端用户的网络行为的监管方法和装置。其中，该方法包括：针对企业终端用户以HTTPS协议访问的数据内容提取过程，通过采用终端准入插件的方式获得会话主密钥用来解密的被服务器加密得数据，大大降低了中间人代理方式还进行双倍的连接建立所带来CPU性能的急剧消耗和减少了吞吐量。针对企业终端应用数据，采用改造后的卷积神经网络模型进行特征提取并和特征数据库对比与相似度监测。相对于只利用字节特征的传统方案形成明显优势，能够更好的识别未曾见过的病毒样本，抵御抗病毒变种和新病毒家族等未知威胁。本申请解决了相关技术中无法准确监管用户终端出现的病毒的技术问题。
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公开(公告)号：CN118735491A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410675226.5
申请日：2024-05-29
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及电力设备运维处理的技术领域，特别是涉及一种基于物联网监控的智能运维故障处理方法及系统，其能够提升运维工作的质量和覆盖度，降低电力系统的运行安全隐患，提高系统的整体运行质量，减少社会影响压力；所述方法包括：预先设定信息采集时间节点，根据预先设定的信息采集时间节点收集目标区域的电力设备状态信息和工作环境信息；将电力设备状态信息转换成设备状态特征向量，并将设备状态特征向量输入至预先构建的健康状况评估模型中，获得设备健康评价指数；将工作环境信息转换成环境特征向量，并将环境特征向量输入至预先构建的环境影响评估模型中，获得设备健康影响值；将设备健康评价指数与设备健康影响值进行加权计算。
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公开(公告)号：CN118573447A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410736774.4
申请日：2024-06-07
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络攻击技术领域，具体涉及一种基于人工智能的网络攻击监测方法，包括以下步骤：获取态势感知平台，在监测周期内网络入侵的评估值；基于每次网络入侵检测的评估值，获取当前监测周期内的网络攻击监测的能效值；基于当前监测周期内的网络攻击监测的能效值，对当前网络攻击监测进行判断，生成网络监测性能信号；基于网络监测性能低信号，获取防火墙的处理能效值；基于防火墙的处理能效值进行比较判断，得到网络入侵检测的调控值；本发明可以通过对防火墙的空间能力进行判断，基于此，针对当前网络入侵情况进行有效调控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115664690A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210875882.0
申请日：2022-07-25
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于网络安全领域，具体涉及一种基于多尺度特征融合的多源网络流量分类方法及装置；解决了传统的基于网络行为规则的恶意流量监测和网络入侵检测已难以适应目前网络变种持续迭代的问题。所述方法包括：数据采集、特征构建和数据标准化、特征重要度评估与特征选择、数据分组、模型训练和模型测试；所述装置包括，数据采集模块、特征构建模块、数据标准化模块、特征重要度评估与特征选择模块和模型训练模块。本发明通过模型优化，提高了网络流量数据可用性，实现了模型持续迭代和不断演进，进而提高模型分类的精度和准确率。
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公开(公告)号：CN113055334B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201911361019.8
申请日：2019-12-26
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种终端用户的网络行为的监管方法和装置。其中，该方法包括：针对企业终端用户以HTTPS协议访问的数据内容提取过程，通过采用终端准入插件的方式获得会话主密钥用来解密的被服务器加密得数据，大大降低了中间人代理方式还进行双倍的连接建立所带来CPU性能的急剧消耗和减少了吞吐量。针对企业终端应用数据，采用改造后的卷积神经网络模型进行特征提取并和特征数据库对比与相似度监测。相对于只利用字节特征的传统方案形成明显优势，能够更好的识别未曾见过的病毒样本，抵御抗病毒变种和新病毒家族等未知威胁。本申请解决了相关技术中无法准确监管用户终端出现的病毒的技术问题。
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公开(公告)号：CN119765333A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510255879.2
申请日：2025-03-05
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种基于智能电表的边缘决策配电方法，涉及配电技术领域，包括：对接入电路数据进行监测，发送边缘配电决策信号至多个边缘用电端；持续采集用电特征数据，进行边缘配电决策；智能电表监测接收任意一个边缘用电端发送的边缘配电决策结果，或者选择任意一个边缘用电端发送并记录的历史用电特征数据进行用电特征数据预测和中央配电决策；进行平衡配电分析，对多个边缘用电端进行配电；继续进行平衡配电分析。通过本申请可以解决现有技术中由于多个边缘用电端依次发送配电需求和决策信息，导致产生时延的技术问题，实现多边缘用电端并行发送的技术目标，达到提高电力分配的实时性的技术效果。
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公开(公告)号：CN119738652A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411682844.9
申请日：2024-11-22
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明属于电力系统诊断保护领域，具体的说是一种电力系统故障诊断保护方法及装置，包括底板；滑动安装于底板顶部的工作箱；活动安装于工作箱内腔的故障诊断保护装置主体；所述故障诊断保护装置主体一侧开设有两个插线孔，所述工作箱一侧开设有两个通线孔，所述工作箱外表面固定安装有两个固线块，两个所述固线块顶部共同滑动安装有压紧板，所述固线块通过通线孔与工作箱内腔相贯通；通过第二电机输出轴带着螺纹杆转动，螺纹杆驱动压紧板向下移动，压紧板配合固线块将线夹紧，使用时在故障诊断系统检测出故障时，螺纹杆反转驱动压紧板向上移动，同时电动伸缩杆伸长弧形板将线从插线孔移出，实现断电的目的，同时配合警示灯对工作人员加以提醒。
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公开(公告)号：CN115296851B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210799416.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40 , G06F18/2411 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种基于互信息与灰狼提升算法的网络入侵检测方法，属于网络安全领域。本方法提供的训练阶段通过互信息理论提取训练集中关键特征，并通过互信息大小对提取的特征进行排序。然后将这些特征作为输入加载到LSSVM模型中来训练，并采用GWB算法优化整个模型的权重参数。GWB‑LSSVM模型通过对关键特征的学习，获取最优的核函数宽度和正则化参数C。测试阶段提取测试数据的特征输入到训练好的LSSVM分类模型中，根据模型输出的类别概率分布判断分类结果正确与否，进而进行模型评估。本方法能够在模型训练阶段大大缩短模型训练时间，降低模型训练消耗和时间成本，而且本方法能够更好的实现网络流量前相关特征的选择，提升网络入侵行为检测的精度和模型收敛的速度。
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