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公开(公告)号：CN108062041A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711210877.3
申请日：2017-11-28
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网公司
IPC: G05B19/04
Abstract: 本发明实施例提供一种针对电力无线业务的RaptorQ编码参量动态调整方法及装置。其中RaptorQ编码参量调整方法，获取信道的质量状况，并对信道的质量状况进行计算分析得到特性数据，以反映信道质量的好坏，在满足预定的条件下将特性数据在进行反馈处理，以及对编码参量进行优化处理，根据优化结果对编码参量调整。通过上述方式，本发明能够生成匹配信道质量的调整参量，从而增强信道的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN108062041B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201711210877.3
申请日：2017-11-28
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网公司
IPC: G05B19/04
Abstract: 本发明实施例提供一种针对电力无线业务的RaptorQ编码参量动态调整方法及装置。其中RaptorQ编码参量调整方法，获取信道的质量状况，并对信道的质量状况进行计算分析得到特性数据，以反映信道质量的好坏，在满足预定的条件下将特性数据在进行反馈处理，以及对编码参量进行优化处理，根据优化结果对编码参量调整。通过上述方式，本发明能够生成匹配信道质量的调整参量，从而增强信道的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN107992764B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201711211128.2
申请日：2017-11-28
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/958 , G06F16/51 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种敏感网页识别与检测方法及装置，该方法包括通过将ImageNet数据集输入至深度学习网络模型进行预训练；利用敏感网页数据训练集对所述进行预训练后的深度学习网络模型进行细粒度训练，得到敏感信息自动检测模型；将待检测网页转化为待检测的图像数据，并输入至所述敏感信息自动检测模型进行敏感网页识别与检测。利用已有神经网络模型经典的数据集，进行粗粒度神经网络参数训练，使之快速学习普通图像的深度特征；之后利用敏感网页数据集进行细粒度训练，学习到符合敏感网页自动识别和检测的深度特征，能够实现针对敏感网页文档进行自动识别和检测。
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公开(公告)号：CN107992764A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711211128.2
申请日：2017-11-28
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种敏感网页识别与检测方法及装置，该方法包括通过将ImageNet数据集输入至深度学习网络模型进行预训练；利用敏感网页数据训练集对所述进行预训练后的深度学习网络模型进行细粒度训练，得到敏感信息自动检测模型；将待检测网页转化为待检测的图像数据，并输入至所述敏感信息自动检测模型进行敏感网页识别与检测。利用已有神经网络模型经典的数据集，进行粗粒度神经网络参数训练，使之快速学习普通图像的深度特征；之后利用敏感网页数据集进行细粒度训练，学习到符合敏感网页自动识别和检测的深度特征，能够实现针对敏感网页文档进行自动识别和检测。
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公开(公告)号：CN107959675A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711196282.7
申请日：2017-11-25
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江大学
CPC classification number: H04L63/1425 , H04L41/142 , H04L63/1416 , H04L67/12 , H04W12/08
Abstract: 本发明公开了一种配电网无线通信接入的网络异常流量检测方法和装置。其中方法包括：获取配电网无线通信接入的网络流量数据；利用预先建立的自适应神经模糊系统模型对网络流量数据进行检测，输出检测结果；根据检测结构确定网络流量数据是否出现异常。本发明通过高维低秩异常流量检测模型-ANFIS模型能够动态筛选出符合特征的异常流量特征集，准确的检测出电力无线网络中异常流量，并对其进行分类，提高异常流量检测率，降低误报率，该系统置可以用于提高电力无线通信接入过程安全防护能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108427742A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810185507.7
申请日：2018-03-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
CPC classification number: G06F16/215 , G06F16/2365 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于低秩矩阵的配电网可靠性数据修复方法及系统，所述方法包括：根据配电网停电事件记录信息确定配电网可靠性数据矩阵，根据所述配电网可靠性数据矩阵确定配电网可靠性数据矩阵的加权低秩矩阵模型，通过所述配电网可靠性数据矩阵的加权低秩矩阵模型获得修复后的配电网可靠性数据矩阵；本申请的技术方案利用引入加权方法和高斯噪声约束项的低秩矩阵修复配电网可靠性数据的数据缺失点，在提高数据修复效率的同时，保证配电网可靠性数据的精确性，提高配电网的可靠性数据质量。
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公开(公告)号：CN108427742B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201810185507.7
申请日：2018-03-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于低秩矩阵的配电网可靠性数据修复方法及系统，所述方法包括：根据配电网停电事件记录信息确定配电网可靠性数据矩阵，根据所述配电网可靠性数据矩阵确定配电网可靠性数据矩阵的加权低秩矩阵模型，通过所述配电网可靠性数据矩阵的加权低秩矩阵模型获得修复后的配电网可靠性数据矩阵；本申请的技术方案利用引入加权方法和高斯噪声约束项的低秩矩阵修复配电网可靠性数据的数据缺失点，在提高数据修复效率的同时，保证配电网可靠性数据的精确性，提高配电网的可靠性数据质量。
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公开(公告)号：CN116225144A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310178533.8
申请日：2023-02-27
Applicant: 国网河南省电力公司濮阳供电公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于改进模拟渔夫捕鱼优化算法（ISFOA）的PV‑TEG系统MPPT方法及系统，包括如下步骤：初始化渔夫数量和捕鱼位置；初始化PV‑TEG系统DCDC升压电路占空比并记录每个PV‑TEG系统输出的功率值；将设定占空比下PV‑TEG的最大输出功率作为所有寻优渔夫个体的全局最优目标；设定ISFOA的初始化参数；根据每个渔夫的捕鱼位置的适应值进行排名并赋予不同的撒网次数；由公式更新捕鱼位置并对应输出DC/DC升压变流器的占空比，计算对应输出功率；重复上述过程至达到迭代次数，输出最优功率；本发明能够有效提高PV‑TEG系统在在遮蔽条件或温度不均匀条件下的发电效率，使PV‑TEG系统工作在最大功率输出状态，有效缩短了算法的收敛时间和计算量，而且能够有效避过局部最优点，找到全局最优点。
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公开(公告)号：CN113098684B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110327332.0
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司 , 武汉联微图软件有限公司
Abstract: 本申请公开了一种面向智能电网的不可追踪盲签名方法和系统，所述方法包括：初始化智能电网系统参数；根据系统参数，生成签名者的私钥和公钥，用于为用户的智能电网相关数据计算盲化签名；基于签名者的私钥和公钥，用户与签名者进行信息交互，得到盲化签名后，通过去盲操作最终得到消息签名对，所述消息指智能电网相关数据；验证消息签名对，若验证通过，则认为用户智能电网相关数据具有真实性，即确实得到签名者授权，否则认为数据是未授权的。本申请通过在盲签名计算过程中，加入盲化因子，保证恶意签名者无法从公开的签名列表关联出盲签名，具有不可追踪性，可以增强智能电网应用的隐私保护能力，促进盲签名技术在智能电网的广泛应用。
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公开(公告)号：CN113055394A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110325774.1
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司 , 武汉联微图软件有限公司
Abstract: 一种适用于智能电网V2G网络的多服务器双因子认证方法，包括以下步骤：1)通过可信注册中心KGC生成主私钥和系统参数；2)生成用户设备认证信息和用户设备验证信息；3)生成服务器私钥和公钥；4)用户设备验证；5)移动设备向服务器发送登录请求信息；6)移动设备通过服务器认证后登录服务器；7)电动汽车用户的移动设备对服务器进行认证，以及与服务器之间进行密钥协商；8)电动汽车的的移动设备计算会话密钥，验证服务器消息的合法性。本发明保证了相互认证的正确性和高效性，同时能够抵抗重放攻击、用户冒充攻击、服务器欺骗攻击、移动设备丢失攻击、离线口令攻击等已知攻击。
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