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公开(公告)号：CN111010295B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201911194710.1
申请日：2019-11-28
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于SDN‑MEC的配用电通信网任务迁移方法，属于电力信息通信领域。该方法包括：构建基于SDN‑MEC架构的配用电通信网，通过部署MEC服务节点满足低时延、高带宽需求的计算任务；根据配用电通信网架构抽象业务和服务节点模型；综合考虑任务需求、执行成本和服务节点资源状态，设计计算任务迁移方法；最后采用改进蚁群算法实现具体迁移过程。
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公开(公告)号：CN111010294A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911192806.4
申请日：2019-11-28
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L12/24 , H04L12/725 , H04L12/751
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的电力通信网路由方法。该方法是针对基于SDN架构的电力通信网路由选择策略；分析了基于SDN的电力通信网体系结构；并设计基于深度强化学习DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)的路由方法，以业务带宽、时延和丢包率要求为奖励值，反复训练深度强化学习模块，实现路由策略优化。
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公开(公告)号：CN111089865B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN201911318633.6
申请日：2019-12-19
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电缆缺陷识别领域,具体涉及一种基于CNN的缺陷电缆检测方法；该方法主要特点包括：一是将快速区域卷积神经网络F‑RCNN的方法与图像拍摄技术相融合；二是利用卷积神经网络CNN对图片的特征进行提取；三是利用区域卷积神经网络RCNN对卷积神经网络CNN提取的特征进行随意组合，使得每种特征的可能性都避免忽略；四是利用快速区域卷积神经网络F‑RCNN对上一步的任意组合进行快速计算；其有益效果为：本发明能够节省了大量时间成本，提高了识别的准确率，能欧冠快速的确定缺陷电缆的位置。
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公开(公告)号：CN111010294B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201911192806.4
申请日：2019-11-28
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L41/0823 , H04L41/0894 , H04L45/00 , H04L45/02 , H04L45/302
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的电力通信网路由方法。该方法是针对基于SDN架构的电力通信网路由选择策略；分析了基于SDN的电力通信网体系结构；并设计基于深度强化学习DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)的路由方法，以业务带宽、时延和丢包率要求为奖励值，反复训练深度强化学习模块，实现路由策略优化。
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公开(公告)号：CN111089865A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911318633.6
申请日：2019-12-19
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电缆缺陷识别领域,具体涉及一种基于CNN的缺陷电缆检测方法；该方法主要特点包括：一是将快速区域卷积神经网络F-RCNN的方法与图像拍摄技术相融合；二是利用卷积神经网络CNN对图片的特征进行提取；三是利用区域卷积神经网络RCNN对卷积神经网络CNN提取的特征进行随意组合，使得每种特征的可能性都避免忽略；四是利用快速区域卷积神经网络F-RCNN对上一步的任意组合进行快速计算；其有益效果为：本发明能够节省了大量时间成本，提高了识别的准确率，能欧冠快速的确定缺陷电缆的位置。
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公开(公告)号：CN111010295A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911194710.1
申请日：2019-11-28
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于SDN-MEC的配用电通信网任务迁移方法，属于电力信息通信领域。该方法包括：构建基于SDN-MEC架构的配用电通信网，通过部署MEC服务节点满足低时延、高带宽需求的计算任务；根据配用电通信网架构抽象业务和服务节点模型；综合考虑任务需求、执行成本和服务节点资源状态，设计计算任务迁移方法；最后采用改进蚁群算法实现具体迁移过程。
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公开(公告)号：CN109873829A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910169661.X
申请日：2019-03-06
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
发明人： 张华峰 , 段军红 , 张小敏 , 闫晓斌 , 张驯 , 袁晖 , 赵博 , 张小东 , 宋曦 , 李方军 , 杨波 , 张磊 , 赵金雄 , 李志茹 , 魏峰 , 杨凡 , 高丽娜 , 党倩 , 卫祥 , 王刚
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种基于二进制哈希表的活动IP主机数量统计方法，属于网络安全监控领域，解决现有技术中主动探测方法和被动探测法的不足之处。本发明建立活动IP主机数量统计所需的数据结构，设置初始值，数据结构包括二进制哈希表、IP主机计数器，开始时间戳，时间周期；对网络流量进行分析，即对每个IP分组的源IP地址，用哈希函数进行运算，获得哈希值；在二进制哈希表中对哈希值进行更新操作，同时修改IP主机计数器；判断当前时间戳与开始时间戳的差值是否大于等于时间周期，如果大于或等于时间周期，输出IP主机计数器的值，再进行新一轮统计，否则循环分析网络流量并对活动IP主机进行计数。本发明用于对活动IP主机数量进行统计。
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公开(公告)号：CN109768995B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910169662.4
申请日：2019-03-06
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
发明人： 赵博 , 张小敏 , 段军红 , 张华峰 , 闫晓斌 , 张驯 , 张小东 , 袁晖 , 赵金雄 , 李志茹 , 魏峰 , 党倩 , 李方军 , 宋曦 , 尚闻博 , 孙碧颖 , 张文轩 , 杨凡 , 高丽娜
摘要： 本发明公开了一种基于循环预测和学习的网络流量异常检测方法，属于网络安全领域，解决现有技术中会提高算法的复杂度和预测误报率的问题。本发明基于第一个连续时间段，采集各时间周期内特征指标的采样值，对时间序列进行平滑修正；根据第一个连续时间段和平滑修正后的采样值，通过预测算法，获得第二个连续时间段内特征指标的预测值；基于预测值和采集的第二个连续时间段内特征指标的采样值计算每个时间周期内指标的预测偏差率，根据所有预测偏差率得到的预测偏差率正负极值；根据待判断的连续时间周期内特征指标的预测偏差率和预测偏差率正负极值进行异常判断。本发明用于对网络流量异常的检测。
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公开(公告)号：CN109831450B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910167605.2
申请日：2019-03-06
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
发明人： 段军红 , 闫晓斌 , 张小敏 , 张华峰 , 张驯 , 袁晖 , 赵博 , 张小东 , 赵金雄 , 杨波 , 李方军 , 宋曦 , 李志茹 , 党倩 , 卫祥 , 尚闻博 , 魏峰 , 杨凡 , 高丽娜
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种自适应的网络流量异常检测方法，属于网络安全领域，解决现有检测方法，自适性差、开销大和时效性差等问题。本发明包括第一阶段和第二阶段；若为初始学习则执行第一阶段，否则执行第二阶段；第一阶段为初始学习阶段，将最大值学习值作为该网络流量指标的预警阈值触发告警、突跳比例学习值和突跳值学习值作为共同预警阈值触发告警、突跳比例学习值和陡降比例学习值作为共同预警阈值触发告警；第二阶段将更新后的最大值学习值作为该网络流量指标的预警阈值触发告警、突跳比例学习值和突跳值学习值作为共同预警阈值触发告警、突跳比例学习值和陡降比例学习值作为共同预警阈值触发告警。本发明用于自适应学习对网络流量异常检测。
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公开(公告)号：CN109831450A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910167605.2
申请日：2019-03-06
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
发明人： 段军红 , 闫晓斌 , 张小敏 , 张华峰 , 张驯 , 袁晖 , 赵博 , 张小东 , 赵金雄 , 杨波 , 李方军 , 宋曦 , 李志茹 , 党倩 , 卫祥 , 尚闻博 , 魏峰 , 杨凡 , 高丽娜
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种自适应的网络流量异常检测方法，属于网络安全领域，解决现有检测方法，自适性差、开销大和时效性差等问题。本发明包括第一阶段和第二阶段；若为初始学习则执行第一阶段，否则执行第二阶段；第一阶段为初始学习阶段，将最大值学习值作为该网络流量指标的预警阈值触发告警、突跳比例学习值和突跳值学习值作为共同预警阈值触发告警、突跳比例学习值和陡降比例学习值作为共同预警阈值触发告警；第二阶段将更新后的最大值学习值作为该网络流量指标的预警阈值触发告警、突跳比例学习值和突跳值学习值作为共同预警阈值触发告警、突跳比例学习值和陡降比例学习值作为共同预警阈值触发告警。本发明用于自适应学习对网络流量异常检测。
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