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公开(公告)号：CN117892357A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410295368.9
申请日：2024-03-15
申请人： 大连优冠网络科技有限责任公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
摘要： 本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及基于差分隐私防护的能源大数据共享分发风险控制方法，该方法包括：采集能源数据管理平台中现有各种电力数据并按照时间排序，组成各存储电力数据序列，并获取各新增电力数据序列；设定各新增电力数据序列的类别新增权重；构建各新增电力数据序列的波峰紧密度及数据类别一致指数，基于此计算各新增电力数据序列的电耗宏观影响指数；构建各新增电力数据序列的电耗微观变化指数，进而计算细分程度指数；构建各新增电力数据序列的隐私预算修正因子，以获取自适应隐私预算，结合采用差分隐私查询优化算法对各新增电力数据序列进行处理。本发明可降低能源大数据共享过程中的风险，提高数据共享的安全性。
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公开(公告)号：CN117874556A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410275708.1
申请日：2024-03-12
申请人： 大连优冠网络科技有限责任公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
摘要： 本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及基于区块链的电力大数据安全共享方法，该方法包括：获取各电力时序数据序列；根据电力时序数据序列中的数据变化情况构建电力时序数据序列的电力能耗变动序列；构建各电力能耗变动序列的递变表征系数；计算不同电力时序数据序列之间的序列关联性系数，基于此计算电力时序数据序列的电力数据关系密切指数；计算电力时序变动序列的规律变化指数及电力时序平稳序列的季节变化指数，基于此计算电力时序数据序列的周期性确信指数，进而得到密钥长度调整系数，以自适应设定加密密钥长度，对电力数据进行加密，实现电力数据安全共享。本发明提高了数据保护性，保证电力数据的安全共享。
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公开(公告)号：CN118132657B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410242649.8
申请日：2024-03-04
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC分类号： G06F18/2135 , H04L9/30 , G06F18/23213 , G06F18/20 , G06F18/2323 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的能源大数据处理方法及系统，该方法包括：构建各能源数据实体中各时序区间的季节波动稀疏指数；计算各时序区间的波动表征强度，并计算各时序区间与各主成分之间的波动粘合系数，获取各时序区间的波动主成分契合指数；将电力契合无向图划分为各初始聚类簇，计算初始聚类簇中各对比节点组合的契合转换容易系数，计算各能源数据实体的数据保护价值评估指数；计算各加密等级的ECC修正私钥值，通过ECC加密算法对能源数据进行加密处理。本发明根据各个能源数据实体的数据保护价值评估指数，自适应获取ECC加密算法的私钥，提高加密安全性。
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公开(公告)号：CN117892357B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410295368.9
申请日：2024-03-15
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
摘要： 本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及基于差分隐私防护的能源大数据共享分发风险控制方法，该方法包括：采集能源数据管理平台中现有各种电力数据并按照时间排序，组成各存储电力数据序列，并获取各新增电力数据序列；设定各新增电力数据序列的类别新增权重；构建各新增电力数据序列的波峰紧密度及数据类别一致指数，基于此计算各新增电力数据序列的电耗宏观影响指数；构建各新增电力数据序列的电耗微观变化指数，进而计算细分程度指数；构建各新增电力数据序列的隐私预算修正因子，以获取自适应隐私预算，结合采用差分隐私查询优化算法对各新增电力数据序列进行处理。本发明可降低能源大数据共享过程中的风险，提高数据共享的安全性。
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公开(公告)号：CN117539739A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311689769.4
申请日：2023-12-11
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 北京经世万方信息技术有限公司
发明人： 王世谦 , 狄立 , 王圆圆 , 郭军利 , 邵志鹏 , 卜飞飞 , 姬哲 , 董李锋 , 黄勇 , 韩丁 , 华远鹏 , 高妍 , 李秋燕 , 宋大为 , 贾一博 , 王涵 , 张登锋 , 于雪辉
IPC分类号： G06F11/34 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及基于双特征的用户连续行为异常监测方法，属大数据领域，从信息系统历史日志文件中采集用户访问行为序列数据进行预处理，生成起始序列和后续序列向量作为训练样本数据；初始化起始序列和后续序列LSTM模型，将起始序列和后续序列向量分别输入对应模型进行训练；利用训练好的模型计算得到两个模型中起始序列和后续序列向量中的每个实例元素的异常得分，基于两个模型中的每个实例元素的异常得分计算异常检测阈值；实时采集的访问操作数据生成起始序列和后续序列向量输入训练好的两个模型，计算两个模型中起始序列和后续序列向量中每个实例元素异常得分进行用户连续行为异常判决。解决用户连续行为监测静态规则限制高误报率和监测延迟。
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公开(公告)号：CN117875794A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410270190.2
申请日：2024-03-11
申请人： 深圳市福山自动化科技有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06F18/2433 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种能源电力数据质量评估方法。该方法获取电力数据，构建电力数据的邻域，根据邻域内电力数据的变化，获取电力数据的变化值；根据电力数据与对应邻域电力数据的变化值差异和对应时刻的差异，电力数据与所在当天最大电力数据对应时刻的差异，获取第一异常值；根据相同时刻下的电力数据在所在当天的占比差异和最大电力数据对应时刻差异，以及变化值差异，获取第二异常值；根据第一异常值和第二异常值，获取置信概率，通过格拉布斯准则，对电力数据质量进行评估。本发明通过自适应获取每个电力数据的置信概率，进而准确确定预设天数内的异常电力数据，对预设天数内的电力数据质量进行准确评估。
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公开(公告)号：CN118445650A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410626133.3
申请日：2024-05-20
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/213
摘要： 本发明涉及数据融合技术领域，具体涉及基于强化学习的能源数据上下文信息特征融合方法，该方法具体为：根据能源数据之间的关联程度构建能源峰值联系强度指数，利用ARIMA预测算法对能源数据序列进行预测获得预测特征序列，根据预测特征序列中预测数据的优良程度以及与原始数据的关联情况，构建预测特征关联系数，进而划分真正存在强关联的数据序列，再利用深度学习进行上下文信息特征融合。从而实现能源数据上下文信息特征融合，解决了传统特征融合算法仅考虑关联性而没考虑关联的实质性，导致存在过多的关联数据，最终导致特征融合后特征的准确性较低的问题，提高了能源数据上下文特征信息融合的准确度。
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公开(公告)号：CN117874556B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410275708.1
申请日：2024-03-12
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
摘要： 本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及基于区块链的电力大数据安全共享方法，该方法包括：获取各电力时序数据序列；根据电力时序数据序列中的数据变化情况构建电力时序数据序列的电力能耗变动序列；构建各电力能耗变动序列的递变表征系数；计算不同电力时序数据序列之间的序列关联性系数，基于此计算电力时序数据序列的电力数据关系密切指数；计算电力时序变动序列的规律变化指数及电力时序平稳序列的季节变化指数，基于此计算电力时序数据序列的周期性确信指数，进而得到密钥长度调整系数，以自适应设定加密密钥长度，对电力数据进行加密，实现电力数据安全共享。本发明提高了数据保护性，保证电力数据的安全共享。
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公开(公告)号：CN117496179A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311496281.X
申请日：2023-11-10
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河南省电力公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 南京信息工程大学
发明人： 王圆圆 , 王世谦 , 王涵 , 狄立 , 夏旻 , 李秋燕 , 宋大为 , 卜飞飞 , 华远鹏 , 韩丁 , 贾一博 , 田春筝 , 白宏坤 , 郝福忠 , 姬哲 , 王自强 , 牛斌斌 , 牛金星 , 邵颖彪 , 刘军会 , 贾鹏 , 于雪辉 , 郭正宾
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种多尺度双重注意力引导融合网络模型的碳排放分析方法，属于碳排放检测分析技术领域，准备卫星数据和辅助数据，对数据进行预处理形成一个空间一致的数据集；将卫星数据和辅助数据输入到多尺度双重注意力引导融合网络模型中进行训练，能够同时对卫星数据和辅助数据在多个尺度上进行关注和引导，以捕捉各种地理和气象条件对碳排放的影响，并对一个地方的某个时间序列生成对应的碳排放量的估计值，再结合当前时间序列的气象条件预估出真正的碳排放地区；本发明能够更准确地分析和预测碳排放趋势，具有更高的准确性以及更好的多尺度分析、数据融合和时序预测能力，为环境科学领域提供了更强大和全面的工具。
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公开(公告)号：CN118132657A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410242649.8
申请日：2024-03-04
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC分类号： G06F16/28 , G06F18/2135 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F18/23213
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的能源大数据处理方法及系统，该方法包括：构建各能源数据实体中各时序区间的季节波动稀疏指数；计算各时序区间的波动表征强度，并计算各时序区间与各主成分之间的波动粘合系数，获取各时序区间的波动主成分契合指数；将电力契合无向图划分为各初始聚类簇，计算初始聚类簇中各对比节点组合的契合转换容易系数，计算各能源数据实体的数据保护价值评估指数；计算各加密等级的ECC修正私钥值，通过ECC加密算法对能源数据进行加密处理。本发明根据各个能源数据实体的数据保护价值评估指数，自适应获取ECC加密算法的私钥，提高加密安全性。
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