基于图卷积网络的虚假数据注入攻击定位检测方法及系统

    公开(公告)号:CN115426168A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202211057429.5

    申请日:2022-08-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积网络的虚假数据注入攻击定位检测方法及系统,所述方法包括:将预设的图结构数据输入到预先训练的第一模型中,得到用于与所述图结构数据对应的标签;并基于与所述图结构数据对应的标签确定攻击存在的可能地点;其中,所述预设的图结构数据为由电网结构图按照预设转化机制转化得到图结构数据;所述训练的第一模型依次包括:多图空间相关层,用于提取所述预设的图结构数据中的空间特征;时间相关层,用于提取所述预设的图结构数据中的时间特征;多标签分类层,用于根据所述空间特征和时间特征确定攻击存在的可能地点。

    基于自助传感器网络的灾后实时搜救方法与系统

    公开(公告)号:CN102281497B

    公开(公告)日:2015-07-08

    申请号:CN201110204940.9

    申请日:2011-07-21

    Inventor: 汪晋宽 韩英华

    CPC classification number: Y02D70/00

    Abstract: 本发明公开了基于自助传感器网络的灾后实时搜救方法与系统,所述方法包括以下步骤:S1,搜救信号发射机产生强度可调的中高频信号;S2,求救信号发生器接收该中高频信号并将其转换为电能,驱动求救信号发生器发出指定频率的中高频求救信号;S3,求救信号识别定位仪对中高频求救信号进行无缝捕捉并确定需救助人员的方位和距离。本发明中搜救信号发射机、求救信号发生器及求救信号识别定位仪都是基于中高频无线信号的,与现有搜救系统相比,受环境影响较小,还可以扩大搜救测量范围,提高测量精确度,同时大大提高搜救效率;另外,本申请可以将无线中高频信号能量转换为电能,避免了能量耗尽的问题。

    一种基于GPU的高阶数字FIR滤波器频域并行处理实现方法

    公开(公告)号:CN102340296A

    公开(公告)日:2012-02-01

    申请号:CN201110204946.6

    申请日:2011-07-21

    Abstract: 为解决高阶数字FIR滤波器并行处理效率的问题,提出了一种高效的、适合GPU体系结构的高阶数字FIR滤波器并行处理算法,该方法采用重叠保留方法结合GPU自身结构特点优化实现高阶数字FIR的频域并行化处理。通过计算FIR频率响应系数,将待处理的输入数据传送给GPU;数据重叠搬移;滤波计算处理;数据合并搬移;将合并搬移结果Y={Y0,Y1,....,Yk-1}传送到主机内存等步骤完成高阶数字FIR滤波器频域并行处理。对比在CPU上单线程所实现的FIR频域重叠保留方法,其吞吐率,即每秒处理样点的数量有着极大地提高,典型的加速比在100倍以上。

    基于混合动作空间的电动汽车充放电决策方法

    公开(公告)号:CN119160033A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202410735126.7

    申请日:2024-06-07

    Inventor: 赵强 刘慧 韩英华

    Abstract: 本发明提供基于混合动作空间的电动汽车充放电决策方法,涉及电动汽车技术领域。该方法具体包括:构建包括若干个电动汽车充电模型的多智能体充电系统;分别构建状态空间、混合动作空间和奖赏函数;采用混合动作空间多智能体软动作‑评论算法为多智能体充电系统构建多智能体强化学习框架并进行初始化;获取t时刻电动汽车的状态,再利用初始化后的多智能体强化学习框架得到t时刻电动汽车选择的连续动作、t时刻电动汽车的瞬时奖励和t+1时刻电动汽车的状态,并放入经验池;从经验池从随机抽取数据样本并输入到多智能体强化学习框架中训练网络参数,得到训练好的多智能体强化学习框架,用于解决电动汽车的充放电决策问题。

    一种高炉过程监测方法及系统
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117106994A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202310930612.X

    申请日:2023-07-27

    Inventor: 韩英华 王晨 赵强

    Abstract: 本发明涉及一种高炉过程监测方法,根据时滞矩阵构建目标监测模型进行训练,监测模型包括图注意力神经网络和门控循环神经网络;将时滞矩阵输入至目标监测模型,生成时空特征向量和残差向量,其中时空特征向量生成特征空间、残差向量生成残差空间;根据KNN算法在特征空间获取每个样本的HD分数,根据KNN算法和残差空间获取每个样本的RD分数;采用KNN算法和HD分数生成第一监测阈值,KNN算法和得到的RD分数生成第二监测阈值;将HD分数与第一监测阈值进行比较生成第一比较结果,RD分数与第二监测阈值进行比较生成第二比较结果,根据第一比较结果和第二比较结果生成监测结果。

    一种基于近端策略优化算法的实时最优潮流计算方法

    公开(公告)号:CN114566971A

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202210196338.3

    申请日:2022-03-01

    Inventor: 赵强 王佳 韩英华

    Abstract: 可再生能源出力的间歇性和负荷的随机性给电网安全运行带来了挑战,最优潮流需要实时求解以有效帮助电网运营商做出有效的实时决策。本发明提出了一种基于近端策略优化算法的实时最优潮流计算方法,涉及电力系统规划控制领域。首先依据电力系统的拓扑结构、历史信息和潮流求解器构建电力系统仿真环境;然后搭建近端策略优化算法的智能体,在离线训练过程中与环境进行交互并优化智能体参数。离线训练结束后,智能体依据电网中实时状态提供最优动作,得到接近最优的潮流解,实现在线应用。本发明在IEEE14节点系统中进行训练和验证,并与MATPOWER的最优潮流标准解进行比较,验证了该方法在计算实时最优潮流上的有效性。

    一种考虑恒功率负载与小信号稳定性的系统及控制方法

    公开(公告)号:CN114552678A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210230225.0

    申请日:2022-03-09

    Abstract: 交直流微电网被认为是分布式发电的一种有效的解决方案。本发明提出一种考虑恒功率负载与小信号稳定性的系统及控制方法,涉及电力电子领域;本发明建立了微电网中包括源侧的输出阻抗和负载侧包括恒功率负载的输入阻抗模型,然后提出了一种级与内模原理的模糊准比例谐振控制方法的,然后对推导的小信号模型进行小信号稳定性分析,研究带有恒功率负载对系统的影响,由于方法在高频有高的幅值裕度,因此提出的模糊比例谐振控制能够增强微电网的小信号稳定性。最后通过pscad和matlab仿真说明了该控制方法的有效性。

    一种基于深度学习的热轧带钢板凸度预报方法

    公开(公告)号:CN110428175B

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN201910715086.9

    申请日:2019-08-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的热轧带钢板凸度预报方法,包括以下步骤:S1,采集并记录带钢生产数据,然后对采集到的数据进行预处理,包括缺失值删除、异常值删除、归一化;S2,根据所述带钢生产数据,利用基于Morisita指数的属性选择方法,去除所采集数据中的冗余与不相关属性,筛选出能够表征板凸度变化的最少数量的属性构成预报模型的输入变量集;S3,基于所述的输入变量集建立基于深广卷积神经网络的带钢出口板凸度预报模型,从而获得热轧带钢出口板凸度。本发明利用卷积神经网络中的卷积层提取数据的高阶特征和不变性特征,学习变量间局部相关关系,并结合深度神经网络的全局特征学习能力,显著提高了板凸度预报精度。

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