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公开(公告)号：CN118673381A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410795871.0
申请日：2024-06-19
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/2411 , G06N5/02 , G06N20/10 , G06N3/006 , G06N5/046
摘要： 本发明属于智能变电站领域，公开了一种变电站二次设备故障诊断方法及系统，应用于智能变电站三层两网结构，本方法包括：建立智能变电站GOOSE链路和SV链路中的简单故障信息特征集合和复杂故障信息特征集合；运用专家系统知识库，建立简单故障诊断模型；以及构建BAS‑SVM模型，并使用复杂故障信息特征集合，对BAS‑SVM模型进行训练，得到最优的BAS‑SVM复杂故障诊断模型；利用两个故障诊断模型进行故障诊断。本发明既考虑简单故障又考虑复杂故障，分别对其进行诊断，提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN118378891A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410541903.4
申请日：2024-04-30
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于策略关联的配电网安全风险评估方法及系统，属于配电网安全风险评估技术领域，包括：采集配电网的故障信息，异常信息和越限信息，生成告警日志并进行存储；基于ATT&CK框架，将低层次的告警日志映射到高层次的攻击链条中，形成具有“初始入侵‑内网渗入‑控制设备‑后续影响”的攻击链条，进而对APT攻击阶段进行关联，对每个监控的IP地址维持一条攻击链条，同时根据安全态势指标的选取标准，结合多步攻击场景各方面的情况，提取安全态势指标，通过分析攻击事件对网络造成的侵害程度、设备受到攻击入侵的可能性和网络中设备的价值和负载情况，对配电网进行安全风险评估评估。本发明为配电网安全运行提供了技术保障。
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公开(公告)号：CN118233076A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410314804.2
申请日：2024-03-19
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及针对电力系统脆弱线路的多阶段信息物理协同攻击方法，包括以下步骤：S1：基于复杂网络理论建立电力信息物理结构耦合网络模型；S2：对电力信息物理结构耦合网络模型节点和关联的重要度做出评估；S3：结合历史攻防数据得到电力信息物理结构节点或线路重要度，进行脆弱线路识别；S4：得到攻击计划后执行攻击操作，对信息层与物理层展开攻击；S5：完成攻击目标的物理毁伤和善后工作，网络层终止虚假数据注入，并采用跳板、堡垒主机的手段防止攻击者自身遭受溯源追踪。本发明，实施多阶段分层次的信息物理协同攻击，以较低攻击代价对电力系统造成持续深入的严重毁伤。
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公开(公告)号：CN117332391A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311233561.1
申请日：2023-09-21
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了计及权限分级管控的配电网数据资产安全访问方法及系统，涉及电网数据共享技术领域，包括：对数据资产进行安全加密；通过获取用户合法性身份，采用深度学习算法，根据用户的等级和业务需求，智能匹配用户的权限；根据匹配成功的权限，为用户提供加密的数据资产，并根据用户身份的加密方法对应的解密方法进行解密；本发明采用零知识证明算法在验证用户身份同时，也保护了配电网用户的个人隐私；本发明能够实时判断用户的权限需求，从而提供更加智能、便捷的权限管理方式。
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公开(公告)号：CN117112978A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311353796.4
申请日：2023-10-19
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明提供了一种电力系统碳流追踪方法、设备及介质，包括：获取与碳流追踪的相关数据，相关数据包括：所有待追踪的变电站的各发电机组的注入有功功率总和列矩阵、所有待追踪的变电站的各发电机组的注入碳流率总和列矩阵、待追踪变电站之间的形成的支路的输出功率分布矩阵、待追踪的变电站之间的形成的支路的潮流占比分布矩阵；基于相关数据，获取各待追踪变电站碳势矩阵；基于各待追踪变电站碳势矩阵，获取各待追踪变电站的碳流率、支路的碳流率、输出负荷的碳流率。该方法能够准确计算各待追踪变电站的碳流率、支路的碳流率和输出负荷的碳流率，进而提高了碳流追踪结果的正确性。
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公开(公告)号：CN116756235A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202211741373.5
申请日：2022-12-30
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 杨超 , 李桐 , 孙赫阳 , 张英丽 , 杨佳轩 , 龚钢军 , 宋进良 , 雷振江 , 张彬 , 陈得丰 , 杨智斌 , 耿洪碧 , 韩雨烔 , 姜力行 , 李菁菁 , 赵玲玲 , 侯依含
摘要： 本发明属于电力系统技术领域，尤其涉及一种清洁能源区块链碳标识方法，更具体是一种基于能量流与信息流融合的清洁能源区块链碳标识方法。包括步骤1.创建基于能源路由器的能量流与信息流融合的电力系统碳标识网络架构；步骤2.搭建架构下变电能源路由器联盟链，实现变电能源路由器之间清洁能源接入信息的传递；步骤3.在各变电能源路由器联盟链中达成主链节点选举与更替共识，形成共识机制；步骤4.将清洁能源各节点分区存储；步骤5.将清洁能源经过并网控制接入电网后，总结参数变化范围，写入智能合约，准确判断清洁能源是否接入。本发明实现了清洁能源溯源与碳溯源的数据调取工作的快捷高效性与准确性，显著提高最终溯源结果数值的真实准确度。
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公开(公告)号：CN115794589B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310005079.6
申请日：2023-01-04
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司 , 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及服务器测试技术领域，公开了一种基于国产CPU服务器的性能测试数据分析系统，包括：控制端，其用于从操作模式库中选择数据库操作模式，然后将数据库操作模式生成数据库操作发送到模拟客户端上；控制端在待测数据库进行测试时监听待测数据库的运行状态，对测试所得到的测试数据进行处理获得测试结果；控制端还用于对数据库操作模式进行适配，控制端提取一个数据库操作模式时需要将其与待测数据库进行适配；本发明避免了以往测试的客户机访问模式和访问资源过于固定和集中的缺陷，实现了模式的随机化，访问资源的平均化，更接近于数据库服务器的现实的应用，改进了测试的效果。
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公开(公告)号：CN113034143B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110447669.5
申请日：2021-04-25
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06Q20/38 , G06Q20/40 , G06Q30/0202 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开一种计及负荷侧碳减排的区块链碳交易系统，包括：配额模块、聚合模块、广播模块、验证模块、交易模块、更新模块；配额模块与聚合模块连接；广播模块与配额模块、聚合模块连接；验证模块与广播模块连接；交易模块与验证模块连接。公开了一种计及负荷侧碳减排的区块链碳交易方法，包括：S1，将用户侧的碳排放权聚合，对用户侧、企业分配碳排放权；S2，广播聚合商、企业的碳排放权信息，通过交易模块进行碳排放权竞价交易；S3，交易结束后，将本次交易周期内的所有交易生成微区块进行广播；S4，验证微区块并生成区块，更新区块链。本发明扩大了碳交易市场的规模，引用智能合约以及竞价交易机制使得多方的交易透明安全且有效合理。
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公开(公告)号：CN115936255A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211739071.4
申请日：2022-12-30
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明属于配电网技术领域，尤其涉及一种配电网碳排放流预测方法，更具体的是一种基于图卷积网络的配电网碳排放流预测方法。相较于原有的碳排放流计算方法，本发明通过图卷积神经网络对配电网的拓扑结构进行建模，根据配电网潮流计算完成的结果作为图卷积模型的输入，根据图拓扑模型实现相邻节点的信息共享，完成对某节点的排放流的预测，大大提升了计算的速度；其次，对于接入分布式微网的配电网结构，本发明提出了一种考虑分布式微网的碳排放流计算方法，通过潮流交替迭代计算，得出连接节点的电压幅值和相角，建立微网的潮流分布矩阵，实现发电机组碳流向各节点的分摊，得出微网中每个节点的碳排放强度。
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公开(公告)号：CN115828302A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211642199.9
申请日：2022-12-20
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明提供了一种基于可信隐私计算的微网并网控制隐私保护方法，具体包括：第一个阶段，从信息流的角度，提出电网、微网聚合商、微网三层结构。并在此结构基础上提出上层对下层的安全监控机制，从而形成节点间信任链。利用可信计算技术，实现各节点自身状态安全，各层间交互可信，满足微网稳定并网的安全需求。第二阶段，将可信计算和隐私计算进行结合，在可信计算保障各节点自身可信和交互可信的前提下，采用联邦学习让各微网仅仅将训练的模型参数上传至微网聚合商，为防止出现信息“孤岛”的同时，保护了各微网本地数据隐私，并且结合密码学中的匿名签名与验证技术，有效保证模型参数机密性和完整性的同时保护了模型参数发送方身份的隐私性。
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