公开(公告)号：CN119558479A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411733892.6

申请日：2024-11-29

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  复旦大学

Inventor： 许唐云 ,  钱徐喆 ,  奚增辉 ,  姚嘉敏 ,  游本垚 ,  万励 ,  纪宇诚 ,  黄兴德 ,  林伟 ,  张梦翰 ,  杨伟 ,  孙毅 ,  王天栋 ,  秦伯韡 ,  吴裔 ,  张梦圆 ,  郑成 ,  刘子腾

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/16 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明涉及一种电力电量积温效应时长预测方法、装置和介质，方法包括以下步骤：获取原始数据，将原始数据划分为多组数据，分别对各组内高温时间段温敏负荷数据与温度数据进行小波变换，得到时频分布数据；利用频域因果分析法，综合时频分布数据进行因果推断，得到温度对温敏电力电量数据的因果效应，确定显式因果关系出现的时间；采集连续多日的每日负荷数据、每日电量数据与每日温度数据，作为待分析数据；利用高阶格兰杰因果方法，根据待分析数据预测积温效应的持续时间。与现有技术相比，本发明具有准确度高、可解释性强等优点。

公开(公告)号：CN119599214A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411733891.1

申请日：2024-11-29

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  复旦大学

Inventor： 郑成 ,  万励 ,  奚增辉 ,  游本垚 ,  钱徐喆 ,  纪宇诚 ,  黄兴德 ,  林伟 ,  许唐云 ,  张梦翰 ,  杨伟 ,  孙毅 ,  王天栋 ,  秦伯韡 ,  吴裔 ,  张梦圆 ,  刘子腾

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/27 ,  G06F17/18 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N5/048 ,  G01R22/06 ,  G01K13/00 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明涉及一种预测温敏电力电量的方法、装置和介质，包括以下步骤：采集电力系统的连续多日的每日电力电量、每日平均温度和分析迟滞天数；对每日电力电量进行趋势分解，得到温敏电力电量；根据每日平均温度设置临界温度；将温敏电力电量和对应日的每日平均温度，根据临界温度划分训练数据；结合模糊推理，通过分析迟滞天数和每日平均温度引入定量表征参数，采用自回归动力学模型描述温度与温敏电力电量的关系；使用训练数据对自回归动力学模型回归，并通过参数搜索方式更新临界温度，利用指标反演方法计算阈值温度，得到拟合好参数的自回归动力学模型，用于预测未来温敏电力电量。与现有技术相比，本发明具有准确度高，模型计算量小等优点。

公开(公告)号：CN119559011A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411733996.7

申请日：2024-11-29

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  复旦大学

Inventor： 吴裔 ,  游本垚 ,  奚增辉 ,  秦伯韡 ,  许唐云 ,  万励 ,  钱徐喆 ,  纪宇诚 ,  林伟 ,  黄兴德 ,  张梦翰 ,  杨伟 ,  孙毅 ,  王天栋 ,  张梦圆 ,  郑成 ,  刘子腾

IPC: G06Q50/06 ,  G06F17/18 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/08 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明涉及一种基于节律分解的用电变化分析方法、装置和介质，方法包括以下步骤：获取电力电量的原始时间序列数据，进行预处理得到处理后的数据；基于预定义的乘法分解数学模型，对处理后的数据进行不同节律要素下的分解，获得电力电量的趋势性分量、不同节律要素下的波动分量、以及突发性的随机非节律分量；对趋势性分量、波动分量和随机非节律分量进行分析，得到细化后的各个成分分量；将细化后的各个成分分量基于乘法分解模型进行合并，并利用预处理后的数据集对模型进行训练，构建最终的用电分析模型；使用最终的用电分析模型，对新数据进行分析，得到用电分析结果。与现有技术相比，本发明具有准确性高等优点。

公开(公告)号：CN118984231A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202410974840.1

申请日：2024-07-19

Applicant: 上海市刑事科学技术研究院 ,  复旦大学

Inventor： 孙毅 ,  齐凤林 ,  王天栋 ,  林伟 ,  杨伟 ,  韩卓烨 ,  施大鹏 ,  刘琰超 ,  陈伟 ,  刘文斌

IPC: H04L9/40 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23213

Abstract: 一种基于多源异构数据融合的网络安全检测方法，通过数据整合与融合后，提取因子特征并构建因子特征库、多因子模型及检测模型，通过训练检测模型后，在线测试与动态调整。本发明能够精准提取来自不同数据源的特征因子，并选取对网络安全行为具有高度可解释性强的因子。基于这些因子，构建网络安全行为的多因子模型，以实现对网络安全行为的安全检测，并据此提供针对性的安全防护措施。

公开(公告)号：CN118972263A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410974848.8

申请日：2024-07-19

Applicant: 上海市刑事科学技术研究院 ,  复旦大学

Inventor： 陈伟 ,  孙毅 ,  齐凤林 ,  韩卓烨 ,  王天栋 ,  林伟 ,  杨伟 ,  刘文斌

IPC: H04L41/16 ,  H04L41/12 ,  H04L9/40 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20 ,  G06F40/216

Abstract: 一种基于多途径分类识别和网络拓扑结构的关键节点检测方法，从多种数据源中提取APP行为的关键特征，并构建矩阵特征数据库的同时，针对不同类型的特征设计多个分类器，从多个维度进行精准分类识别。为了进一步提升分类性能，将通过采用集成学习方法，将不同的分类器的输出结果进行有效融合，以此增强整体的分类准确性和鲁棒性。此外，针对特征数据构建网络图结构，深入分析网络中的节点和边之间的关系。