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公开(公告)号：CN113746836A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111030348.1
申请日：2021-09-03
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 胡游君 , 施健 , 蔡世龙 , 魏训虎 , 刘军 , 潘安顺 , 富思 , 钱文韬 , 樊泽宇 , 陈克朋 , 周忠冉 , 张文鹏 , 李马峰 , 张俊杰 , 顾亚林 , 刘皓 , 邱文元 , 李洋 , 沈耀威 , 万明 , 万国栋 , 魏芃 , 鄂龙慧 , 朱洪森 , 李宁远 , 韩冬 , 徐顺旺 , 史梦杰 , 朱子葳 , 张华锋 , 周鹏 , 张磊 , 晁凯 , 宋凯 , 赵强 , 吴垠 , 杨勰 , 张敏杰 , 胡楠 , 杨清松 , 王玉敏 , 刘赛 , 甘岚 , 高雪 , 邹徐熹
Abstract: 本发明公开了一种数据持有验证方法及系统，本发明在云服务器侧根据验证侧的验证请求、验证请求对应数据的数据块和数据块签名，生成验证证据，并将验证证据发送至验证侧进行数据持有验证，可有效验证云服务器持有数据的完整性，避免基于云服务业务对数据的伪造，不仅使用单云用户场景，也使用多云用户场景。
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公开(公告)号：CN113365323A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110507978.7
申请日：2021-05-10
Applicant: 华东桐柏抽水蓄能发电有限责任公司 , 国网新源控股有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于无线传感网络中的低能耗多径传输方法。为了克服现有技术的无线传感网络聚类算法存在的高能耗和网络寿命较短的问题；本发明包括以下步骤：S1：部署无线传感网络并进行预处理；S2：进行谱聚类，确定最佳的簇数及无线传感器网络簇的集合；S3：选举网络的簇头；S4：数据传输，向每个节点分配它可以向信道传输数据的时间。本方案基于图论中的谱聚类，将网络连续划分为固定数量和最优数量的簇，以最小化无线传感网络的能量消耗和延长网络寿命。
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公开(公告)号：CN116760742B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310749445.9
申请日：2023-06-21
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 胡游君 , 刘金锁 , 邱玉祥 , 刘军 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 顾亚林 , 李马峰 , 张俊杰 , 邱文元 , 施健 , 刘皓 , 谢伟 , 唐跃中 , 张王俊 , 卢士达 , 张露维 , 冯天波 , 何旭东 , 卲佳炜 , 王虹岚 , 时宽治 , 李静 , 羊麟威
IPC: H04L43/0823 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L43/0888
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段时空融合的网络流量深度异常检测方法及系统，首先使用图注意力网络和门控时间卷积网络分别提取网络流量的时空特征，然后采用双仿射模块对时空特征进行深度融合，并提出了多阶段逐层传播机制来增强模型对原始数据的特征提取，提高模型的异常识别能力，再通过对自编码器采用对抗训练的方式来放大异常的重构误差，增加了双解码器对异常样本的区分能力。本发明有效的提高了模型的泛化能力和拟合能力，同时对中间潜变量特征表示运用K‑means算法进行特征聚类，将特征与簇心的最大距离作为判断异常的标准之一，有效的减少了模型的虚警率。
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公开(公告)号：CN117540333A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311078583.5
申请日：2023-08-24
Applicant: 南京航空航天大学 , 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 杨松林 , 李静 , 钱李烽 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 张皛 , 潘晨灵 , 刘文意 , 刘金锁 , 胡游君 , 周忠冉 , 李马峰 , 蔡世龙 , 潘安顺 , 顾亚林 , 张俊杰 , 邱文元 , 富思
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于时空信息融合的多传感器数据异常检测方法，包括：采用多尺度卷积注意力对多传感器时序数据进行时空特征提取；使用交叉注意力关联互补特征的特征矩阵以对多传感器时序数据的时空信息进行深度融合；利用通道注意力从传感器角度聚合特征，通过全连接层为特征构建注意力权重，进一步增强时空信息的融合效果；利用训练好的模型重构测试数据，以重构数据和真实数据之间的误差作为判断时序数据某个点为异常的可能性，最终实现对多传感器数据异常的检测。本发明充分考虑了时间和空间信息之间的相互作用，实现了跨特征交互的时空融合，提升了传感器数据异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116760742A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310749445.9
申请日：2023-06-21
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 胡游君 , 刘金锁 , 邱玉祥 , 刘军 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 顾亚林 , 李马峰 , 张俊杰 , 邱文元 , 施健 , 刘皓 , 谢伟 , 唐跃中 , 张王俊 , 卢士达 , 张露维 , 冯天波 , 何旭东 , 卲佳炜 , 王虹岚 , 时宽治 , 李静 , 羊麟威
IPC: H04L43/0823 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L43/0888
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段时空融合的网络流量深度异常检测方法及系统，首先使用图注意力网络和门控时间卷积网络分别提取网络流量的时空特征，然后采用双仿射模块对时空特征进行深度融合，并提出了多阶段逐层传播机制来增强模型对原始数据的特征提取，提高模型的异常识别能力，再通过对自编码器采用对抗训练的方式来放大异常的重构误差，增加了双解码器对异常样本的区分能力。本发明有效的提高了模型的泛化能力和拟合能力，同时对中间潜变量特征表示运用K‑means算法进行特征聚类，将特征与簇心的最大距离作为判断异常的标准之一，有效的减少了模型的虚警率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113722767B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202111030390.3
申请日：2021-09-03
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 施健 , 胡游君 , 魏训虎 , 蔡世龙 , 刘军 , 潘安顺 , 富思 , 钱文韬 , 樊泽宇 , 陈克朋 , 周忠冉 , 张文鹏 , 李马峰 , 张俊杰 , 顾亚林 , 刘皓 , 邱文元 , 李洋 , 沈耀威 , 万明 , 万国栋 , 魏芃 , 鄂龙慧 , 朱洪森 , 李宁远 , 韩冬 , 徐顺旺 , 史梦杰 , 朱子葳 , 张华锋 , 周鹏 , 张磊 , 晁凯 , 宋凯 , 赵强 , 吴垠 , 杨勰 , 张敏杰 , 胡楠 , 杨清松 , 王玉敏 , 刘赛 , 甘岚 , 高雪 , 邹徐熹
Abstract: 本发明公开了一种数据完整性验证方法、系统、存储介质及计算设备，本发明的审计侧以抽样方式生成验证请求，云服务器侧基于验证请求向审计侧发送验证证据，进行数据完整性验证，而不是采用许多设备来进行完整性验证，既减少了整个网络的通信成本，又降低了设备的计算成本。
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公开(公告)号：CN117076171A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311014078.4
申请日：2023-08-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 张王俊 , 吴金龙 , 何旭东 , 顾荣斌 , 潘晨灵 , 刘文意 , 张皛 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 周忠冉 , 李马峰 , 蔡世龙 , 潘安顺 , 顾亚林 , 张俊杰 , 邱文元 , 富思 , 李静 , 陈世伟
IPC: G06F11/07 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向多元时序数据的异常检测及定位方法及装置，方法包括以下步骤：S1：对多元时序数据中每个时间点的数据划分多个尺度的滑动窗口，计算得到多元时序数据的特征矩阵；S2：使用正常的多尺度特征矩阵和自特征矩阵作为训练集输入训练模型进行迭代训练；S3：组建异常检测器，将多元时序数据输入异常检测器，得到重构数据，计算多元时序数据的异常分数；S4：基于异常分数以及阈值，判定多元时序数据是否为异常；S5：根据异常贡献程度确定发生异常的根因。本发明具有能有效识别异常根因，进而完成对故障传感器检测及定位的技术效果。
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公开(公告)号：CN116522265A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310462292.X
申请日：2023-04-25
Applicant: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京航空航天大学
Inventor： 谢伟 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 张晶 , 潘晨灵 , 刘文意 , 刘金锁 , 胡游君 , 周忠冉 , 李马峰 , 蔡世龙 , 潘安顺 , 顾亚林 , 张俊杰 , 邱文元 , 富思 , 李静 , 时宽治 , 王虹岚
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于多尺度双向时空信息融合的工业互联网时序数据异常检测方法及装置，包括基于GAT和BiLSTM的双向时空特征提取、基于多尺度门控TCN的多尺度特征提取、基于双仿射的特征融合编码、基于变分自编码的对抗训练的和基于工业时序数据重构误差的异常检测。本发明首先通过构建的双向时空特征提取模块依次捕获多个时间序列之间的相关性和双向依赖性。其次，采用设计的多尺度特征提取模块自适应的提取时间序列的多尺度时序特征，并引入双仿射特征融合编码模块实现多尺度时序特征和双向时空特征的交叉融合，增强模型对原始数据的特征提取。最后，提出了结合对抗训练的变分自编码器来放大异常的重构误差并增强模型对训练数据噪声的抗干扰能力，提高了本发明对异常数据的区分能力和检测性能。
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公开(公告)号：CN114240105A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111474200.7
申请日：2021-12-03
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 施健 , 胡游君 , 邱玉祥 , 刘军 , 蔡世龙 , 魏训虎 , 潘安顺 , 富思 , 樊泽宇 , 陈克朋 , 周忠冉 , 张文鹏 , 李马峰 , 张俊杰 , 顾亚林 , 刘皓 , 邱文元 , 李洋 , 沈耀威 , 万明 , 万国栋 , 魏芃 , 鄂龙慧 , 朱洪森 , 李宁远 , 韩冬 , 徐顺旺 , 史梦杰 , 朱子葳 , 张华锋 , 周鹏 , 张磊 , 晁凯 , 宋凯 , 赵强 , 吴垠 , 杨勰 , 张敏杰 , 胡楠 , 杨清松 , 王玉敏 , 刘赛 , 甘岚 , 高雪 , 邹徐熹
Abstract: 本发明公开了一种台区线损分析方法、装置及系统，所述方法包括获取带有标签的线损训练样本集合；获取没有标签的线损集合；计算没有标签的各用户线损与线损训练样本集合中每条数据的欧式距离，并对求得的所有欧式距离进行排序；针对每个用户，分别选取前k个欧式距离，并计算出对应的欧式权重距离；针对k个欧式距离所涉及的分类，计算出与各分类对应的欧式距离权和；将欧式距离权和最大的分类标签作为没有标签的线损数据的分类。本发明利用人工智能算法有效地分析配电台区下的用户的线损情况，以便对台区进行精细化管理。
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公开(公告)号：CN113722678A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111030395.6
申请日：2021-09-03
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 施健 , 胡游君 , 蔡世龙 , 魏训虎 , 刘军 , 潘安顺 , 富思 , 钱文韬 , 樊泽宇 , 陈克朋 , 周忠冉 , 张文鹏 , 李马峰 , 张俊杰 , 顾亚林 , 刘皓 , 邱文元 , 李洋 , 沈耀威 , 万明 , 万国栋 , 魏芃 , 鄂龙慧 , 朱洪森 , 李宁远 , 韩冬 , 徐顺旺 , 史梦杰 , 朱子葳 , 张华锋 , 周鹏 , 张磊 , 晁凯 , 宋凯 , 赵强 , 吴垠 , 杨勰 , 张敏杰 , 胡楠 , 杨清松 , 王玉敏 , 刘赛 , 甘岚 , 高雪 , 邹徐熹
Abstract: 本发明公开了一种台区线损计算方法，包括获取电力终端侧采集的台区总功率、台区各相线电流、台区各相线电压、台区中性线电流；计算相线各段的有功功率、相线各段的无功功率、相线各段的电阻、中性线各段的有功功率、中性线各段的无功功率以及中性线各段的电阻；计算台区各相线的线损和中性线的线损；计算台区线损。同时公开了相应的系统、存储介质及计算设备。本发明采用分相线计算各线的线损，通过各线线损计算台区线损，相较于传统的计算方法，精确度更高。
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