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公开(公告)号：CN115470497A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211131613.X
申请日：2022-09-15
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种基于序列生成对抗网络结合DNP3模糊测试的漏洞检测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：构建DNP3协议样本库；步骤2：对DNP3协议样本库中的样本数据进行预处理；步骤3：基于生成器神经网络生成对抗训练数据；步骤4：基于对抗训练数据进行漏洞重复测试；步骤5：进行漏洞修复与检验；步骤6：对记录的漏洞进行汇总分析。与现有技术相比，本发明具有提高对工控系统的漏洞检测的全面性和修复速度等优点。
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公开(公告)号：CN115018241A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210377243.1
申请日：2022-04-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 远光软件股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种区块链能源调度方法及装置。其中，该区块链能源调度方法包括：第一交易节点获取调度节点发布的至少一个响应项目，所述响应项目用于改善未来时间段的能源供需不平衡；发布并签署针对于至少部分所述响应项目分别对应的至少部分响应合约；在对应的未来时间段执行所述至少部分响应合约。本申请可以改善能源供需不平衡的状况。
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公开(公告)号：CN111107493B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201811248189.0
申请日：2018-10-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04W4/029
Abstract: 本发明具体涉及一种移动用户位置预测方法与系统，包括基于移动运营商的基站数据获取用户位置相关的数据，基于所述用户位置相关数据以及预先计算的所述用户轨迹的频繁轨迹，确定当前移动用户的走向预测，所述用户轨迹的频繁轨迹基于并行框架，采用FP‑Growth算法与负载均衡算法相结合的方式确定。一种移动用户位置预测方法与系统，本专利使得在每天产生大量的移动位置数据情况下，能够快速的对已有的位置预测方法对海量移动数据进行数据挖掘，快速深入挖掘移动数据的潜在信息的问题。
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公开(公告)号：CN114204560A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111538440.9
申请日：2021-12-15
Inventor： 田英杰 , 李凡 , 李承泽 , 吴裔 , 赵莹莹 , 苏运 , 郭乃网 , 金妍斐 , 刘俊 , 杨帆 , 杜习周 , 陈琰 , 杨秀 , 刘方 , 徐耀杰 , 傅广努 , 柴梓轩 , 蒋家富 , 张浩 , 仇志鑫 , 刘欣雨 , 张倩倩 , 蒋倩 , 汤金璋 , 周从亨 , 陈浩然
Abstract: 本发明涉及一种中压配电网线路参数识别方法，包括：获取设定时间段内待识别地区配电网线路首端和下属所有配变的量测数据；对量测数据进行预处理；结合多元线性回归模型，以得到各时间点预处理后量测数据对应的拓扑数据；构建基于改进牛顿拉夫逊法的线路参数识别模型；将拓扑数据、预处理后量测数据输入线路参数识别模型，输出得到线路参数识别结果。与现有技术相比，本发明能够同时兼顾时效性和准确性，实现简单可靠进行配电网线路参数识别的目的。
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公开(公告)号：CN111092425A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201811239898.2
申请日：2018-10-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提供了一种基于拓扑特性的网架聚类分析方法及系统，包括：基于待测区域的电网地理拓扑数据利用队列优化算法获得各网络节点间的平均距离；基于网络节点度的预设公式计算待测区域中网络节点的度；基于所述各网络节点间的平均距离和网络节点的度对所述电网地理拓扑数据进行聚类，对拓扑数据通过聚类分析将指标相近的各网络聚为一类，以便分析各类网络与其余网络中电气相关的指标或参数之间的关联关系，并利用这种关联关系作为网架优化的指导策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110858310A
公开(公告)日：2020-03-03
申请号：CN201810959281.1
申请日：2018-08-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于配用电大数据的用户分类方法及系统，所述方法包括：利用可调控电力用户电量矩阵确定可调控电力用户电量矩阵的降维矩阵，对可调控电力用户电量矩阵的降维矩阵中用户进行分类；本发明提供的技术方案能够实现对可调控电力用户的用户分类，利用现有的电力用户数据，在对用户进行筛选后再对用户进行分类操作，可减少用户分类算法的计算量和复杂度。
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公开(公告)号：CN110460045A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910738251.2
申请日：2019-08-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于回归分析法的基线负荷模型的负荷辨识方法，该方法包括以下步骤：步骤1：对电力用户数据根据用户类型和所在地区进行分类；步骤2：针对经过分类的电力用户数据的每一类用户取其中个别用户的用电负荷数据及相关影响因素数据建立回归式；步骤3：根据回归式进一步获得该类群体用户中其他用户的需求响应期基线负荷；步骤4：利用获得的基线负荷辨识错峰潜力负荷。与现有技术相比，本发明具有准确率高，适用性针对性强等优点。
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公开(公告)号：CN110297851A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910469104.X
申请日：2019-05-31
IPC: G06F16/2458 , G06F17/16 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种电力负荷的改进关联性获取方法，步骤为：1)输入拟特征变量与因变量，形成初始矩阵；2)利用基于熵权法的灰色关联分析算法，计算拟特征变量对因变量的纵向关联度，获取纵向关联度矩阵；3)利用基于熵权法的灰色关联分析算法，计算拟特征变量间的横向关联度，获取横向关联度矩阵；4)将横向关联度大于设定值的拟特征变量分为一组，比较该组中各变量对因变量的纵向关联度，选出纵向关联度最大的拟特征变量；5)输出横向关联度小于等于设定值的拟特征变量，结合纵向关联度最大的拟特征变量作为自变量数据集的特征变量。本发明可避免关联度高的影响因素对负荷有贡献的变量产生的冗余，使各影响因素反映的信息更加完整。
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公开(公告)号：CN110287544A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910472368.0
申请日：2019-05-31
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合算法的配电网用电时序解构方法，该解构方法包括以下分步骤：步骤1：将配电网中每个用电器的分项电量数据分为训练集和测试集；步骤2：针对训练集应用隐马尔科夫模型进行训练，获取最优参数解；步骤3：结合最优参数解和总用电量数据构建总模型，利用总模型求出测试集上每个时刻总电量观测数据对应的状态，并将总状态分解到各个分项用电器所对应的状态上；步骤4：根据步骤2中训练得到的每个用电器的分项模型预测每个用电器在测试时间内的先验期望值；步骤5：利用先验期望值对总电量观测数据进行对比修订并得出最终解构结果。与现有技术相比，本发明具有解构速度快，精确度高等优点。
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公开(公告)号：CN108876019A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810547910.X
申请日：2018-05-31
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于大数据的用电负荷预测方法及系统，包括：基于预测时间，获取用电区域的天气预报数据；将所述预测时间、用电区域和天气预报数据带入预先建立的预测训练模型，得到所述预测时间段内的历史预测用电负荷；所述预测训练模型包括：基于GBDT由用电负荷、时间和天气数据的训练特征数据集确定。大数据实现了将中间数据写入内存的操作，为要实现实时处理数据的系统大大提高了运算效率，通过这种大数据分析技术能够很好地弥补传统方式中不能快速地对历史的大量用电负荷数据进行获取、处理、分析和存储的问题。
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