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公开(公告)号：CN111634575B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202010269372.X
申请日：2020-04-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司双创中心
摘要： 本发明公开了一种基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，包括：第一终端获取用户的垃圾分类投放信息；第二终端获取垃圾发电厂的电厂提效收益信息；服务器基于电厂提效收益信息确定电费补偿基数；服务器基于垃圾分类投放信息确定设定分类用户，设定分类用户为垃圾分类投放准确率大于预设值的用户；服务器基于电费补偿基数，向设定分类用户补偿电费。本公开的技术方案可以根据用户的垃圾分类投放信息和垃圾发电厂的电厂提效收益信息，自动向设定分类用户补偿电费，以降低促进居民用户准确实施垃圾分类所需的人力成本。
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公开(公告)号：CN113346999B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110909728.6
申请日：2021-08-09
发明人： 司为国 , 朱炯 , 李颖毅 , 乐全明 , 樊立波 , 韩志军 , 孙智卿 , 徐巍峰 , 柳志军 , 黄建平 , 罗少杰 , 余彬 , 向新宇 , 陈炜 , 王剑 , 张晓波 , 蒋建 , 方响 , 宣羿
摘要： 本发明公开了一种基于拆分加密的大脑中枢系统，包括：感知模块，用于采集所需的电网信息数据并上传指定的通讯站；通讯站，用于接收和发送数据，对数据进行拆分和加密并附上解密信息和密钥编号上传中枢模块，其中加密用的密钥通过指定公钥加密后附上密钥编号发送至密钥暂存模块；密钥暂存模块，保存有经指定公钥加密后的密钥以及密钥编号；中枢模块，接收来自通讯站的加密后的数据，根据每份数据附带的密钥编号向密钥暂存模块索取经指定公钥加密后的密钥，并利用指定私钥解密得到密钥，利用密钥和解密信息进行解密得到原始数据。本发明实现了拿到任意单独的拆分后数据都无法进行完整解密，体现出了拆分加密的价值。
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公开(公告)号：CN113469470A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111024764.0
申请日：2021-09-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 上海脉策数据科技有限公司 , 脉策(杭州)科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学
摘要： 本发明提出了一种基于电力大脑中枢的用能数据与碳排放量关联分析方法，包括：由常规关联特征组成初始关联体系；通过电力大脑中枢获取用能数据和碳排放数据；生成三维特征图像，通过比较三维特征图像与碳排放数据生成附加关联特征；计算各个常规关联特征和附加关联特征在当前采样时刻的关联系数；将关联系数与最终训练集相乘后的结果输入LSTM模型，当输出结果的误差符合预设条件时，根据此时关联系数的大小确定用能数据与碳排放量的关联程度。本发明能够生成不同的附加关联特征，并结合了注意力机制，提高用能数据与碳排放量之间关联结果的精确度，进而能够更及时的针对关联程度较高的影响因素，制定更具有针对性的碳排放调控策略。
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公开(公告)号：CN113409149A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110504291.8
申请日：2021-05-10
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司双创中心
摘要： 本发明提出了一种基于发电量预测的光伏电站投融资决策方法及装置，包括：获取光伏电站的位置信息，根据位置信息获取预设时段的未来气候信息；根据未来气候信息预测光伏电站在预设时段内的发电量；根据预测结果判断是否对光伏电站进行投融资。本发明结合了气候预测，根据推测的未来气候信息对光伏电站的发电量进行预测，充分考虑了气候因素对发电量的影响，根据本发明对发电量的预测结果即可进行投融资的辅助决策，提高发电量这一指标的准确性，减少投资亏损问题产生。
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公开(公告)号：CN113221956A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110406883.6
申请日：2021-04-15
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于改进的多尺度深度模型的目标识别方法及装置，包括：在图片上标记出目标，由标记后的图片组成图片训练集；构建多尺度深度模型，对目标的尺寸进行聚类，根据聚类结果确定多尺度深度模型的低层特征锚框；基于预设参数生成多尺度深度模型的高层特征锚框；将图片训练集输入多尺度深度模型，进行分类和回归训练；将待识别图片输入训练好的多尺度深度模型，通过高层特征锚框确定第一候选区域，通过低层特征锚框根据第一候选区域确定第二候选区域，根据第二候选区域输出目标识别结果。在多尺度深度模型中同时引入高层特征锚框、低层特征锚框对原始图片进行目标识别与检测，提高了对小目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN110365735A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910452979.9
申请日：2019-05-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明涉及区块链领域，尤其涉及应用于分布式新能源系统的基于RAFT算法的区块链共识方法，所述区块链中包含预先设置的共识节点，所述方法包括：将共识节点按照可靠性分为候选组和跟随组；基于RAFT算法从候选组中通过初始选举流程选举领导者状态的共识节点，所述领导者状态的共识节点用于记录交易事件并生成新区块；当确定所述领导者状态的共识节点任期结束时，从候选组中选举领导者状态的共识节点，进入重新选举流程。本发明具备以下有益效果：充分利用了可靠性高的共识节点相较于其他共识节点具有高可靠性，解决了原有RAFT算法在领导者状态共识节点故障宕机情况下需重新进行选举，存在真空期的问题。
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公开(公告)号：CN118972183A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411456559.5
申请日：2024-10-18
IPC分类号： H04L9/40 , H04L69/323 , H04L69/325
摘要： 本申请公开了一种网口安全防护方法及系统，方法包括：获取网口的物理数据，对所述物理数据进行特征处理，得到物理特征向量；根据预设的异常物理特征向量库和所述物理特征向量，得到所述网口的物理状态；获取进入所述网口的访问行为数据，对所述访问行为数据进行特征处理，得到访问行为特征向量；根据预设的正常访问行为特征向量库和所述访问行为特征向量，得到进入所述网口的异常访问行为数据；根据所述物理状态和所述异常访问行为数据，判断是否向与所述网口连接的继电器发送切断指令，以切断所述网口的供电和信号线路。采用本申请实施例能够对网口进行全面检测，有效提升网口安全防护能力，降低安全风险。
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公开(公告)号：CN118972162A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411398097.6
申请日：2024-10-09
发明人： 戴瑞海 , 钱锦 , 何沿蒙 , 罗少杰 , 楼华辉 , 王源涛 , 陈超 , 韩荣杰 , 孙智卿 , 杨翾 , 冯兴隆 , 周国华 , 陈思超 , 吕斌 , 孔峰锋 , 计青青 , 马超 , 李响 , 钱佳凯 , 黄俊 , 孔晨滢 , 金烨晨 , 刘兴业 , 罗俊
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明提供了一种基于身份认证和端口感知的网络资源访问控制方法及系统，所述方法为根据通过自然语言处理技术对各个业务部门提交的端口访问规则配置请求进行解析处理生成的标准化端口安全策略对现有端口访问权限配置进行异常识别生成权限合规检查结果，并根据各个端口设备的访问日志数据和访问流量数据，基于数据挖掘技术进行可疑访问模式和异常行为识别生成端口访问风险评估报告后，根据权限合规检查结果和端口访问风险评估报告关联分析得到的端口安全策略调整清单进行策略变更模拟评估生成最新端口安全策略执行访问控制。本发明能对各个端口设备的资源访问进行全面且可靠的监测过滤，有效提升端口安全管理的智能化水平，降低企业信息安全风险。
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公开(公告)号：CN112508734B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202011363422.7
申请日：2020-11-27
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/0464
摘要： 本发明提出了基于卷积神经网络的电力企业发电量的预测方法及装置，所述预测方法包括：通过电力传感器获取电力企业的历史售电数据与历史负荷，基于获取到的数据建立训练集，基于电力企业的历史企业收益数据建立测试集；将训练集输入预设的卷积神经网络，得到卷积神经网络的训练结果，基于训练结果和测试集，对卷积神经网络进行训练；将本年度的预期售电数据输入训练后的卷积神经网络，通过卷积神经网络确定预期负荷，基于预期负荷确定本年度的发电量。基于卷积神经网络构建历史售电情况与企业收益之间的非线性关系，能够克服指标数据维度不同的障碍，准确描述二者之间的关系，便于电力企业根据预测结果合理的规划电力资源。
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公开(公告)号：CN112396087B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202011043880.2
申请日：2020-09-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学
摘要： 本发明提出了一种基于智能电表的独居老人用电数据分析方法及装置，包括：通过智能电表采集住宅小区中所有用户的用电数据；根据预设的指标特征，从用电数据中提取出特征数据；将特征数据输入包含若干个机器学习分类器的融合分类模型，根据融合分类模型的分类结果判断特征数据对应的用户是否为独居老人；若判断是独居老人，对独居老人的特征数据进行用电异常分析，根据分析结果决定是否发出异常用电行为告警。与传统人工排查相比，本发明通过智能电表获取用电数据，并基于特征提取算法对用户的智能电表数据进行数据挖掘，再通过结合多种机器学习分类器的分类结果，提高识别独居老人的准确性，大大降低了人工排查成本。
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