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公开(公告)号：CN112684242A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011156713.9
申请日：2020-10-26
申请人： 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G01R19/165 , G01K1/02
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的电力系统分析预警方法，包括以下步骤：步骤一：电压监测模块监测电力系统中的电压信息，同时，温度监测模块监测电力系统的温度信息，电流监测模块监测电力系统的中的电流信息；步骤二：数据接收模块用于接收电压信息、温度信息与电流信息，并且数据接收模块将接收到的电压信息、温度信息与电流信息发送到数据处理模块；步骤四：数据处理模块对电压信息、温度信息与电流信息进行处理，将其处理电压警报信息、温度警报信息与电流警报信息；步骤五：电压警报信息、温度警报信息与电流警报信息被发送到总控模块。本发明能更好更全面的进行电力系统分析预警。
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公开(公告)号：CN118607484A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410840675.0
申请日：2024-06-27
申请人： 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06F40/166 , G06F21/60 , G06T11/20
摘要： 本发明涉及图表生成器领域的一种基于人工智能的自动图表生成器，包括人工智能模块、数据处理模块、图表生成模块、加密模块、解密模块、数据共享模块和可视化模块，数据采集单元上连接有数据储存端和开放数据源；人工智能模块上连接有自然语言理解单元和数据采集单元，数据采集单元用于数据采集，数据处理模块用于将数据处理为设定格式；数据储存端内设置有敏感数据储存单元和普通储存单元，对于根据普通储存单元内数据生成的图表，加密模块默认对图表和数据集均不进行加密处理；实现在根据用户意图自动生成图表后，自动根据数据源和用户意图对生成的图表及相关数据进行加密处理，保证涉及敏感数据的图表在分享时的数据安全。
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公开(公告)号：CN118509208A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410579870.2
申请日：2024-05-11
申请人： 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明涉及数据传输系统领域的一种基于电网数据中台的数据高安全性传输系统，包括数据中台、数据集中端和数据储存服务器；数据中台上连接有数据同步模块和数据处理模块；数据集中端内设置有监控模块、数据检测模块、安全缓存区、数据管理模块、数据传输模块、工具端和标记模块；数据检测模块用于对数据进行数据安全性检测和数据完整性检测；数据传输模块上连接有多个数据传输通道；加密模块用于数据加密，加密模块内设置有多种加密算法，标记模块用于对数据源进行标记，可以实现通过数据集中端收集数据，收集多数据源数据时保证数据安全和完整，在数据异常时及时标记数据源并告警，保证数据中台使用的数据安全、可靠。
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公开(公告)号：CN118195153A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410353011.1
申请日：2024-03-26
申请人： 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06Q10/04 , G06Q30/018 , H02J3/00
摘要： 本申请公开了一种基于大数据的园区电碳排放预测方法，涉及碳排放预测技术领域，解决了现有碳排放预测方法没有考虑园区用电设备老化，引起园区实际生产效率下降，导致碳排放预测结果不够准确的问题；本申请基于若干用电设备在各使用时段内的老化因子、产量和用电量训练得到用电量预测模型；结合预测时段内各用电设备的老化因子和任务量预测获取目标园区的碳排放预测量；本申请不需要定期进行模拟，而且通过大量数据训练获取用电量预测模型，可提高用电量预测模型的鲁棒性和预测精度；本申请通过得到的若干目标数据矩阵提取整合得到标准训练数据；一旦目标园区内出现用电设备的更新，可以通过用电量预测模型迅速学习，提高碳排放预测的可持续性。
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公开(公告)号：CN118075009A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410302903.9
申请日：2024-03-18
申请人： 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L41/084 , H04L41/069
摘要： 本发明涉及数据防丢失辅助系统领域的一种基于数据链路的数据防丢失辅助系统，包括数据库服务器和数据传输终端，数据传输终端上连接有多个数据传输通道；数据库服务器包括主数据库和备份数据库；主数据库与外部系统连接，主数据库内储存有与外部系统匹配的实时数据，备份数据库内储存有实时数据备份时生成的备份数据，数据库服务器内设置有数据库管理模块、数据检索模块和计时模块，数据库管理模块用于数据调取、数据删除、数据更新、数据备份、数据修改和数据冻结；实现在每次数据传输后均进行完整性验证，数据丢失时快速切换通道进行再传输，保证输出数据的完整性，数据传输时主要通过备份数据的镜像数据进行传输。
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公开(公告)号：CN117236786A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311416685.3
申请日：2023-10-27
申请人： 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开一种企业碳效评价方法及系统，其中，该方法通过当前行业下所有企业预设年度的用煤量、用油量、用气量、用热量、用电量、企业产值、零碳电量、植树面积、碳捕捉量，生成当前行业的能源消耗值分布函数、当前行业的产值分布函数、当前行业的碳中和分布函数、当前行业的碳排放效用概率密度分布函数；分别将上述分布函数通过假设检验方法以及采用多元回归模型拟合，计算得到当前行业下每个企业的第一、第二、第三P值拟合结果；根据三个P值拟合结果计算得到加权平均P值拟合结果；根据加权平均P值拟合结果以及预设的阈值区间判断当前行业下每个企业的碳效等级。本发明采用假设检验方法以及多元回归模型拟合，其计算更加准确。
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公开(公告)号：CN117200966A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310971647.8
申请日：2023-08-03
申请人： 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L9/00 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/40 , H04L67/104
摘要： 本发明公开了基于分布式身份和联盟链的可信授权数据共享方法，包括：1)系统初始化：在初始化阶段，不同企业、机构下不同部门的用户组成联盟链网络，每个用户获得一个DID作为身份标识，同时还获得属于自己的公私钥对以及一个初始化DID Doc；接着，每个用户的DID和DID Doc哈希值被记录在区块链上，然后系统生成属性加密的公共安全参数及主密钥，然后系统将公共安全参数发送给所有用户，采用秘密共享方法将主密钥拆分为联盟链网络节点数量个子秘密并分发给各个用户；2)分布式身份管理：分布式身份管理由属性授权和属性验证组成；3)数据共享：数据共享由数据发布和数据请求组成。本发明实现了访问控制权限的分布式授权及不同企业、机构间数据的安全共享。
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公开(公告)号：CN116738497A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310346859.7
申请日：2023-04-03
申请人： 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06F21/64 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F16/2458 , G06N5/025
摘要： 针对电力数据特征挖掘过程中可能存在的敏感信息泄露，为满足对电力敏感隐私数据的安全保护需求，本发明提出一种基于电力数据安全向量信息隐藏的数据关联规则挖掘方法。该方法中各数据持有方生成随机保密矢量以隐藏数据隐私，利用较多未知随机量无法从较少联立方程中逆推的原理保证安全性。搜寻多方数据库中的所有频繁项集，从而找到具有给定最小支持度和最小置信度的强关联规则。该方法可实现在不共享精确数据的条件下，获取准确的数据关系。对于需要保持多方隐私安全的分布式数据库，该方案既可用于搜索频繁项集，又能保持各方数据的隐私。
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公开(公告)号：CN115865313A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211480939.3
申请日：2022-11-24
申请人： 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种轻量级隐私保护纵向联邦学习模型参数聚合方法，其特点是该方法在联邦学习背景下采用任意单向陷门置换和不同的哈希摘要算法，实现多用户场景下的隐私保护参数聚合计算，具体包括：系统初始化、加密、数据聚合、解密四个阶段。本发明与现有技术相比具有较低的计算和通信开销，无需利用公钥同态加密，保证了聚合结果的安全性，保护了参与方敏感数据免受合谋攻击，较好的解决了计算密集型公钥同态加密给资源受限的本地用户带来了无法忍受的高复杂性问题，保证了聚合结果的安全性，满足了各种高效性和隐私性需求。
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公开(公告)号：CN115687501A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211397646.9
申请日：2022-11-09
申请人： 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06F16/26 , G06F21/62 , G06F16/2455
摘要： 本发明涉及一种基于差分隐私计算保护下的电力数据关联规则挖掘方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：使用向量A＝{ai}(i＝1…n)和B＝{bi}(i＝1…n)表示用户A和用户B的某一个属性对应的属性列；步骤2：使用瑞丽散度对属性列{A,B}的元素进行混淆，得到{A′,B′}；步骤3：搜索两个分布式数据库A和B的频繁项集；步骤4：用户A和B生成随机保密向量R和R′以隐藏数据隐私，并输出对应的强关联规则；本发明可实现在不共享精确数据的条件下，获取准确的数据关系。对于需要保持多方隐私安全的分布式数据库，该方案既可用于搜索频繁项集，又能保持各方数据的隐私。
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