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公开(公告)号：CN119583096A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411466702.9
申请日：2024-10-21
IPC: H04L9/40 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/096 , G06N5/04 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种电力网络系统异常访问检测方法、设备和介质，包括以下步骤：获取电力网络系统数据，输入电力网络系统异常访问检测垂类模型，输出异常访问检测结果；电力网络系统异常访问检测垂类模型通过如下步骤获得：S1、获取电力网络安全语料数据并进行预处理，构建预训练数据集；S2、对大语言基座模型进行预训练，获得电力网络安全大语言模型；S3、基于电力网络系统异常访问检测任务对预训练数据集进行二次筛选，结合专家意见数据构建监督微调数据集；S4、对电力网络安全大语言模型进行微调，获得电力网络系统异常访问检测垂类模型。与现有技术相比，本发明可以提升在具有大量多模态数据的新型网络系统中准确检测各类异常访问行为的能力。
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公开(公告)号：CN112116265B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202011019707.9
申请日：2020-09-25
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种电力数据驱动的行业景气指数构建方法，包括以下步骤：1)将隶属于同一行业的企业作为企业集合V，获取包括企业集合V中各企业日用电量时序数据的日用电量集合S；2)对日用电量集合S进行数据预处理，并通过聚类分析法进行分类；3)利用相关性分析法获取影响因素对各分类下企业日用电量的影响权重；4)利用预测模型获取次日用电量预测值；5)分别构建行业景气指标体系H、行业景气综合指数CI和行业景气扩散指数DI，与现有技术相比，本发明具有高频度、细粒度、强预测等优点。
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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
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
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。
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公开(公告)号：CN119179802A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411129516.6
申请日：2024-08-16
IPC: G06F16/901 , G06F18/2415 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种结构特征保持的电力数据静态图数据生成方法，包括以下步骤：获取电力数据，输入静态图数据生成模型，生成相应的静态图数据；所述静态图数据生成模型包括依次连接的采样模块、生成对抗网络和重构模块；其中，采样模块用于使用中心图采样方法对电力数据进行采样生成中心图；生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器包括解码器和编码器，编码器用于通过基于多头自注意力机制构建的图自注意力网络对所述中心图进行编码；解码器用于解码编码器的输出，获得中心图得分矩阵；重构模块用于根据中心图得分矩阵生成静态图数据。与现有技术相比，本发明可以尽可能保留原始电力数据的结构特征，同时提高静态图数据的生成效率。
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公开(公告)号：CN118517383B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410977067.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: F03D17/00 , G06F18/2433 , G06F18/20 , G06F18/211 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的风电机组运行风险智能检测方法及设备，所述方法包括以下步骤：从待测风电机组运行数据中获取关键特征向量，以所述关键特征向量作为经训练的异常检测智能模型的输入，获取运行风险检测结果；其中，所述关键特征向量采用错误感知马尔可夫毯算法对风电机组海量运行状态进行特征选择确定；所述异常检测智能模型训练时，将正常数据标记为负类，异常数据标记为正类，利用双注意力机制从全局和局部视角下采用对比学习方法分析和学习风电机组运行数据的特征表示，最大化正常样本特征表示的一致性和异常样本特征表示的差异性。与现有技术相比，本发明具有在减少特征数量的同时提高异常检测能力等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118657514A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411106579.X
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于相关性分析的变电站设备全生命周期管理方法及系统，该方法包括：获取变电站设备的实时状态采样时序数据，筛选出影响因素作为清洗量测；将清洗量测填入预先设定的可变长度移动窗口中，输出可变长度的移动窗口数据矩阵；采用差分隐私技术添加噪声，输入基于时序模式注意力机制的循环神经网络状态预测模型中，输出变电站设备的实时状态预警预测量；判断是否达到设定预警值，若是则计算实时状态预警预测量与对应的影响因素之间的相关性，筛选出故障因素，若否则不做任何操作；基于故障因素进行故障检修，并重复上述步骤实现对变电站设备全生命周期管理。与现有技术相比，本发明具有提升变电站设备的智能管理水平等优点。
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公开(公告)号：CN118585817A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410754935.2
申请日：2024-06-12
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种双馈风电机组齿轮箱的运行温度故障预测方法，包括以下步骤：获取双馈风电机组齿轮箱的实时运行温度数据和最新的多个历史运行温度数据作为输入序列，输入至预先训练好的温度生成模型中，生成下一时间段内预测的运行温度数据，并进一步根据所述下一时间段内预测的运行温度数据进行运行温度故障预测，得到运行温度故障预测结果，其中，所述温度生成模型包括残差连接子模块和与其依次连接的长短期记忆编码子模块和注意力解码子模块。与现有技术相比，本发明具有有效预测风电机组齿轮箱发生故障、提高风电机组齿轮箱运行的稳定性和可靠性等优点。
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公开(公告)号：CN114970693B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210515800.1
申请日：2022-05-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海富数科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的充电桩用户画像方法，包括：将电力公司计算节点记为Guest，将气象局计算节点记为Host；将Guest中的充电桩负荷样本集XA和Host中的气象数据样本集XB中具有相同日期的样本对齐；在Guest中通过预训练的第一联邦学习聚类模型计算XA的第一样本分布信息，在Host中通过预训练的第二联邦学习聚类模型计算XB的第二样本分布信息，并将第二样本分布信息发送至Guest；在Guest中根据第一样本分布信息和第二样本分布信息生成第一整体样本分布信息，并获取充电桩用户用电数据画像，本发明通过DB指标和Dunn指标对联邦学习聚类模型进行评估，提高了联邦学习聚类模型的可靠性。与现有技术相比，本发明具有保护用户隐私、准确度高、效率高、可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN117786354A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311812356.0
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海富数科技有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N20/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的电力数据风控方法、设备和介质，包括以下步骤：S1、获取金融数据集和电力数据集并进行预处理；S2、将预处理后的电力数据集和金融数据集进行特征提取和特征分析；S3、建立基于区块链的联邦学习框架，基于特征分析结果建立本地电力数据风控模型并进行训练，将训练结果发送至可信第三方，根据可信第三方聚合获得的全局电力数据风控模型参数，更新本地电力数据风控模型参数；S4、根据参数更新后的本地电力数据风控模型计算风险指数，根据所述风险指数进行风险等级划分，采取相应的风控措施。与现有技术相比，本发明减少了数据传输成本，降低了数据泄露风险。
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公开(公告)号：CN117648447A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311641595.4
申请日：2023-12-04
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海久湛信息科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06N5/022 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F18/2415 , G06F40/289 , G06N7/01 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种电网调控预案知识图谱构建方法及系统，属于大数据分析技术领域。其中，该方法包括：获取电网调控预案原始文本集，使用隐马尔科夫链和二元统计模型中，得到分词结果。构建词‑文本序列集矩阵并进行奇异值分解得到奇异向量矩阵，利用奇异向量矩阵对分词结果进行同义词标记和去重。对去重分词结果进行分布式处理和权重计算得到文本向量，将文本向量输入BiLSTM模型，得到文本向量的权重矩阵，将权重矩阵与预设的分类标准进行比较，得到文本向量的分类结果。将分类结果和去重分词结果存储于Neo4j数据库中并图形化处理得到知识图谱。通过隐马尔科夫链对文本进行自动分词和标注，BiLSTM模型和TF‑IDF方法对文本进行自动分类，提高了文本抽取的效率。
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