一种工业控制系统中增强通信安全性的方法

    公开(公告)号:CN104079408A

    公开(公告)日:2014-10-01

    申请号:CN201410240791.5

    申请日:2014-05-30

    IPC分类号: H04L9/32 H04L29/06

    摘要: 本发明涉及一种工业控制系统中增强通信安全性的方法,该方法应用于工业控制系统中,所述工业控制系统包括相互通信的主站侧和终端侧,所述方法通过下述三个阶段进行实施:(1)通信前准备阶段;(2)主站侧发送阶段;(3)终端侧接收、处理和回复阶段。该方法针对工业通信系统中,通信具有客户端计算能力弱、客户端的时间来源于服务器端、通信信道不可靠、关键通信要求实时性和高安全性等特点的系统。该方法针对这种特殊环境的安全通信,对关键通信报文提供身份认证和完整信保证,有效增强整个系统的安全性。

    电动汽车与充换电站的安全数据交换方法及系统

    公开(公告)号:CN102045340B

    公开(公告)日:2014-07-16

    申请号:CN201010508362.3

    申请日:2010-10-15

    IPC分类号: H04L29/06 H04L9/32 H02J7/00

    摘要: 本发明涉及一种电动汽车与充换电站的安全数据交换方法,包括:电动汽车向充换电站发出经数字签名的自身的完整性信息,并获取对方的完整性信息来提交安全信息管理中心;充换电站向安全信息管理中心提交电动汽车发送的完整性信息,并向电动汽车提交经数字签名的完整性信息;安全信息管理中心对完整性信息进行认证,并反馈认证结果;认证结果均符合时,电动汽车与充换电站间建立连接,进行数据交换。本发明还涉及一种安全信息管理中心及安全数据交换系统。本发明通过设备完整性信息来验证电动汽车和充换电站设备状态的安全性,保证状态正常的电动汽车和充换电站之间才能够进行正常的数据交换以及充换电操作,进而保障了用户和服务提供者的利益。

    一种面向用电负荷分类应用的数据存储方法和装置

    公开(公告)号:CN108629356B

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN201710169912.5

    申请日:2017-03-21

    IPC分类号: G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供一种面向用电负荷分类应用的数据存储方法和装置,方法包括选取小波基函数对预处理后的用电负荷数据进行多分辨分解,得到候选特征小波系数集,并对预处理后的用电负荷数据添加标签信息;从候选特征小波系数集中选取特征小波系数,并建立用电负荷数据特征化模型;采用用电负荷数据特征化模型对用电负荷数据进行特征化处理;存储特征化处理后的用户电荷数据。本发明将小波变换的优势应用到用电负荷数据的特征提取中,在对数据进行压缩存储的同时,保持了原有的信息,能够对后续的用电负荷分类等应用带来有力支撑;对特征小波系数的数量进行调整,选取了最优最少的特征小波系数,提高了用电负荷数据特征化的效率。

    电能表故障激励测试装置
    55.
    发明授权

    公开(公告)号:CN106959428B

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN201710208795.9

    申请日:2017-03-31

    IPC分类号: G01R35/04

    摘要: 本发明提供了一种电能表故障激励测试装置,其中该装置包括固定装置、电源装置、标准电能表、上位机和控制器;其中,上位机用于获取测试人员输入的预设运行信号;控制器与上位机电连接,用于接收预设运行信号并发射预设控制信号;电源装置与控制器电连接,用于接收预设控制信号并发射预设驱动信号;标准电能表与电源装置电连接,用于接收预设驱动信号并显示标准电能值;固定装置与电源装置电连接,用于固定待测电能表并接收预设驱动信号。本发明实施例提供的电能表故障激励测试装置模拟电能表运行状态对电能表进行检验测试及筛选,故该装置降低了电能表运行中出现故障的可能性,提前发现电能表潜在故障,减小了用户或供电企业的经济损失。

    一种基于机器学习技术的跨空间级联故障检测方法

    公开(公告)号:CN105867347B

    公开(公告)日:2020-01-17

    申请号:CN201610188061.4

    申请日:2016-03-29

    IPC分类号: G05B23/02

    摘要: 本发明涉及一种基于机器学习技术的跨空间级联故障检测方法,所述方法包括:通过机器学习技术构建信息空间元件的工作状态参数与信息威胁故障次数的数据模型;基于所述数据模型,输入当前信息空间元件的工作状态参数,获取信息威胁故障检测结果;根据所述信息威胁故障检测结果确定电力信息物理系统是否存在所述跨空间级联故障。本发明提供的方法,能够明确由信息威胁引发的跨空间级联故障成因基础上,通过机器学习技术对大量检测数据的训练得到检测模型,进而利用该模型实现快速、准确的跨空间级联故障早期告警,以辅助决策人员采取合理的防护措施。

    一种高铁电能质量分析数据择取的联合聚类方法和装置

    公开(公告)号:CN108241863A

    公开(公告)日:2018-07-03

    申请号:CN201611209597.6

    申请日:2016-12-23

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 本发明提供了一种高铁电能质量分析数据择取的联合聚类方法和装置,该法包括删除预先给定数据集中含有空值的电能质量监测记录,并选定特征谐波;将原始数据编排成矩阵形式,并按有功功率的95统计值、平均速度和特征谐波对数据归一化处理;将归一化后的代表向量划分为组和簇,并确定对应列车平稳运行阶段的电能质量监测数据;该装置包括数据选择单元、数据处理单元和数据划分单元。本发明提供的技术方案能全面针对于列车类型和列车运行时间区分数据,实现数据的精准分类。