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公开(公告)号：CN104597783A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201410712149.2
申请日：2014-12-01
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G05B19/04
CPC classification number: G05B19/0428
Abstract: 一种热流体融冰系统智能自动控制系统，在一高压线主体上设有一检测温度、天气状况以及高压线承压压力的传感器，传感器包括传感元件，传感元件连接一微型处理器系统，微型处理器系统连接一无线通讯模块；传感器通过无线通讯模块连接一监控主机；监控主机控制连接一生成热流体的融冰系统，融冰系统设有一热流体出口；高压线主体上设有一热流体导通的中空腔体，中空腔体的一端部通过管路与融冰系统的热流体出口导通。本发明通过传感器用以检测高压线主体上是否有积雪，通过无线通讯模块将传感器检测到的数据传输给监控主机，当高压线主体上有积雪时，微型处理器系统发送信号给监控主机，开启融冰系统，传输热流体给高压线主体。
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公开(公告)号：CN119966649A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411549528.4
申请日：2024-11-01
Applicant: 上海矢安科技有限公司 , 国网上海市电力公司电力科学研究院 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/51 , H04L67/02 , H04L67/56 , H04L43/12 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于实战情报感知与融合的信息聚合模型。通过实战情报感知与融合，打破网络安全信息孤岛效应，更及时、广泛和准确的获取网络安全态势。整个流程为信息获取、内容整合、内容分析和信息聚合。通过爬取明网暗网网页，从实战情报感知出发，对内容进行分类整合，最后基于PATE对网络信息进行重新聚合输出。
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公开(公告)号：CN119814354A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411732630.8
申请日：2024-11-29
IPC: H04L9/40 , H04L69/06 , H04L41/0631 , H04L43/062
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态数据预训练模型的网络风险评估方法及系统。该方法首先采集多源网络安全数据，识别出其中的威胁事件对象，并将威胁事件对象串联为攻击链条，分析得到每条攻击链条的特征信息和主要攻击节点；并评估并生成该攻击链条的风险等级信息；整合以上信息，生成并持续记录网络安全态势报告；再预先构建网络安全态势知识库；最后将攻击链条的特征信息与网络安全态势知识库中的攻击链条数据进行匹配与比对，预测潜在的威胁影响，生成预警信息和防护策略建议。与现有技术相比，本发明具有不依赖预定义的规则、更适用于复杂化网络场景、提高网络安全态势感知的可靠性与准确性等优点。
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公开(公告)号：CN119669777A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411721416.2
申请日：2024-11-28
Abstract: 本发明涉及一种基于互信息的户相关系匹配方法、设备及介质，该方法包括以下步骤：步骤S1、对台区关口表的三相电压数据及台区关口下属居民用户户表的实测电压数据进行连续时间采样，得到电压数据表；步骤S2、采用奇异值阈值算法对所述电压数据表中的缺失数据进行补全；步骤S3、计算台区各相电压与用户电压之间的最大互信息系数；步骤S4、选取三相中与用户电压之间的最大互信息系数最大的相作为用户接入相，完成户相关系匹配。与现有技术相比，本发明可在低质量电压量测数据情况下更加实现更加精准地户相关系匹配。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN118260947A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410409146.5
申请日：2024-04-07
Applicant: 武汉大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于CIM/E数据的地区电网仿真模型构建方法及系统，所述方法包括：读取电力系统CIM/E格式地区电网数据，识别出CIM/E文件中的各类电网元件起始行，将每类设备数据分离；基于列信息划分每类设备的属性值，将CIM/E格式文件读取为二维表单；基于二维表单，识别出各元件的连接列属性，将连接列属性导入图数据库构建元件拓扑信息；根据图数据库中节点、边的连接信息获取电气主岛元件和确认等值元件拓扑信息；根据等值元件拓扑信息，构建地区电网仿真模型，并校验仿真模型的正确性。本发明从实际电网数据出发，构建可以更好地应对新能源接入和智能化应用的电网仿真模型，为电力系统规划、运行和管理提供准确的评估和决策支持，推动电网可持续发展。
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公开(公告)号：CN118171863A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410305634.1
申请日：2024-03-18
Applicant: 华东电力试验研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 上海电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种考虑含大量温控负荷的城市社区能源互联网参与需求响应市场的调度方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：构建社区居民用户的柔性负荷模型及其聚合模型，其中，柔性负荷类型包括温控负荷、可转移负荷；构建用户意愿度模型；基于聚合模型和用户意愿度模型构建响应潜力模型；以响应潜力模型作为温控负荷参与响应的约束，构建城市社区参与需求响应的市场机制，建立以社区运营商为上层、负荷聚合商为下层的双层优化模型并进行求解，得到调度方案。与现有技术相比，本发明充分考虑温控负荷响应潜力，将温控负荷聚合模型和用户意愿度结合得到符合实际的响应潜力，并且在以上基础上建立一个完整的城市社区参与需求响应的市场机制，充分考虑社区运营商以及负荷聚合商的利益。
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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：CN110288130B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN201910469792.X
申请日：2019-05-31
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及一种用户用电量预测方法，包括步骤：1)结合用户属性、外界条件等因素对用电需求的影响，建立设有伴随变量的有限混合模型；2)根据步骤1)建立的有限混合模型，对某区域用户的用电数据进行解构；3)对某区域用户的总用电量进行解构，获取用电期望值，完成用户用电量预测；4)利用相对误差检测步骤3)中总用电量解构的正确性和稳定性。与现有技术相比，本发明通过伴随变量可以进行不同用户用电需求概率的计算，有助于辅助区域内用户用电需求的预测，能够有效地反映电量的实际变化趋势。
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