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公开(公告)号：CN117333325A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311384783.3
申请日：2023-10-24
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于相关系数样条插值的光伏电站缺失功率修复方法，包括以下步骤：采集光伏电站的原始数据，包括气象数据及其对应的发电功率数据；将原始数据划分为待修复数据集和完整数据集，待修复数据集只包含气象数据，完整数据集包括气象数据及其对应的发电功率数据；对完整数据集进行降维处理，并从完整数据集和待修复数据集中剔除相关性较小的气象数据；采用样条插值方法对原始数据进行处理，获得初步缺失功率插值；基于完整性数据集中气象数据与待修复数据集中的气象数据计算相关性系数；将相关性系数与初步缺失功率插值相乘，得到最终缺失功率插值，完成缺失功率的修复操作。与现有技术相比，本发明具有提高插值准确性等优点。
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公开(公告)号：CN117422247A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311387188.5
申请日：2023-10-24
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及一种基于电网容量约束的分布式光伏最大装机容量计算方法，包括以下步骤：获取区域配电网的配网结构，并记录所述配网结构的节点负荷容量和原始的分布式光伏装机容量；在所述配网结构的节点负荷容量和原始的分布式光伏装机容量基础上，将分布式光伏的接入容量不断加入到配网结构中，采用灰狼优化算法和模拟退火算法计算满足电网容量约束下的分布式最大装机容量。与现有技术相比，本发明具有避免局部最优，提高计算准确性等优点。
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公开(公告)号：CN117332902A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311384794.1
申请日：2023-10-24
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213
摘要： 本发明涉及一种基于储能与分时电价策略的新能源消纳率优化方法，包括以下步骤：获取新能源出力曲线与运营商用户负荷曲线；将所述新能源出力曲线与运营商用户负荷曲线划分为多类数据；根据时段将所述多类数据输入至预先构建的上层储能优化模型中，以获得储能优化配置和计算运行日成本；将所述运行日成本输入至预先构建的下层强化学习模型中，寻找最优分时电价，并结合所述储能优化配置以提高新能源就地消纳率。与现有技术相比，本发明具有提高新能源就地消纳率等优点。
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公开(公告)号：CN117290217A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311217077.X
申请日：2023-09-20
IPC分类号： G06F11/36 , G06F21/57 , G06N3/048 , G06N3/0499
摘要： 本发明涉及一种基于神经网络注意力机制的程序检测方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：步骤1)获取初始化种子用例；步骤2)利用结合了注意力机制的前馈神经网络模型对种子用例进行训练，并根据训练好的前馈神经网络模型，利用AdaMax梯度下降算法引导突变以获得测试用例；步骤3)将测试用例输入待测目标程序，基于模糊测试方法得到测试结果；步骤4)根据步骤3)的测试结果对前馈神经网络模型进行迭代优化以获得最优测试用例；步骤5)将最优测试用例输入待测目标程序，基于模糊测试方法得到最终测试结果。与现有技术相比，本发明具有检测导向性强、检测自动化程度高、检测覆盖范围大等优点。
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公开(公告)号：CN117118675A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310947291.4
申请日：2023-07-28
摘要： 本发明公开了一种面向虚拟电厂业务系统的级联攻击样本建模与检测方法，通过建立混合的拉普拉斯分布模型来模拟级联攻击数据的变化，从理论上讨论了混合拉普拉斯分布模型的参数估计，通过EM算法来求解混合拉普拉斯分布模型的最优参数，并取得良好的攻击样本模拟效果。后用拟合好的混合拉普拉斯模型生成相应的攻击数据，使生成的攻击样本能够有效地绕过检测模型，产生实际攻击。该模型可以为后续针对级联攻击的检测工作提供对抗攻击样本。本发明能够基于混合拉普拉斯模型来拟合数据变化的分布并生成相应攻击样本，提高了攻击样本的隐藏性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115796018A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211461395.6
申请日：2022-11-21
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种面向虚拟电厂信息物理系统的多源传感数据融合方法，基于卷积神经网络CNN和长短时记忆神经网络LSTM来建立数据融合模型，利用数据融合模型对采集到的虚拟电厂多源传感数据中的每一个单源数据进行特征提取，对提取的特征进行深度卷积融合。本发明通过混合神经网络结构对虚拟电厂信息物理系统模型下的多源异构数据进行特征提取和特征融合，同时利用虚假数据注入攻击FDIA检测来验证数据融合的效果，相比于传统方法，本发明的检测性能更优。
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公开(公告)号：CN117411703A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311448619.4
申请日：2023-11-02
摘要： 本发明涉及一种面向Modbus协议的工业控制网络异常流量检测方法，包括以下步骤：S1、捕获Modbus协议应用层报文中的数据包；S2、将捕获到的数据包流量进行特征提取与数据处理，并基于规则的流量特征来识别异常流量和攻击行为；S3、构建正常流量行为模型，利用S2中基于规则的流量特征对流量检测分类并进行模型优化；S4、根据优化后有规则集的机器学习模型构建入侵检测系统，分析流量的时序特征，进而更全面地分析网络攻击；S5、选择网络数据包进行分析，输入模型并进行预测，得到最终的流量分析结果。与现有技术相比，本发明网络攻击识别效率高、异常流量检测准确率高，同时具有流量分析全面、高效低成本的优点。
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公开(公告)号：CN117113076A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310850439.2
申请日：2023-07-12
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06Q50/06 , H04L9/40 , H04L41/16
摘要： 本发明涉及一种面向虚拟电厂业务系统的攻击数据样本生成方法，方法包括以下步骤：(a)对虚拟电厂采集的多传感器正常的和攻击的数据进行合并和预处理，得到真实数据；(b)建立生成器模型，对生成器模型输入满足联合高斯分布的噪声向量，输出虚假攻击数据；(c)建立判别器模型，对判别器模型输入(a)中获取的真实数据和(b)生成的虚假攻击数据；(d)基于损失函数反复训练生成器和判别器直至收敛，得到训练完成的攻击数据样本生成模型；(e)将标准正态分布的矩阵输入训练完成的攻击数据样本生成模型，得到新的攻击数据样本。与现有技术相比，本发明具有提高攻击样本的多样性，减少攻击样本的生成难度等优点。
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公开(公告)号：CN116957236A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310777729.9
申请日：2023-06-28
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F16/332
摘要： 本发明涉及一种基于知识图谱的电网告警信息辅助决策方法，包括以下步骤：S1：收集电网调度领域数据，构建知识图谱的模式层；S2：对S1中收集的数据进行知识抽取，构建知识图谱的数据层；S3：进行知识融合，将命名实体链接到已有的知识库中对应的对象上，基于消除后的数据以及S2中数据层中的结构化数据，构建知识图谱；S4、对告警信息进行解析，得到告警信息中的关键信息；S5、从知识图谱中进行匹配，展示与该关键信息相关的网络拓扑结构与电气设备、设备缺陷情况及设备处置预案信息。与现有技术相比，本发明具有有效辅助调控人员进行故障处置决策等优点。
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公开(公告)号：CN116561552A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310373517.4
申请日：2023-04-10
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种虚拟电厂业务系统攻击的检测方法，包括以下步骤：获取虚拟电厂实际采集的多传感器异构数据，将数据输入训练好的攻击检测模型，得到对虚拟电厂业务系统攻击的实际检测结果；其中，多源感知数据融合模型的训练过程具体为：步骤(a)、对虚拟电厂采集的多传感器异构数据进行预处理；步骤(b)、建立数据融合模型，进行特征提取；步骤(c)、通过自注意力机制模块，进行加权变换；步骤(d)、对加权变换后的特征基于融合模块进行深度卷积融合，直至完成训练。与现有技术相比，本发明具有降低计算复杂性，有效挖掘攻击数据和攻击行为等优点。
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