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公开(公告)号：CN111275074A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010015226.4
申请日：2020-01-07
摘要： 本发明是一种基于栈式自编码网络模型的电力CPS信息攻击辨识方法，其特点是，包括的内容有：根据CPS数据非函数依赖以及非线性相关等性质，引入最大信息系数对数据特征进行选择，确定最优攻击特征集合；构建基于栈式自编码网络的信息攻击辨识模型，设置无监督预训练编码器与有监督微调分类器进行网络参数训练更新；实现了基于自适应布谷鸟算法的模型初始参数优化。解决了电力CPS信息攻击辨识过程中数据特征复杂、辨识精度相对较低等问题，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN111242204A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010015277.7
申请日：2020-01-07
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 一种运维管控平台故障特征提取方法，其特点是，包括：主成分分析特征提取和二次特征选择等内容。基于主成分分析特征提取能将高维空间样本变换为低维空间样本，在特征维度降低的同时降低特征属性的冗余度，并保留了主要的分类信息，大大降低了分类器的计算复杂度，缩短了训练时间；又因为在此特征提取过程中嵌入二次特征选择功能，基于关联规则特征选择，结合启发式序列后向搜索策略对评估结果进行排序，进而确定特征子集的关键特征，使特征属性具有最大关联—最小冗余，即可以最大程度提高属性特征与类属性关联度，且降低属性与属性之间的冗余，显著提高管控故障分类精度。该方法科学合理，适用性强，可广泛适用于各种故障分类管控平台。
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公开(公告)号：CN111275074B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010015226.4
申请日：2020-01-07
摘要： 本发明是一种基于栈式自编码网络模型的电力CPS信息攻击辨识方法，其特点是，包括的内容有：根据CPS数据非函数依赖以及非线性相关等性质，引入最大信息系数对数据特征进行选择，确定最优攻击特征集合；构建基于栈式自编码网络的信息攻击辨识模型，设置无监督预训练编码器与有监督微调分类器进行网络参数训练更新；实现了基于自适应布谷鸟算法的模型初始参数优化。解决了电力CPS信息攻击辨识过程中数据特征复杂、辨识精度相对较低等问题，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN111222286A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010015728.7
申请日：2020-01-07
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/00 , G06F113/16
摘要： 本发明的一种基于输电线路状态估计的参数优化方法，其特点是，包括：基本粒子群参数优化、权重系数优化、学习因子优化和输电线路状态估计参数优化等内容，该方法能够克服传统群智能参数优化方法，在局部和全局搜索能力平衡不足的问题，尤其是当搜索空间范围相对较大且遍历搜索节点较困难时，采用非线性权重系数和学习因子协同优化平衡算法的全局和局部搜索能力，并在进化的过程中快速收敛到全局最优解，确定状态估计最优参数，提高状态估计精确度。该方法科学合理，可适用于各种状态估计的参数优化问题。
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公开(公告)号：CN114978586A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210381108.4
申请日：2022-04-12
申请人： 东北电力大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明涉及电网安全技术领域，尤其涉及一种基于攻击基因的电网攻击检测方法、系统和电子设备，方法包括：获取待检测电网中的每个第一预设节点的至少一条电网量测数据，形成数据集；利用离散小波变换的方式，获取数据集中每条电网量测数据对应的目标时域攻击基因；根据所有的目标时域攻击基因和训练好的图神经网络模型，得到每个第一预设节点被攻击的概率，并根据最大概率，确定待检测电网是否受到攻击。提升了攻击检测精度和抗噪声性能，解决了手动设置攻击检测阈值的问题，在频率响应方面更灵活，提升攻击检测效率。
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公开(公告)号：CN114511194A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210015149.1
申请日：2022-01-07
申请人： 东北电力大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明涉及电力物联网技术领域，尤其涉及一种电力物联网的运行风险预测方法、系统和电子设备，该方法中，以时间序列为基准，对预设历史时间段内的多源数据进行融合，得到完整数据集，基于自适应综合过采样方法对完整数据集进行数据平衡处理，得到平衡数据集；基于平衡数据集训练得到电力物联网运行风险预测模型；根据待测试电力物联网的当前的多源数据和电力物联网运行风险预测模型，得到待测试电力物联网的运行风险预测结果。对信息侧、物理侧、社会侧的量测数据进行融合以及基于自适应综合过采样方法对融合后的数据进行数据平衡处理，能够提高训练出的电力物联网运行风险预测模型的预测精度，提高运行风险预测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN114978586B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210381108.4
申请日：2022-04-12
申请人： 东北电力大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/042 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明涉及电网安全技术领域，尤其涉及一种基于攻击基因的电网攻击检测方法、系统和电子设备，方法包括：获取待检测电网中的每个第一预设节点的至少一条电网量测数据，形成数据集；利用离散小波变换的方式，获取数据集中每条电网量测数据对应的目标时域攻击基因；根据所有的目标时域攻击基因和训练好的图神经网络模型，得到每个第一预设节点被攻击的概率，并根据最大概率，确定待检测电网是否受到攻击。提升了攻击检测精度和抗噪声性能，解决了手动设置攻击检测阈值的问题，在频率响应方面更灵活，提升攻击检测效率。
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公开(公告)号：CN109167349B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810995911.0
申请日：2018-08-29
申请人： 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
摘要： 本发明针对电力信息物理融合系统(CPS)规模不断扩大且现有级联失效模型忽略信息流和潮流转移特性，使得可生存性难以快速有效评估的问题，提出一种计及负荷优化重配的电力CPS可生存性量化评估方法，首先，根据系统拓扑结构和关联关系，通过定义度函数和电气介数建立了度‑介加权电力CPS关联矩阵，实现了耦合CPS的形式化表征。然后，从CPS级联失效的结构连通性变化和风险传播范围两个维度出发，基于节点负荷容量限制、信息流择优分配策略、潮流优化方程和系统安全运行等约束条件设计了可生存性评估模型，最后，提出混沌Lévy搜索的萤火虫算法对评估模型进行高效求解，量化评估了电力CPS的可生存性。
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公开(公告)号：CN109190820B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810995813.7
申请日：2018-08-29
申请人： 东北电力大学
摘要： 本发明提出一种考虑用户流失率的电力市场售电量深度预测方法，首先，基于生存分析给出了电力市场中用户流失率的计算方法，对未来某时刻购电用户数量进行预测；然后，构建了用户用电量置信网络并结合用户数量预测，设计了售电量深度预测模型；最后，提出基于自适应惯性权重算法对模型进行求解；本发明所提方法在售电量预测精度方面有明显提高。
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公开(公告)号：CN109190820A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810995813.7
申请日：2018-08-29
申请人： 东北电力大学
摘要： 本发明提出一种考虑用户流失率的电力市场售电量深度预测方法，首先，基于生存分析给出了电力市场中用户流失率的计算方法，对未来某时刻购电用户数量进行预测；然后，构建了用户用电量置信网络并结合用户数量预测，设计了售电量深度预测模型；最后，提出基于自适应惯性权重算法对模型进行求解；本发明所提方法在售电量预测精度方面有明显提高。
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