基于人工智能的电网数据安全分级方法及系统

    公开(公告)号:CN117725604A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202410025223.7

    申请日:2024-01-08

    Abstract: 本发明涉及电网技术领域,公开了基于人工智能的电网数据安全分级方法及系统,包括数据库模块,所述数据库模块包括收集模块、数据清洗模块以及人员信息库,所述数据库模块与分类模块通信连接,所述分类模块与访问控制模块通信连接,所述数据库模块与加密模块通信连接,所述加密模块与访问控制模块通信连接,所述数据库模块与数据备份模块通信连接,本发明的优点在于:加密模块可将分类模块内的数据按照机密程度进行等级进行划分,在工作人员通过显示模块点取查看电网数据,需要输入工号以及姓名进行验证,以排除外部人员越权查看,题目和密码设置有多组,当密码验证完成后才可进入查看,减少数据在存储时被窃取或篡改的风险。

    基于强化学习的电力数据定价方法及系统

    公开(公告)号:CN119515445A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411573120.0

    申请日:2024-11-06

    Abstract: 本发明公开了基于强化学习的电力数据定价方法及系统,包括:对多变量时间序列数据集进行预处理和划分,基于训练集对随机森林模型进行训练,并通过测试集进行预测,并用MSE均方差误差评估随机森林模型,直至得到最优化的随机森林模型,进而得到各个变量的重要性排序;并构建基于日期分组的特征加权定价策略;基于当前日期与参考日期之间的天数差异,构建折扣系数,进而获取初步的定价策略;基于初步的定价策略,利用Q学习算法对定价策略进行优化,直到Q值表收敛到设定范围内,得出最优电网数据定价。本发明通过分析特征间的相关性并确定特征重要性的排序;结合对不同特征的权重分配和时间敏感性折扣的计算,使得数据定价能够动态地适应市场需求。

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