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公开(公告)号：CN110493176A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910588046.2
申请日：2019-07-02
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网公司西南分部
Inventor： 梁野 , 刘成江 , 杨鹏 , 王景 , 王民昆 , 杨可 , 伍凌云 , 邵立嵩 , 汪燕 , 兰强 , 郑澍 , 何笠 , 苏达 , 王春艳 , 马力 , 张志军 , 何纪成 , 赵航 , 崔亮亮
Abstract: 本发明公开了一种基于非监督机器学习的用户可疑行为分析方法及系统，通过用户历史操作日志和K-means++算法生成聚类模型，根据用户实时操作行为数据生成实时的用户行为链，对实时的用户行为链进行向量化处理，获取用户实时行为向量，加载聚类模型，对用户实时行为向量进行离群点分析，根据离群点的行为链数据生成预警信息，将预警信息写入搜索引擎以提示用户该行为链与偏离历史存在潜在威胁；实现了对用户行为的跨多实体和多时刻的综合分析，能够提高电力监控系统用户安全行为分析的可行性、时效性和准确性，可以有效捕捉用户存在的可疑行为。
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公开(公告)号：CN110493176B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910588046.2
申请日：2019-07-02
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网公司西南分部
Inventor： 梁野 , 刘成江 , 杨鹏 , 王景 , 王民昆 , 杨可 , 伍凌云 , 邵立嵩 , 汪燕 , 兰强 , 郑澍 , 何笠 , 苏达 , 王春艳 , 马力 , 张志军 , 何纪成 , 赵航 , 崔亮亮
Abstract: 本发明公开了一种基于非监督机器学习的用户可疑行为分析方法及系统，通过用户历史操作日志和K‑means++算法生成聚类模型，根据用户实时操作行为数据生成实时的用户行为链，对实时的用户行为链进行向量化处理，获取用户实时行为向量，加载聚类模型，对用户实时行为向量进行离群点分析，根据离群点的行为链数据生成预警信息，将预警信息写入搜索引擎以提示用户该行为链与偏离历史存在潜在威胁；实现了对用户行为的跨多实体和多时刻的综合分析，能够提高电力监控系统用户安全行为分析的可行性、时效性和准确性，可以有效捕捉用户存在的可疑行为。
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公开(公告)号：CN118194013A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410255814.3
申请日：2024-03-06
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于机器学习的配电系统终端设备识别方法和系统。该方法包括，采集配电系统终端设备的特征数据，并对所述特征数据进行预处理；构建卷积神经网络模型，并利用预定义训练数据对所述卷积神经网络模型进行训练；对卷积神经网络模型进行验证和优化，将预处理后的特征数据输入优化后的卷积神经网络模型中进行识别，得到配电系统终端设备识别结果。本发明通过卷积神经网络自动提取配电系统终端设备特征进行识别，无需人工干预，提高了电力网络资产管理和维护的效率和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117041039A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310917682.1
申请日：2023-07-25
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: H04L41/0803 , H04L41/0806 , H04L41/0631 , H04L41/082 , H04L41/22
Abstract: 一种基于台区智能融合终端的安全防护方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，对接入的所述台区智能融合终端的初始化状态进行配置，并基于所述初始化状态实时监控所述台区智能融合终端的硬件连接状态、外设接口状态和运维请求状态；步骤2，当识别到所述台区智能融合终端的硬件连接状态、外设接口状态不符合所述初始化状态的约束条件时，发出异常告警并锁定所述外设接口；步骤3，当识别到所述台区智能融合终端的运维请求状态发生变化时，读取所述运维请求状态，并从预先构建的运维知识图谱中提取关于所述运维请求状态的预测，将预测结果发送至所述台区智能融合终端中，以实现所述台区智能融合终端中运维引导界面的构建。
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公开(公告)号：CN117494189A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311314106.4
申请日：2023-10-11
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学
IPC: G06F21/62 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的隐私保护区域交通流量预测方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，采集区域交通流量预测需求，并针对所述预测需求构建初始预测模型；步骤2，采集区域内所有车辆的GPS轨迹数据并针对所述数据进行车辆去重，针对去重后的数据采用联邦学习算法对所述初始预测模型进行训练；其中，所述训练基于每个参与方的交叉评价结果进行投票，并基于投票结果获得当前梯度的权重系数；步骤3，基于训练后获得的预测模型对所述预测需求进行预测，并通过同态加密对预测结果进行加密后回传给生成所述预测需求的移动终端。本发明提升了全局模型鲁棒性，各LSP在不泄露运营数据的情况下实现了更准确的流量预测。
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公开(公告)号：CN103607291A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310512995.5
申请日：2013-10-25
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种用于电力二次系统内网安全监视平台的告警解析归并方法，包括如下步骤：构建含有告警数据的平衡二叉树；接收原始的告警数据；根据告警数据的合法性决定是否加入合法告警队列，根据告警数据的源IP范围决定是否加入监视范围内告警队列；按照告警设备类型对告警队列进行分类，对已分类的告警队列计算告警特征值；将告警特征值在平衡二叉树中进行匹配，并更新平衡二叉树；保存平衡二叉树对应的告警数据。利用本告警解析归并方法，可以提高告警数据的入库效率，同时降低电力二次系统内网安全监视平台的数据库负载压力。
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公开(公告)号：CN119299185A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411431718.6
申请日：2024-10-14
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出了一种创新的基于智能电网配电主站的主机安全评估方法及系统。该方法通过综合评估配网主站中当前主机的重要性、敏感性、安全防护等级，运用层次分析法构建判断矩阵，准确计算资产重要度值和漏洞影响值，并全面考虑多个安全状态因素，实现对主机安全性的科学评估。根据评估结果，系统能智能判断风险类型并实施合理的通信阻断，从而有效提升智能电网配电主站的安全性和稳定性。本发明的有益效果在于不仅为智能电网的安全管理提供了科学依据，还简化了复杂的评估过程，同时保证了评估结果的准确性和合理性，对保障智能电网的稳定运行和信息安全具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108234261A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711354372.4
申请日：2017-12-15
Applicant: 国家电网公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
CPC classification number: H04L12/40006 , H04L67/28 , H04L67/32
Abstract: 本发明公开了一种用于电力控制系统网络监管的服务总线调度方法，包括如下步骤：根据电力控制系统中的各级电力调度通信中心之间的关系，建立树形结构；在树形结构的每个节点上，服务代理通过服务总线进行服务注册；当客户端通过服务总线请求某种服务时，判断服务是否在本级节点，如果服务不在本级节点，通过服务总线遍历树形结构找到服务所在的目的节点，通过目的节点的服务代理提供跨级服务。该方法使得客户端不用关心服务器端所在的地址，直接使用服务名称等方式在服务器端查阅即可。这样，不同级别的电力调度通信中心可以实现跨级别的服务调阅。
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