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公开(公告)号：CN118432265A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410378959.2
申请日：2024-03-29
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种新一代变电站集控系统数据信号自动验收方法及系统，包括：建立自动验收装置与变电站系统之间的通信链路。根据所述通信链路制定验收序列表，根据序列表比对遥信、遥控、遥调和远动机遥信遥测数据。建立遥测模型ID对照关系，根据关系测量比对。存储所有比对结果，生成验收报告。本发明提供的新一代变电站集控系统数据信号自动验收方法及系统对新建站和改扩建站，通过新增集控转发表，搭建自动验收装置‑站内远动机‑集控系统‑站内调度数据网交换机‑自动验收装置链路，实现全自动验收功能。通过精细区分信号类别，采用遥信全自动验收、遥测全自动验收、遥控全自动验收，完成更高效、更灵活、更准确的验收工作。
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公开(公告)号：CN117691613A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311621069.1
申请日：2023-11-28
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 厦门大学平潭研究院
发明人： 陈斌 , 刘必晶 , 范海威 , 林凡 , 李泽科 , 郭久煜 , 陈建洪 , 黄海腾 , 杨勇 , 王春安 , 丁凌龙 , 杨旭 , 陈书里 , 吴炜 , 吴克刚 , 夏慧 , 郝旭亮 , 陆佳 , 林航 , 余开杭 , 陈惠文
IPC分类号： H02J3/14 , H02J13/00 , H04L67/12 , G06F18/241 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电网分批分类精准切荷方法和系统。所述方法包括：将切荷对象分为专线切荷、专变切荷和公线切荷三类资源；引入分配比例逻辑和控制逻辑；在省调系统，建立资源池监视与统计、切荷量分配、根据切荷量计算三类资源的分配、控制过程监视功能；在地调系统，建立资源池监视画面与统计、接令部分增加了资源池数据分配；在省地协同控制上，控制模式为省－地－配各级系统指令并行执行，省调下令包含“专线+专变”的选线类型，地调在根据指令进行专线资源选线控制的同时，向配调下发专变控制指令，并支持省调短时间内向地区并发多次下令。
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公开(公告)号：CN115239086A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210776281.4
申请日：2022-07-01
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 福州大学 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要： 本发明涉及一种基于电力调度数据网网络拓扑结构的重要度评估方法。该方法：建立抽象的电力调度数据网网络拓扑结构模型，确定各调度中心与其他电力设施之间的通信路径；利用电力调度业务之间的影响力差异，使用层次分析法建立电力调度业务影响力模型；通过分析电力调度数据网的拓扑结构，计算网络中所有链路在局部以及全局的业务传输中的拓扑重要性；根据链路的通信负载数据，结合电力业务影响力模型，计算不同链路的业务重要性；确立指标间的重要性权重，计算网络中通信线路的综合重要度；基于综合重要度，结合节点的拓扑差异，从而计算所有节点的综合重要度。本发明方法对提高数据网网的稳定性研究具有重要的理论和实际的应用价值。
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公开(公告)号：CN117749507A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311814018.0
申请日：2023-12-27
申请人： 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 福州大学
IPC分类号： H04L9/40 , H04L67/12 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提出一种基于深度学习的物联网边缘轻量化DDoS检测方法，首先对物联网边缘设备产生的原始流量进行数据预处理，然后采用Bi‑GRU双向循环神经网络，对经过裁剪的原始流量数据进行DDoS二分类异常检测；随后，根据Bi‑GRU中的不同模块组合得到流量的复合特征，同时使用ShuffleNetV2的多分类结果优化DDoS二分类异常检测；接着，基于异常检测的结果拦截DDoS流量，实现在网络边缘阻拦大规模攻击流量；最后，通过物联网模块的边缘部署、实时性、轻量化设计构建基于深度神经网络的物联网边缘轻量化DDoS检测模型，用于物联网边缘的轻量化、自动化、实时性识别；本发明能够有效地对物联网边缘设备产生的DDoS流量进行智能化、轻量化、实时性识别与分类，降低运算资源需求，提升防御性能。
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公开(公告)号：CN117671380A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311693230.6
申请日：2023-12-11
申请人： 福州大学 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/28 , G06V10/44
摘要： 本发明提出一种工业负荷曲线异常识别方法，包括以下步骤：步骤S1、对工业负荷曲线图像进行预处理，确定横纵坐标轴像素列位置；步骤S2、对预处理后的曲线图像进行曲线提取；步骤S3、根据提取到的曲线，横纵坐标轴的像素列位置，依据异常像素列位置检测是否有跳变或掉零异常，依据掉零和跳变的曲线趋势特征和异常区域的像素点差方法区分出具体故障类型，根据像素列方法计算出异常时间；步骤S4、根据提取到的曲线，横纵坐标轴的像素列位置，根据像素列差分方法检测是否存在无数据或不刷新的异常，根据像素列方法计算出异常时间；本发明能够有效识别工业负荷曲线图像中的掉零、跳变、不刷新，无数据等各类异常，为工业系统的预警提供有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN117669889A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311693246.7
申请日：2023-12-11
申请人： 福州大学 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/006 , G06N3/04 , G06N3/084
摘要： 本发明提出一种基于改进BP神经网络的电力网络鲁棒性预测方法，包括以下步骤；步骤一、通过对系统运行数据进行采集，选取并进一步抽象影响系统鲁棒性的字段，计算得到反映指标评价体系的相应指标数据；步骤二、使用混沌映射自适应鲸鱼优化算法CA‑WOA进行BP神经网络权值与阈值的寻优。以找到具有更好训练效果的初始参数；步骤三、在接收到CA‑WOA传递的参数后，BP神经网络采用前向传播和反向传播进一步进行调整以达到更好的训练效果，并最终得到对电力调度数据网鲁棒性的预测值；本发明通过混沌映射自适应权重鲸鱼优化算法用于优化神经网络训练并完成对电力调度数据网网络鲁棒性的预测工作；为电力网络鲁棒性预测研究提供了一套切实可行的解决方案。
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