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公开(公告)号：CN112134862A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010952432.8
申请日：2020-09-11
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的粗细粒度混合的网络异常检测方法及装置，先用粗粒度算法如孤立森林模型算法检测部分样本，充分利用粗粒度算法无需距离测量的特征以节约计算成本，再用细粒度如Kmeans算法对难以区分的样本进行测量，提高正确率。本发明解决了异常检测中准确率与运算成本难以权衡的问题，大多数情况下仅用粗粒度就能够判别出样本是否异常，直接输出结果；对于少部分无法准确判别的样本采用粗细粒度混合方法检测，以提高准确性。
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公开(公告)号：CN112134862B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202010952432.8
申请日：2020-09-11
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06N20/00 , G06F18/23213 , G06F18/2431
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的粗细粒度混合的网络异常检测方法及装置，先用粗粒度算法如孤立森林模型算法检测部分样本，充分利用粗粒度算法无需距离测量的特征以节约计算成本，再用细粒度如Kmeans算法对难以区分的样本进行测量，提高正确率。本发明解决了异常检测中准确率与运算成本难以权衡的问题，大多数情况下仅用粗粒度就能够判别出样本是否异常，直接输出结果；对于少部分无法准确判别的样本采用粗细粒度混合方法检测，以提高准确性。
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公开(公告)号：CN116056088A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310040633.4
申请日：2023-01-12
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
发明人： 罗威 , 高亮 , 李雅西 , 蒋政 , 宋广千 , 臧丽炜 , 巢玉坚 , 张立武 , 李洋 , 王榕 , 王宝海 , 姜元建 , 蔡万升 , 殷炜俊 , 胡阳 , 龚亮亮 , 王斌 , 顾辉
摘要： 本发明公开了一种电力MEC安全防御方法及系统，本发明针对新的威胁情报，将新威胁情报共享给周围MEC端防御平台和云端数据平台，在云端数据平台通过更全面的数据自动定制或获取新防御剧本，根据新防御剧本涉及的动作进行新威胁情报处置，在周围MEC端防御平台中提高新防御剧本的优先级，实现电力MEC安全防御，相较于传统的方法，无需依靠安全人员参与，防御效果更为理想。
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公开(公告)号：CN115934298A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310039209.8
申请日：2023-01-12
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
发明人： 罗威 , 蒋政 , 臧丽炜 , 高亮 , 李雅西 , 张立武 , 宋广千 , 巢玉坚 , 王榕 , 李洋 , 王宝海 , 蔡万升 , 殷炜俊 , 姜元建 , 胡阳 , 龚亮亮 , 王斌 , 顾辉
IPC分类号： G06F9/48 , G06V20/52 , G06V10/98 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种前后端协作的电力监控MEC卸载方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：构建基于简单神经网络的前端监控设备处理模型；构建前端监控设备先处理计算任务，经质量评估是否移至后端MEC服务器的决策体系；构建基于复杂残差结构的神经网络后端MEC服务器处理模型；构建前后端协作理念的电力监控系统。本发明计算任务在移交至后端MEC服务器处理的情况下，能够有效地利用前端浪费的计算过程，不仅能提升后端神经网络的深度、提高准确率；而且能针对性地增加后端算法的训练样本，建立更好的预测模型。此外，后端算法模型利用知识蒸馏，也能反过来引导计算资源受限的前端设备的预测，达到一个动态地良好循环，增强了MEC电力监控卸载系统整体性和协同性。
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公开(公告)号：CN112383477B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011142190.2
申请日：2020-10-22
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L45/125 , H04Q11/00
摘要： 本发明公开了一种面向数据中心光网络的路由和频谱分配方法及装置，将每组业务流量整理成业务流量矩阵T；将业务流量矩阵T分别输入训练好的n×(n‑1)对数据中心间的路由分配神经网络，得到n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的路由类别，n为整数；将业务流量矩阵T分别输入训练好的n×(n‑1)对数据中心间的频谱分配神经网络，得到n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的频谱类别，n为整数；将n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的路由类别、频谱类别进行整合。本发明保证一定的资源利用率的同时实现资源的高速分配，而且深度学习技术在解决复杂问题上有着突出表现，神经网络强大的学习能力能够自主学习到输入输出之间的复杂关系，且前向计算复杂度低，耗时少，具有很高的效率。
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公开(公告)号：CN115934298B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202310039209.8
申请日：2023-01-12
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
发明人： 罗威 , 蒋政 , 臧丽炜 , 高亮 , 李雅西 , 张立武 , 宋广千 , 巢玉坚 , 王榕 , 李洋 , 王宝海 , 蔡万升 , 殷炜俊 , 姜元建 , 胡阳 , 龚亮亮 , 王斌 , 顾辉
IPC分类号： G06F9/48 , G06V20/52 , G06V10/98 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种前后端协作的电力监控MEC卸载方法、系统及存储介质，方法包括以下步骤：构建基于简单神经网络的前端监控设备处理模型；构建前端监控设备先处理计算任务，经质量评估是否移至后端MEC服务器的决策体系；构建基于复杂残差结构的神经网络后端MEC服务器处理模型；构建前后端协作理念的电力监控系统。本发明计算任务在移交至后端MEC服务器处理的情况下，能够有效地利用前端浪费的计算过程，不仅能提升后端神经网络的深度、提高准确率；而且能针对性地增加后端算法的训练样本，建立更好的预测模型。此外，后端算法模型利用知识蒸馏，也能反过来引导计算资源受限的前端设备的预测，达到一个动态地良好循环，增强了MEC电力监控卸载系统整体性和协同性。
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公开(公告)号：CN112383477A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011142190.2
申请日：2020-10-22
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L12/729 , H04Q11/00
摘要： 本发明公开了一种面向数据中心光网络的路由和频谱分配方法及装置，将每组业务流量整理成业务流量矩阵T；将业务流量矩阵T分别输入训练好的n×(n‑1)对数据中心间的路由分配神经网络，得到n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的路由类别，n为整数；将业务流量矩阵T分别输入训练好的n×(n‑1)对数据中心间的频谱分配神经网络，得到n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的频谱类别，n为整数；将n×(n‑1)对数据中心间的业务流量的路由类别、频谱类别进行整合。本发明保证一定的资源利用率的同时实现资源的高速分配，而且深度学习技术在解决复杂问题上有着突出表现，神经网络强大的学习能力能够自主学习到输入输出之间的复杂关系，且前向计算复杂度低，耗时少，具有很高的效率。
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公开(公告)号：CN118200438A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410293286.0
申请日：2024-03-14
申请人： 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04M3/22
摘要： 本申请提供一种调度电话自动拨测方法、装置、调度电话及拨测系统。该方法包括：接收调度交换机发送的呼叫信令，并根据呼叫信令控制扬声器振铃；其中，呼叫信令响应于拨测服务系统分配的虚拟号码的拨测呼叫信息生成；判断为拨测来电时，控制自动接通并开启免提；控制扬声器播放测试声音，并获取麦克风的拾音信息；分析拾音信息确定扬声器和麦克风的设备检测结果，并反馈设备检测结果和拨测结果至调度交换机，以由调度交换机反馈至拨测服务系统。本申请能够在不改变原来的自动拨测运行模式的基础上，实现调度电话麦克风和扬声器的检测，以防调度电话话机自身的缺陷对通话质量产生影响，从而避免对各级变电站的调度和日常工作造成不便。
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公开(公告)号：CN117522177B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410024420.7
申请日：2024-01-08
发明人： 柳旭 , 束一 , 江凇 , 蔡昊 , 汪大洋 , 赵刚 , 梅增杨 , 巴燕 , 樊进 , 许密 , 华纬韬 , 蒋春霞 , 赵金城 , 吴细老 , 白杨 , 徐惠臣 , 邵正朋 , 姚永波 , 童欣宇 , 罗威 , 徐士元 , 王晓波 , 蒋政 , 高亮 , 王宝海 , 顾辉
IPC分类号： G06Q10/0637 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种智能电网稳定性预测方法，包括将预处理后的历史智能电网数据集分别进行类别不平衡处理得到加强后的数据集；类别不平衡处理包括随机过采样ROS、合成少数过采样SMOTE和自适应合成过采样ADASYN不平衡处理；搭建三个深度神经网络模型，分别将加强后的数据集分别输入对应的深度网络模型，利用具有代价敏感正则化的交叉熵损失函数计算模型输出的稳定性预测值与实际值之间的误差，从而得到深度神经网络稳定性预测模型；将智能电网的电力相关信息分别输入三个深度神经网络稳定性预测模型，选择概率值最大的状态作为未来配电网的稳定性。本发明解决了类失衡问题下的智能电网稳定性预测问题。
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公开(公告)号：CN117522177A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410024420.7
申请日：2024-01-08
发明人： 柳旭 , 束一 , 江凇 , 蔡昊 , 汪大洋 , 赵刚 , 梅增杨 , 巴燕 , 樊进 , 许密 , 华纬韬 , 蒋春霞 , 赵金城 , 吴细老 , 白杨 , 徐惠臣 , 邵正朋 , 姚永波 , 童欣宇 , 罗威 , 徐士元 , 王晓波 , 蒋政 , 高亮 , 王宝海 , 顾辉
IPC分类号： G06Q10/0637 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种智能电网稳定性预测方法，包括将预处理后的历史智能电网数据集分别进行类别不平衡处理得到加强后的数据集；类别不平衡处理包括随机过采样ROS、合成少数过采样SMOTE和自适应合成过采样ADASYN不平衡处理；搭建三个深度神经网络模型，分别将加强后的数据集分别输入对应的深度网络模型，利用具有代价敏感正则化的交叉熵损失函数计算模型输出的稳定性预测值与实际值之间的误差，从而得到深度神经网络稳定性预测模型；将智能电网的电力相关信息分别输入三个深度神经网络稳定性预测模型，选择概率值最大的状态作为未来配电网的稳定性。本发明解决了类失衡问题下的智能电网稳定性预测问题。
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