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公开(公告)号：CN113688420B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202110871359.6
申请日：2021-07-30
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06F21/62 , G06F18/2321 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于聚类的差分隐私用电采集数据隐私保护方法及装置，包括：利用差分隐私技术把拉普拉斯噪音添加到用电采集数据中抵御相关攻击；根据聚类分析的结果对噪音值的最大值进行了限制。本发明利用差分隐私技术保护采集到的用电采集数据，保证数据的可用性；为了进一步提高用电采集数据的可用性，限制添加到用电采集数据中的噪音最大值。
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公开(公告)号：CN113688420A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110871359.6
申请日：2021-07-30
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于聚类的差分隐私用电采集数据隐私保护方法及装置，包括：利用差分隐私技术把拉普拉斯噪音添加到用电采集数据中抵御相关攻击；根据聚类分析的结果对噪音值的最大值进行了限制。本发明利用差分隐私技术保护采集到的用电采集数据，保证数据的可用性；为了进一步提高用电采集数据的可用性，限制添加到用电采集数据中的噪音最大值。
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公开(公告)号：CN118041596A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410065535.0
申请日：2024-01-17
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/06 , H04L41/16 , H04L67/12 , G06F18/2411 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种基于kafka跨正反向隔离装置传输数据的方法及系统，涉及电网通信和数据安全技术领域，包括将Kafka集群配置完成，根据电力系统安全区划分规定，划分安全区；开发基于机器学习的自适应加密算法，能够根据数据类型和网络状况动态调整加密强度；根据自适应加密算法，对同步的消息进行加密，并根据Kafka集群的配置，实现消息同步。本发明通过使用基于机器学习的自适应加密算法，能够根据数据类型和网络状况动态调整加密强度。对于敏感或关键数据，系统可以实施更强的加密措施，而对于不那么敏感的数据，则可以应用较轻的加密从而在保护数据的同时优化处理效率，同时机器学习模型的使用使得加密过程能够智能地适应不断变化的网络条件和数据类型。
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公开(公告)号：CN113760951A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110903991.4
申请日：2021-08-06
申请人： 梁晓伟 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
IPC分类号： G06F16/242 , G06F40/30 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于自动联想方法，具体涉及一种配网关键词自动联想方法。它包括下述步骤：步骤一：数据输入；步骤二：数据衍生；以基础数据为基础，衍生出和潜在事件相关的信息；步骤三：外部输入检索词；本步骤包括：接收外部检索词，语义解读，产生衍生检索词，步骤四：计算距离；计算步骤三衍生检索词与步骤二衍生属性之间的距离，步骤五：结果输出；根据步骤四的计算结果排序，计算结果数值大的排序在前，计算结果小的排序在后，然后将所有结果输出给工作人员。本发明的显著效果是：该方法能够在原有检索的基础上进行配电网关键词自动联想，使得检索结果更为丰富，实现了数据击穿，扩展了检索结果。
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公开(公告)号：CN113760951B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202110903991.4
申请日：2021-08-06
申请人： 梁晓伟 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
IPC分类号： G06F16/242 , G06F40/30 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于自动联想方法，具体涉及一种配网关键词自动联想方法。它包括下述步骤：步骤一：数据输入；步骤二：数据衍生；以基础数据为基础，衍生出和潜在事件相关的信息；步骤三：外部输入检索词；本步骤包括：接收外部检索词，语义解读，产生衍生检索词，步骤四：计算距离；计算步骤三衍生检索词与步骤二衍生属性之间的距离，步骤五：结果输出；根据步骤四的计算结果排序，计算结果数值大的排序在前，计算结果小的排序在后，然后将所有结果输出给工作人员。本发明的显著效果是：该方法能够在原有检索的基础上进行配电网关键词自动联想，使得检索结果更为丰富，实现了数据击穿，扩展了检索结果。
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公开(公告)号：CN109214605A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811336639.1
申请日：2018-11-12
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网山东省电力公司检修公司
摘要： 本发明公开了一种电力系统短期负荷概率预测方法、装置及系统，通过选取影响负荷的最优输入变量集合，建立高斯过程分位数回归的短期负荷概率密度预测模型。首先采用随机森林算法给出输入变量重要性评分，并对各输入变量影响程度进行排序；其次，采用粒子群优化算法搜索模型超参数，形成优化高斯过程分位数回归预测模型，避免人工经验设置参数初始值对模型预测性能的不利影响。本发明可避免人工经验选取的不足，在最优输入变量集合中建立的负荷预测模型，其误差较低，进一步降低了预测误差，克服了常用共轭梯度方法存在容易陷入局部最优解、迭代次数难以确定、优化性能受初值选取影响大的问题，可充分发挥自身搜索与群体认知能力。
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公开(公告)号：CN114781486A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210286512.3
申请日：2022-03-23
发明人： 姚栋方 , 阎帅 , 吴瀛 , 肖达理 , 罗磊 , 杨俊 , 武珏 , 胡宇林 , 谭炳源 , 陈崇明 , 周宇 , 郑宽昀 , 武文广 , 黄福兴 , 丁宏 , 周广山 , 李坤 , 朱康 , 曾玉
摘要： 本发明公开了一种基于K‑means和支持向量回归的电力用户分类方法、装置及系统，所述方法包括获取历史负荷数据；选用K‑means方法对所述历史负荷数据进行聚类，其中，聚类类别数通过轮廓系数法确定，聚类中心通过层次聚类法确定；利用聚类结果训练获得支持向量回归模型；将获得的实时负荷数据输入至所述支持向量回归模型，获得电力用户分类。本发明能够有效提高K‑means的聚类效果，减少聚类所用的时间和复杂度。
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