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公开(公告)号：CN114116667A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111395569.9
申请日：2021-11-23
申请人： 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种电力数据应用场景的数据治理系统，包括数据接入平台、数据仓库平台和数据治理平台；数据接入平台：接入源系统数据；数据仓库平台：临时存储并清洗所述源系统数据为遵循数据库第三范式的数据进行分层存储，并支持复杂的分析操作，为所述数据治理平台提供查询结果；数据治理平台：抽取符合业务要求的样例数据，指定数据质量校验规则，并建立数据血缘关系，为异常数据查询源系统数据。与现有技术相比，该发明构建包括数据、应用、技术和组织的四位一体的均衡的数据治理框架体系，解决当前数据管理所面临的问题，提升相关业务域的数据质量，为数据应用提供更加精确、精准的数据，夯实数据基础。
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公开(公告)号：CN113592533B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110733679.5
申请日：2021-06-30
申请人： 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0203 , G06Q50/06 , G06N3/088
摘要： 本发明涉及一种基于无监督学习的异常用电检测方法及系统，所述的方法包括：S1：对用户的用电数据进行处理，基于社群演化理论获取用户的社群演化异常度值；S2：对用户的用电数据和台账数据进行处理得到用户的用电特征，获取用户的群体行为异常度值；S3：根据用户的用电数据获取用户的历史用电特征，采用LOF算法计算考虑历史用电特征的个体功率异常度值；S4：根据用户的用电数据和客观关联因素，获取用户的关联因素异常度值；S5：基于社群演化异常度值、群体行为异常度值、个体功率异常度值和关联因素异常度值获取用户的综合用电异常水平。与现有技术相比，本发明具有检测识别准确性高、综合考虑因素完善等优点。
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公开(公告)号：CN113487448A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110600479.2
申请日：2021-05-31
申请人： 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于电力大数据的电力信用标签化方法及系统，所述的方法包括以下步骤：S1：获取用电用户的电力数据信息，并进行数据的预处理；S2：根据电力数据信息构建用户的一级事实标签；S3：构建分析模型，根据一级事实标签获取用户的二级规则标签；S4：基于二级规则标签构建预测模型，获取用户的三级模型标签，完成用电信用的标签化。与现有技术相比，本发明能够有效、及时获取电力用户的用电状况，获取用电用户的电力测情况，构建企业电力信誉评价模型。
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公开(公告)号：CN113743977A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110720759.7
申请日：2021-06-28
申请人： 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于用户行为的用电数据特征提取方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：获取用户用电数据；S2：对用户用电数据进行基于BIC的特征选择，获取用户用电数据的参数重要性排序，并确认特征选择结果；S3：根据选择的特征进行一次聚类，获取一次聚类结果；S4：对一次聚类结果的不同类型分别进行第二次聚类，获取用电数据特征。与现有技术相比，本发明提高聚类结果的可靠性和准确性，实现用户用电数据特征的有效提取，可以准确发现用电高峰。
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公开(公告)号：CN113592533A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110733679.5
申请日：2021-06-30
申请人： 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于无监督学习的异常用电检测方法及系统，所述的方法包括：S1：对用户的用电数据进行处理，基于社群演化理论获取用户的社群演化异常度值；S2：对用户的用电数据和台账数据进行处理得到用户的用电特征，获取用户的群体行为异常度值；S3：根据用户的用电数据获取用户的历史用电特征，采用LOF算法计算考虑历史用电特征的个体功率异常度值；S4：根据用户的用电数据和客观关联因素，获取用户的关联因素异常度值；S5：基于社群演化异常度值、群体行为异常度值、个体功率异常度值和关联因素异常度值获取用户的综合用电异常水平。与现有技术相比，本发明具有检测识别准确性高、综合考虑因素完善等优点。
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公开(公告)号：CN115096841B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210711494.9
申请日：2022-06-22
申请人： 国网上海市电力公司 , 重庆大学 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G01N21/3586 , G01N21/01
摘要： 本发明实施例公开了基于太赫兹光谱的液体样品光谱测试系统、方法及样品池。该液体样品池包括：样本池本体，样本池本体为由底板和侧板构成的顶部开口的容置仓结构；隔断片，位于样本池本体内部，隔断片与底板以及相对的两个侧板连接，隔断片将样本池本体隔断形成两个容置仓。本发明实施例解决了现有液体样品光谱测试中，先后测量参考信号和样品信号，环境改变所导致的参考信号不准确且测试过程耗时长的问题，实现了参考信号与样品信号在同一环境下测量且测试时间缩短的技术效果。
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公开(公告)号：CN114169118B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111551789.6
申请日：2021-12-17
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F113/04
摘要： 一种考虑分布式电源出力相关性的配电网拓扑结构辨识方法，在离线阶段将经过预处理的电网数据作为训练集对神经网络进行训练，在在线阶段，通过测试集输入训练后的神经网络得到合成的节点电压幅值样本，然后采用基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识，得到配电网所有节点对，每个节点对表示配电网拓扑结构中的一条边，作为配电网拓扑结构辨识结果。本发明采用神经网络建立节点电压幅值与节点注入功率间的关系，并提出基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识。
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公开(公告)号：CN117118675A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310947291.4
申请日：2023-07-28
摘要： 本发明公开了一种面向虚拟电厂业务系统的级联攻击样本建模与检测方法，通过建立混合的拉普拉斯分布模型来模拟级联攻击数据的变化，从理论上讨论了混合拉普拉斯分布模型的参数估计，通过EM算法来求解混合拉普拉斯分布模型的最优参数，并取得良好的攻击样本模拟效果。后用拟合好的混合拉普拉斯模型生成相应的攻击数据，使生成的攻击样本能够有效地绕过检测模型，产生实际攻击。该模型可以为后续针对级联攻击的检测工作提供对抗攻击样本。本发明能够基于混合拉普拉斯模型来拟合数据变化的分布并生成相应攻击样本，提高了攻击样本的隐藏性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115842681B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202310118339.0
申请日：2023-02-03
申请人： 国网数字科技控股有限公司 , 国网区块链科技(北京)有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请提供了一种公专互动电力业务系统的风险评估方法及相关装置，应用于电力业务系统技术领域。该方法包括：对公专互动电力业务系统的网络安全风险进行分析得到分析结果；根据分析结果构建多条攻击路径和风险指标；利用多条攻击路径和风险指标计算公专互动电力业务系统的整体网络安全风险值；利用多条攻击路径和运行数据，计算公专互动电力业务系统的节点网络安全风险值；根据整体网络安全风险值和节点网络安全风险值进行风险评估。通过针对公专交互下的电力业务系统进行风险评估，并且构建攻击路径和风险指标，模拟网络攻击的各种情况，计算网络安全事故发生前的风险值和事故发生时的动态风险值，综合评估公专互动电力业务系统的网络安全风险。
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公开(公告)号：CN115796018A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211461395.6
申请日：2022-11-21
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种面向虚拟电厂信息物理系统的多源传感数据融合方法，基于卷积神经网络CNN和长短时记忆神经网络LSTM来建立数据融合模型，利用数据融合模型对采集到的虚拟电厂多源传感数据中的每一个单源数据进行特征提取，对提取的特征进行深度卷积融合。本发明通过混合神经网络结构对虚拟电厂信息物理系统模型下的多源异构数据进行特征提取和特征融合，同时利用虚假数据注入攻击FDIA检测来验证数据融合的效果，相比于传统方法，本发明的检测性能更优。
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