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公开(公告)号：CN110601822A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910766700.4
申请日：2019-08-20
申请人： 国家电网有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网北京市电力公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 冯笑 , 黄琦斌 , 欧清海 , 林树 , 洪汛 , 林超 , 赵鲲翔 , 张伍伟 , 张喆 , 吴庆 , 黄长贵 , 叶跃骈 , 陈如尹 , 黎金城 , 柯金发 , 李锐 , 李金泽 , 张鸿凯
摘要： 本发明公开了一种基于量子保密通信技术的加密盲签名方法，本发明采用混淆技术对加密盲签名功能进行混淆，使得敌手进行逆向工程得到代码的代码为混淆代码，提出加密盲签名混淆器下的盲性和one-more不可伪造性，防止而已用户或非授权用户得到源程序。其次，在协议交互过程中，采用量子密钥生成设备与加密设备协作的方式，通过量子密钥生成设备的量子密钥安全分配体系，保证传输安全性。
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公开(公告)号：CN114740261A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210397018.4
申请日：2022-04-15
发明人： 陈泽西 , 贾东强 , 王朴 , 肖万芳 , 王波 , 杨立 , 田建南 , 毋凡 , 冯洋 , 徐弈昕 , 李森 , 徐啸野 , 张志远 , 孙玉树 , 张志兵 , 梅海军 , 冯笑 , 董腾飞
摘要： 本发明公开了一种谐波感知方法、系统、装置及存储介质，本发明谐波感知方法，首先获取电网拓扑数据；然后基于电网拓扑数据构建无向图，无向图中的顶点对应电网中的电气节点；将电气节点的节点特征作为输入，采用预训练好的图卷积神经网络模型进行识别，图卷积神经网络模型输出电气节点的谐波实时值和预测值。与目前常用的基于瞬时无功功率的检测方法相比，本发明提供的谐波感知方法突破了以往时域检测方法只能测出总谐波电流的局限性，可以单步计算出各次谐波分量，具有计算精度高、计量少、速度快等优点。
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公开(公告)号：CN114861526A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210395748.0
申请日：2022-04-15
摘要： 本发明公开了一种电压暂降源识别方法、系统、装置及存储介质，方法包括：获取电气网络的拓扑关系数据；根据所述电气网络的拓扑关系数据构建无向图；其中，所述无向图中的每一个顶点分别对应电气网络中的一个电气节点；将所述无向图顶点对应的电气节点的节点特征作为输入，用预设的图卷积神经网络模型进行电压暂降源识别，所述图卷积神经网络模型输出电压暂降源识别结果。本发明方法能够快速有效识别出电压暂降源，实现了电压暂降源检测的实时性、准确性、快速性。
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公开(公告)号：CN114740261B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210397018.4
申请日：2022-04-15
发明人： 陈泽西 , 贾东强 , 王朴 , 肖万芳 , 王波 , 杨立 , 田建南 , 毋凡 , 冯洋 , 徐弈昕 , 李森 , 徐啸野 , 张志远 , 孙玉树 , 张志兵 , 梅海军 , 冯笑 , 董腾飞
摘要： 本发明公开了一种谐波感知方法、系统、装置及存储介质，本发明谐波感知方法，首先获取电网拓扑数据；然后基于电网拓扑数据构建无向图，无向图中的顶点对应电网中的电气节点；将电气节点的节点特征作为输入，采用预训练好的图卷积神经网络模型进行识别，图卷积神经网络模型输出电气节点的谐波实时值和预测值。与目前常用的基于瞬时无功功率的检测方法相比，本发明提供的谐波感知方法突破了以往时域检测方法只能测出总谐波电流的局限性，可以单步计算出各次谐波分量，具有计算精度高、计量少、速度快等优点。
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公开(公告)号：CN115589283A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211055805.7
申请日：2022-08-31
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 北京融通智慧科技集团有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： H04L9/08
摘要： 本发明公开了一种用于配电自动化业务的量子保密通信交互系统及方法，量子保密通信交互系统包括：量子密钥分发网络、配电自动化业务系统、配用电终端、量子密钥管理设备和量子密钥移动存储设备，量子密钥分发网络具有多个量子密钥下载接口。通过量子密钥移动存储以及量子密钥管理设备，对生成的量子密钥进行分发，业务方式灵活，融合了有线及无线的量子保密通信技术在配电自动化业务场景的交互方法，在保持现有通信网不变的前提下，实现了配电自动化系统中业务终端与主站量子保密通信。
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公开(公告)号：CN114792367A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210390394.0
申请日：2022-04-14
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 威胜电气有限公司 , 北京融通智慧科技集团有限公司 , 北京潞电电气设备有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网接线图中元件的识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：创建记录电网接线图中元件信息的台账，并在台账中为元件设置多个特征类别；基于特征类别，利用预训练的卷积神经网络提取电网接线图中每个元件多维度的语义特征，得到每个元件的语义特征矩阵；对于每个元件，采取多准则评价方式，为该元件的每个语义特征设计权重和可靠性，利用权重和可靠性构建每个元件的每个语义特征的证据信度；对于每个元件的每个语义特征，将证据信度和语义特征矩阵，输入关于该元件的预训练的证据推理分类器，并利用证据推理分类器对元件进行多次二分类，得到该元件与特征类别中的分类结果，将该分类结果保存至台账的特征类别中。
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公开(公告)号：CN114996885A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210391791.X
申请日：2022-04-14
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 威胜电气有限公司 , 北京融通智慧科技集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种呈现电网接线图的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：为电网接线图的图像创建台账并设置多个特征类别；利用预训练的卷积神经网络分别提取每个母线上的每个元件多维度的语义特征；确定每个元件在该母线元件集合中的帕累托等级；将电网接线图的呈现区域划分为多个子区域，确定每个子区域所需填充的特定目标件，并确定目标件的目标特征、目标等级和目标位置；对于每个子区域，计算每个元件与该目标件的特征匹配度、位置匹配度和等级匹配度，利用特征匹配度、位置匹配度和等级匹配度确定联合匹配度；采取匈牙利匹配算法，对全部目标件和元件进行匹配，并将匹配成功的元件放入子区域中予以呈现。
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公开(公告)号：CN118827059A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410843756.6
申请日：2024-06-27
申请人： 国家电网有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H04L9/32 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于SRAM‑PUF建立无证书跨域认证方法及系统，在域内随机选择域内注册终端，随机选取历史交互终端作为跨域认证终端，采用CRPs构建注册‑认证两阶段身份认证机制，认证后的终端形成跨域终端交互群。构建基于卷积自编码器的特征提取‑信任评估和基于DBSCAN的信任聚类的间接评估机制，随机选择跨域交互群内的终端作为信任锚点，信任锚点间接信任评估通过后，可跳过信任锚点终端直接通信，从而有效提高电力智能终端同区跨域交互终端的认证效率，并减少认证开销。
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公开(公告)号：CN118784242A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410843760.2
申请日：2024-06-27
申请人： 国家电网有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于SRAMPUF的安全参数生成系统及方法，包括针对电力智能终端安全增强要求提出挑战‑响应机制选取方法，构建安全参数生成功能架构，建立了涵盖熵源获取层、算法实现层、配置管理层、功能服务层PUF的安全参数生成框架；其次，设计了涵盖稳定特征搜索算法、状态数据预处理算法、辅助数据生成算法、模糊提取算法、密钥派生函数、纠错编码算法等算法实现层的一系列算法设计方案，为安全参数的生成和处理奠定了算法基础；本发明基于SRAM PUF的安全参数生成系统及方法具备良好的可靠性、稳定性与安全性，可有效支撑终端可信根体系构建。
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公开(公告)号：CN118573707A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411046675.X
申请日：2024-08-01
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L67/12 , H04L9/40 , H04L67/10 , H04L9/00 , G06N3/098 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/241 , G06F21/60
摘要： 本发明涉及一种基于模幂优化的安全轻量化数据交互系统，针对现有终端数据交互方法难以有效兼顾安全性和轻量化需求的问题，提出了基于模幂优化的数据安全轻量化交互机制，以电力隐私数据分类作为数据交互的典型应用代表进行建模，并构建了边端协同的交互系统，依据数据特性、网络条件，基于联邦迁移学习，首先解决了数据异构、需求异构场景下的电力数据个性化分类需求，构建基于剪枝算法的模型压缩方案，有效减少训练过程中模型参数的传输量，缓解智能电力终端设备数据交互效率低下问题。
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