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公开(公告)号：CN115937492B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211590327.X
申请日：2022-12-12
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于特征识别的变电设备红外图像识别方法，其目的在于解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，首先对变电设备的红外图像进行兴趣特征的提取，再通过识别的难易程度放到深度学习中进行训练，通过目标检测数据集的标准制作变电设备红外数据集，并使用目标检测网络在该数据集上进行训练，实现对多种变电设备的目标检测。其利用先验知识对多种变电设备进行定位与分类，解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，本发明方法检测更准确，通用性较强，检测过程无需人工参与。
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公开(公告)号：CN115937492A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211590327.X
申请日：2022-12-12
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于特征识别的变电设备红外图像识别方法，其目的在于解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，首先对变电设备的红外图像进行兴趣特征的提取，再通过识别的难易程度放到深度学习中进行训练，通过目标检测数据集的标准制作变电设备红外数据集，并使用目标检测网络在该数据集上进行训练，实现对多种变电设备的目标检测。其利用先验知识对多种变电设备进行定位与分类，解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，本发明方法检测更准确，通用性较强，检测过程无需人工参与。
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公开(公告)号：CN116346392A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211500470.5
申请日：2022-11-28
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H04L9/40 , H04L41/16 , H04L41/147 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于Tranformer‑CNN模型的网络安全态势预测方法、系统及其应用，方法包括以下预测步骤：S11、获取网络安全态势数据；S12、对网络安全态势数据进行预处理，构建网络安全态势数据实时样本；S13、将网络安全态势数据实时样本输入Tranformer‑CNN模型，进行运算后输出预测结果；Tranformer‑CNN模型包括Transformer单元和CNN单元，所述Transformer单元对网络安全态势数据样本进行运算，输出运算给CNN单元；所述CNN单元对Transformer单元提取出的关键信息进行再次运算，输出预测结果。本发明提出了基于注意力机制加卷积神经网络的深度学习模型，来处理具有时间序列特性的网络安全态势感知与预测分析，减少了计算量，计算时间短。
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公开(公告)号：CN111125720B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911382048.2
申请日：2019-12-27
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种信息安全与功能安全关联分析方法，属于信息安全领域。该方法包括：智能设备信息系统安全风险评估模型、智能设备功能故障安全分析模型、信息安全与功能故障匹配模型，其中，所述智能设备信息系统安全风险评估模型，主要是收集权威的已知工控信息系统安全漏洞信息，对漏洞信息建立CIA信息库。所述设备功能故障安全分析模型是根据IEC 61850标准中涉及对智能设备逻辑节点功能故障描述计算逻辑节点功能的保密性威胁值、完整性威胁值、可用性威胁值。然后建立逻辑节点功能故障CIA威胁库。所述信息安全与功能故障匹配模型，用于建立信息系统安全CIA与智能设备安全CIA威胁值的对应关系计算方法。
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公开(公告)号：CN116108002A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211618836.9
申请日：2022-12-15
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F16/215 , G06F17/18 , G06F16/242 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于内外部数据勾稽的城市充电桩运行状态监测方法，从充电站相关运营商平台批量爬取充电站数据；对同一批次的所有充电站数据进行清洗和标准化处理，得到第一标准数据组；根据公共字段对第一标准数据组中的数据进行分组统计；得到外部充电站数据；获取国网内部的充电站数据，根据公共字段对国网内部的充电站数据进行分组统计，得到国网充电站数据；对比外部充电站数据与国网充电站数据的充电站数量是否一致，若不一致，则得到未报装充电站；定时批量爬取充电站数据，更新外部充电站数据，并循环上述步骤。找到未报装充电站。实时更新外部充电站数据，可实现对城市充电桩运行状态的及时监控，助力电网配置优化和充电基础设施建设。
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公开(公告)号：CN115800538A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211536392.4
申请日：2022-12-01
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川省创世华软科技有限公司
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明提供的基于人工智能的智能电网运维监控方法及系统，涉及数据处理技术领域。在本发明中，可以先对目标电网组件进行数据提取处理，以得到目标电网组件对应的历史电网运行数据；再分别计算历史电网运行数据和预先配置的参考电网运行数据集合包括的每一个参考电网运行数据之间的数据相关度；最后，依据历史电网运行数据和每一个参考电网运行数据之间的数据相关度，并结合预先为每一个参考电网运行数据配置的异常程度参考值，分析输出历史电网运行数据对应的异常程度表征值，再基于异常程度表征值确定出目标电网组件对应的目标运行安全度。基于上述内容，可以在一定程度上提高运行安全分析的可靠度。
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公开(公告)号：CN112134761B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011009890.4
申请日：2020-09-23
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了基于固件分析的电力物联网终端脆弱性检测方法及系统，该方法包括：步骤1，对电力物联网终端进行固件包提取；步骤2，根据提取的电力物联网终端固件包，进行固件文件及代码逆向提取，得到所述固件包内的固件程序、代码及文件系统；步骤3，进行漏洞挖掘分析，得到固件漏洞；步骤4，搭建固件仿真模拟环境，仿真模拟运行所述固件；步骤5，根据分析得到的固件漏洞，在搭建的固件仿真运行环境上运行所述固件，进行各个所述固件漏洞的脆弱性验证，若所述固件漏洞能够被利用成功，则该固件漏洞存在较高安全隐患；若失败，则该固件漏洞存在较低安全隐患。本发明解决了电力领域中物联网设备其嵌入式系统软件的网络安全漏洞的有效检测。
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公开(公告)号：CN112134761A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011009890.4
申请日：2020-09-23
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了基于固件分析的电力物联网终端脆弱性检测方法及系统，该方法包括：步骤1，对电力物联网终端进行固件包提取；步骤2，根据提取的电力物联网终端固件包，进行固件文件及代码逆向提取，得到所述固件包内的固件程序、代码及文件系统；步骤3，进行漏洞挖掘分析，得到固件漏洞；步骤4，搭建固件仿真模拟环境，仿真模拟运行所述固件；步骤5，根据分析得到的固件漏洞，在搭建的固件仿真运行环境上运行所述固件，进行各个所述固件漏洞的脆弱性验证，若所述固件漏洞能够被利用成功，则该固件漏洞存在较高安全隐患；若失败，则该固件漏洞存在较低安全隐患。本发明解决了电力领域中物联网设备其嵌入式系统软件的网络安全漏洞的有效检测。
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公开(公告)号：CN104836855A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510215355.7
申请日：2015-04-30
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网公司
CPC分类号： H04L63/1433 , G06F21/577 , H04L67/02
摘要： 本发明公开了一种基于多源数据融合的Web应用安全态势评估系统，所述系统包括：漏洞信息采集子系统、Web应用生态环境检测子系统、Web应用安全态势评估子系统、安全态势展示子系统，实现了利用本系统能够高效、准确的完成漏洞扫描，且减少了漏洞误报信息和无法检测的情况，漏洞扫描系统的时效性和扩展性较好、呈现方式合理的技术效果。
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公开(公告)号：CN118917878A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410983399.3
申请日：2024-07-22
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q30/0202 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了基于多源异构数据融合的电力能量需求预测方法及系统，该方法包括：获取电能历史消耗数据，基于电能历史消耗数据，构建时间关联预测子模型；基于能源数据，构建能源关联预测子模型；基于环境数据，构建环境关联预测子模型；基于经济数据，构建经济关联预测子模型；根据时间关联预测子模型、能源关联预测子模型、环境关联预测子模型和经济关联预测子模型，融合获得电力能量需求预测模型；采用电力能量需求预测模型对待预测周数据进行电能消耗预测，输出最终的电能需求的预测值。本发明针对大区域的电能需求，融合历史用电数据、能源数据、环境数据和经济数据实现对地区电能消耗进行融合预测，预测精准，误差小。
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