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公开(公告)号：CN117688322A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311606560.7
申请日：2023-11-24
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC分类号： G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F17/18
摘要： 本发明提供一种重过载变压器油温预测方法及系统，方法包括：利用BiLSTM对多变量数据进行正反双向预测；通过SparseAttention突出重要输入变量的贡献；使用减法平均优化算法对BiLSTM网络超参数进行寻优，提高油温预测准确性。本发明解决了变压器油温序列数据非线性、非稳定性和多变量相互耦合、相互关联，以及预测模型效率低下、准确性不足的技术问题。
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公开(公告)号：CN118118239A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410232474.2
申请日：2024-03-01
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及流量识别技术领域，尤其涉及一种多粒度融合恶意加密流量检测方法。其技术方案包括以下步骤：步骤S1、将加密流量单元BURST输入基于加密流量的双向编码器表示转换器进行处理，获得加密流量载荷的特征嵌入fb；步骤S2、将加密流量的统计特征输入基于自注意力模型的编码器，得到加密流量整体时序特征嵌入fs。本发明的局部‑整体融合特征增强的恶意加密流量识别双向编码器表征转换器微调方法，不仅能够在微调数据量充足的情况下取得最好的恶意加密流量识别性能，在不同的微调数据量的情况下也能够取得最好的识别性能，提升恶意加密流量识别的鲁棒性和有效性。
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公开(公告)号：CN118072093A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410232847.6
申请日：2024-03-01
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06F21/56
摘要： 本发明涉及恶意代码分类技术领域，尤其涉及一种恶意代码可视化分类方法。其技术方案包括以下步骤：步骤S1，数据准备：获取恶意代码数据集，并将二进制文件转换为灰度图的形式，步骤S2，特征提取：使用基于Resnet的主干网络提取图像特征，步骤S3，MA模块：采用多尺度卷积操作的MA模块，对特征图进行降维，减少计算量，并提取局部特征，步骤S4，CA模块：采用注意力通道模块对特征图通道进行权重分配，步骤S5，分类器训练与预测。本发明在BODMAS数据集基础上构建了一个新的恶意代码可视化的数据集，为后续的研究人员提供了良好的数据基础，同时关注局部和全局的特征信息，提升了分类的准确率。
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公开(公告)号：CN118228024A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311650767.4
申请日：2023-12-04
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
发明人： 李宾宾 , 张竹 , 罗沙 , 田宇 , 柯艳国 , 王刘芳 , 邱欣杰 , 程登峰 , 朱太云 , 朱胜龙 , 陈庆涛 , 黄杰 , 马亚彬 , 邱曼曼 , 汪玉 , 李坚林 , 甄超 , 姜源 , 温睿 , 韦健 , 金晶 , 秦少瑞 , 秦金飞 , 叶剑涛 , 郑浩 , 宋东波 , 秦琪 , 陈艺 , 王鑫 , 金雨楠 , 周立军 , 曹飞翔 , 吴琼 , 金甲杰 , 曹涛
IPC分类号： G06F18/213 , G01R35/02
摘要： 本发明提供电子式互感器高频数据解析存储方法及系统，方法包括：根据电子式互感器输出的报文数据，计算测量数据的粗大幅值信息、粗大相位信息、精细幅值信息、精细相位信息；根据粗大幅值信息、粗大相位信息在短时域上特征分析，实现电子式互感器测量数据类型辨识，判断电子式互感器测量数据为稳态数据或暂态数据；根据电子式互感器测量数据类型辨识，实现差异化数据存储，对于稳态数据，采取长时域上的粗略存储方法，对于暂态数据，采样短时间上的精细存储方法。本发明解决了电子式互感器测量数据的解析和存储方法无法适应电子式互感器的各类运行状态，导致电子式互感器测量数据存储维度不足，无法支撑电子式互感器运行状态在线评价的技术问题。
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公开(公告)号：CN116418115A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310299710.8
申请日：2023-03-25
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
发明人： 李宾宾 , 罗沙 , 田宇 , 柯艳国 , 王刘芳 , 李坚林 , 甄超 , 程登峰 , 朱太云 , 叶剑涛 , 朱胜龙 , 陈庆涛 , 黄杰 , 马亚彬 , 杨孝忠 , 金义 , 尹睿涵 , 马路遥 , 汪玉 , 姜源 , 温睿 , 韦健 , 金晶 , 秦少瑞 , 秦金飞 , 郑浩 , 陈艺 , 周立军 , 曹飞翔 , 吴琼 , 金甲杰 , 曹涛 , 宋加帅 , 刘清 , 余滔 , 杨鲍
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明涉及高压线路预警分析技术领域，尤其涉及一种配网10kV线路频繁停电预警分析方法及系统，针对当前频繁停电导致设备使用寿命降低，降低电网整体运行效率，无法实现预防性维护和实现状态检修等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：建立电能质量监测系统，将数据上传至监测系统平台；本发明的目的是设置电能质量在线监测系统，能够全面实时掌握监测点电能质量的稳态、暂态、瞬态指标变化情况及预测未来变化趋势，有利于优化调整电网结构，提高电网经济运行水平和电网整体稳定性，从而达到延长设备使用寿命，分级预警方式设置预警阈值，有助于提前预知风险，降低维修成本，减少经济损失，提高电网整体运行效率。
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公开(公告)号：CN112364756B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202011240254.2
申请日：2020-11-09
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
发明人： 李宾宾 , 田宇 , 柯艳国 , 罗沙 , 邱欣杰 , 程登峰 , 朱太云 , 朱胜龙 , 李坚林 , 甄超 , 姜源 , 温睿 , 韦健 , 金晶 , 叶剑涛 , 郑浩 , 宋东波 , 周立军 , 曹飞翔 , 吴琼 , 金甲杰 , 曹涛
摘要： 本发明公开了一种基于天牛须和随机森林的GIS故障分类方法，其步骤包括：步骤1、采集GIS局部放电特高频信号数据，并对数据进行预处理，构建对应的GIS缺陷特征集；步骤2、采用随机初始化的天牛须位置坐标构建初始随机森林模型；步骤3、使用天牛须算法优化随机森林模型，并建立GIS故障诊断模型；步骤4、使用建立的GIS故障诊断模型识别故障类型，获得故障识别结果。本发明能获得较好的分类效果，加快随机森林参数寻优的效率，从而实现GIS局部放电故障的自动诊断和准确识别。
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公开(公告)号：CN111860648A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010704770.X
申请日：2020-07-21
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
发明人： 李宾宾 , 程登峰 , 田宇 , 罗沙 , 柯艳国 , 邱欣杰 , 朱太云 , 朱胜龙 , 李坚林 , 季坤 , 甄超 , 叶剑涛 , 杨为 , 赵恒阳 , 陈庆涛 , 郑浩 , 熊良民 , 姜源 , 温睿 , 韦健 , 金晶 , 陈忠 , 张国宝 , 宋东波 , 周立军 , 曹飞翔 , 吴琼 , 金甲杰 , 曹涛
摘要： 一种绝缘缺陷类型获取方法，其特征在于，包括：获取绝缘缺陷的第一信息，所述第一信息为所述绝缘缺陷的特高频脉冲波形信息；根据所述第一信息及第一模型得到所述绝缘缺陷的类型信息，其中，所述第一模型为使用多组数据作为训练样本采用FkNN分类器训练所得，所述多组数据中的每组数据均包括绝缘缺陷的类型及绝缘缺陷的特高频脉冲波形信息。本发明实施时，本实施例通过FkNN分类器对数据样本中的绝缘缺陷类型及特高频脉冲波形信息进行训练得到第一模型，通过第一模型及获取的绝缘缺陷的特高品脉冲信息来确定绝缘缺陷的类型，获取结果准确，同时效率高。
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公开(公告)号：CN117603609A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311550782.1
申请日：2023-11-16
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
发明人： 李宾宾 , 罗沙 , 邱曼曼 , 田宇 , 柯艳国 , 王刘芳 , 邱欣杰 , 程登峰 , 朱太云 , 朱胜龙 , 陈庆涛 , 黄杰 , 马亚彬 , 汪玉 , 李坚林 , 甄超 , 姜源 , 温睿 , 韦健 , 金晶 , 秦少瑞 , 秦金飞 , 叶剑涛 , 郑浩 , 宋东波 , 秦琪 , 陈艺 , 王鑫 , 金雨楠 , 周立军 , 曹飞翔 , 吴琼 , 金甲杰 , 曹涛 , 薛建议 , 郭志意
IPC分类号： C09D163/00 , C09D183/04 , C09D5/26
摘要： 本发明公开了一种具有自适应电导率的热致变色复合涂层的制备方法，包括以下步骤：热致变色材料包括基料树脂、热致变色混合颜料、填料和溶剂；将基料树脂、颜料、填料和溶剂进行混合搅拌均匀制成色浆，将色浆转入高速球墨机中研磨分散2h，制得热致变色涂料；热致变色涂料的微胶囊化；取微胶囊化后的热致变色涂料和非线性电导填料进行混合后球磨；加入熔融的环氧树脂进行搅拌混合均匀；再加入固化剂和稀释剂进行稀释，充分搅拌混合得到混合物；将混合物喷涂或刷涂在绝缘件表面，形成具有自适应电导率的热致变色复合涂层。本发明提出的制备方法简单可行，成本较低，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN112364756A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011240254.2
申请日：2020-11-09
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
发明人： 李宾宾 , 田宇 , 柯艳国 , 罗沙 , 邱欣杰 , 程登峰 , 朱太云 , 朱胜龙 , 李坚林 , 甄超 , 姜源 , 温睿 , 韦健 , 金晶 , 叶剑涛 , 郑浩 , 宋东波 , 周立军 , 曹飞翔 , 吴琼 , 金甲杰 , 曹涛
摘要： 本发明公开了一种基于天牛须和随机森林的GIS故障分类方法，其步骤包括：步骤1、采集GIS局部放电特高频信号数据，并对数据进行预处理，构建对应的GIS缺陷特征集；步骤2、采用随机初始化的天牛须位置坐标构建初始随机森林模型；步骤3、使用天牛须算法优化随机森林模型，并建立GIS故障诊断模型；步骤4、使用建立的GIS故障诊断模型识别故障类型，获得故障识别结果。本发明能获得较好的分类效果，加快随机森林参数寻优的效率，从而实现GIS局部放电故障的自动诊断和准确识别。
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公开(公告)号：CN118070804A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410232360.8
申请日：2024-03-01
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06F21/57
摘要： 本发明涉及信息安全漏洞实体识别技术领域，尤其涉及一种小样本语义分析的漏洞实体抽取方法。其技术方案包括以下步骤：步骤S1、数据预处理：收集漏洞描述数据集，并进行标注，将实体进行标记；对漏洞描述进行分词处理，并生成相应的字向量、句向量和位置向量；步骤S2、预训练模型：用领域自适应预训练方法。本发明实现了对信息安全漏洞描述数据语义的进一步理解，以更好地学习对抗性特征，实现更加准确的实体标签预测，采用了训练数据增量学习的方法，使得模型可以自行扩充训练集，从而提升模型的性能，实现了对信息安全漏洞实体的精确识别。
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