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公开(公告)号:CN113537578A
公开(公告)日:2021-10-22
申请号:CN202110716582.3
申请日:2021-06-25
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种电力用户行为预测方法,构建负荷聚合商模式下的激励型需求响应模型;根据激励型需求响应模型获取历史电力用户负荷量、激励价格;将历史电力用户负荷量、激励价格作为训练样本,对LSTM神经网络进行训练,得到训练后的LSTM神经网络;将已知的激励价格输入训练后的LSTM神经网络,预测出电力用户负荷量。本发明提供的一种电力用户行为预测方法,显著提高了电力用户行为的预测精度,能够准确预测负荷聚合商的响应行为。
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公开(公告)号:CN113485986B
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202110717117.1
申请日:2021-06-25
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号: G06F16/215 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/044
摘要: 本发明公开了一种电力数据修复方法,利用SOM神经网络对历史电力数据集中电力数据进行分类处理;利用Pearson相关系数理论,获得电力数据类型满足关联性阈值的影响因素;将缺失数据的影响因素输入训练好的LSTM神经网络,获得缺失数据的电力数据类型;根据缺失数据的电力数据类型采用不同的方法对数据进行修复。本发明考虑到电力数据的复杂非线性,利用神经网络的学习能力强,能够处理非线性问题的特性,实现电力数据的修复,可有效提升分类效率和准确率。
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公开(公告)号:CN113485986A
公开(公告)日:2021-10-08
申请号:CN202110717117.1
申请日:2021-06-25
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号: G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种电力数据修复方法,利用SOM神经网络对历史电力数据集中电力数据进行分类处理;利用Pearson相关系数理论,获得电力数据类型满足关联性阈值的影响因素;将缺失数据的影响因素输入训练好的LSTM神经网络,获得缺失数据的电力数据类型;根据缺失数据的电力数据类型采用不同的方法对数据进行修复。本发明考虑到电力数据的复杂非线性,利用神经网络的学习能力强,能够处理非线性问题的特性,实现电力数据的修复,可有效提升分类效率和准确率。
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公开(公告)号:CN113722767A
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN202111030390.3
申请日:2021-09-03
申请人: 南京南瑞信息通信科技有限公司
发明人: 施健 , 胡游君 , 魏训虎 , 蔡世龙 , 刘军 , 潘安顺 , 富思 , 钱文韬 , 樊泽宇 , 陈克朋 , 周忠冉 , 张文鹏 , 李马峰 , 张俊杰 , 顾亚林 , 刘皓 , 邱文元 , 李洋 , 沈耀威 , 万明 , 万国栋 , 魏芃 , 鄂龙慧 , 朱洪森 , 李宁远 , 韩冬 , 徐顺旺 , 史梦杰 , 朱子葳 , 张华锋 , 周鹏 , 张磊 , 晁凯 , 宋凯 , 赵强 , 吴垠 , 杨勰 , 张敏杰 , 胡楠 , 杨清松 , 王玉敏 , 刘赛 , 甘岚 , 高雪 , 邹徐熹
摘要: 本发明公开了一种数据完整性验证方法、系统、存储介质及计算设备,本发明的审计侧以抽样方式生成验证请求,云服务器侧基于验证请求向审计侧发送验证证据,进行数据完整性验证,而不是采用许多设备来进行完整性验证,既减少了整个网络的通信成本,又降低了设备的计算成本。
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公开(公告)号:CN113722767B
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202111030390.3
申请日:2021-09-03
申请人: 南京南瑞信息通信科技有限公司
发明人: 施健 , 胡游君 , 魏训虎 , 蔡世龙 , 刘军 , 潘安顺 , 富思 , 钱文韬 , 樊泽宇 , 陈克朋 , 周忠冉 , 张文鹏 , 李马峰 , 张俊杰 , 顾亚林 , 刘皓 , 邱文元 , 李洋 , 沈耀威 , 万明 , 万国栋 , 魏芃 , 鄂龙慧 , 朱洪森 , 李宁远 , 韩冬 , 徐顺旺 , 史梦杰 , 朱子葳 , 张华锋 , 周鹏 , 张磊 , 晁凯 , 宋凯 , 赵强 , 吴垠 , 杨勰 , 张敏杰 , 胡楠 , 杨清松 , 王玉敏 , 刘赛 , 甘岚 , 高雪 , 邹徐熹
摘要: 本发明公开了一种数据完整性验证方法、系统、存储介质及计算设备,本发明的审计侧以抽样方式生成验证请求,云服务器侧基于验证请求向审计侧发送验证证据,进行数据完整性验证,而不是采用许多设备来进行完整性验证,既减少了整个网络的通信成本,又降低了设备的计算成本。
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公开(公告)号:CN114240105A
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111474200.7
申请日:2021-12-03
申请人: 南京南瑞信息通信科技有限公司
发明人: 施健 , 胡游君 , 邱玉祥 , 刘军 , 蔡世龙 , 魏训虎 , 潘安顺 , 富思 , 樊泽宇 , 陈克朋 , 周忠冉 , 张文鹏 , 李马峰 , 张俊杰 , 顾亚林 , 刘皓 , 邱文元 , 李洋 , 沈耀威 , 万明 , 万国栋 , 魏芃 , 鄂龙慧 , 朱洪森 , 李宁远 , 韩冬 , 徐顺旺 , 史梦杰 , 朱子葳 , 张华锋 , 周鹏 , 张磊 , 晁凯 , 宋凯 , 赵强 , 吴垠 , 杨勰 , 张敏杰 , 胡楠 , 杨清松 , 王玉敏 , 刘赛 , 甘岚 , 高雪 , 邹徐熹
摘要: 本发明公开了一种台区线损分析方法、装置及系统,所述方法包括获取带有标签的线损训练样本集合;获取没有标签的线损集合;计算没有标签的各用户线损与线损训练样本集合中每条数据的欧式距离,并对求得的所有欧式距离进行排序;针对每个用户,分别选取前k个欧式距离,并计算出对应的欧式权重距离;针对k个欧式距离所涉及的分类,计算出与各分类对应的欧式距离权和;将欧式距离权和最大的分类标签作为没有标签的线损数据的分类。本发明利用人工智能算法有效地分析配电台区下的用户的线损情况,以便对台区进行精细化管理。
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公开(公告)号:CN113722678A
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN202111030395.6
申请日:2021-09-03
申请人: 南京南瑞信息通信科技有限公司
发明人: 施健 , 胡游君 , 蔡世龙 , 魏训虎 , 刘军 , 潘安顺 , 富思 , 钱文韬 , 樊泽宇 , 陈克朋 , 周忠冉 , 张文鹏 , 李马峰 , 张俊杰 , 顾亚林 , 刘皓 , 邱文元 , 李洋 , 沈耀威 , 万明 , 万国栋 , 魏芃 , 鄂龙慧 , 朱洪森 , 李宁远 , 韩冬 , 徐顺旺 , 史梦杰 , 朱子葳 , 张华锋 , 周鹏 , 张磊 , 晁凯 , 宋凯 , 赵强 , 吴垠 , 杨勰 , 张敏杰 , 胡楠 , 杨清松 , 王玉敏 , 刘赛 , 甘岚 , 高雪 , 邹徐熹
摘要: 本发明公开了一种台区线损计算方法,包括获取电力终端侧采集的台区总功率、台区各相线电流、台区各相线电压、台区中性线电流;计算相线各段的有功功率、相线各段的无功功率、相线各段的电阻、中性线各段的有功功率、中性线各段的无功功率以及中性线各段的电阻;计算台区各相线的线损和中性线的线损;计算台区线损。同时公开了相应的系统、存储介质及计算设备。本发明采用分相线计算各线的线损,通过各线线损计算台区线损,相较于传统的计算方法,精确度更高。
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公开(公告)号:CN112468414B
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202011229753.1
申请日:2020-11-06
申请人: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
发明人: 刘军 , 刘赛 , 张磊 , 张敏杰 , 晁凯 , 杨勰 , 宋凯 , 吴垠 , 胡楠 , 杨清松 , 杨文清 , 胡游君 , 邱玉祥 , 高雪 , 叶莹 , 卢仕达 , 陈琰 , 张露维 , 陈晓露 , 顾荣斌
IPC分类号: H04L47/50 , H04L47/6275 , H04L47/2425 , H04L47/2441
摘要: 本发明提供一种云计算多级调度方法,包括选择接收节点并通知Coflow的发送节点,以使得发送节点将被调度的Coflow中的流量发送到被选择的接收节点;接收发送节点发送来的每个Coflow已发送的数据流大小信息,根据接收到的信息确定不同Coflow的优先级,将所述Coflow的优先级发送给发送节点,以使得发送节点根据接收到的所述Coflow的优先级在本地的多级队列中对Coflow进行调度。本发明通过优化云计算多级调度,可以提升云环境内部网络通信效率,可以更好的发挥云计算的计算价值。
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公开(公告)号:CN116049828A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202211583798.8
申请日:2022-12-09
申请人: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号: G06F21/57 , G06F18/241
摘要: 本发明公开了一种基于神经网络的安全漏洞自动分类方法,包括如下步骤:首先读取国家信息安全漏洞库中的数据,再按照论域设定、等价交集设定、基本知识设定、等价关系设定、近似关系设定、关系族集设定和决策关系设定对国家信息安全漏洞库中读取的数据进行分类处理,通过分类处理、特征选择、粗糙集属性约简验证、RBF神经网络分类验证和汇总处理的流程化配合,实现对数据库内数据的预先分类、再特征选择、后采用粗糙集和RBF神经网络双重验证方式进行漏洞安全分类处理的效果,消除保密数据的泄漏隐患,提高数据库数据的安全性,也提高粗糙集和RBF分类算法对漏洞集中漏洞数据的验证精准度和分类时效性,满足海量漏洞的验证和分类需求。
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公开(公告)号:CN116069942A
公开(公告)日:2023-05-05
申请号:CN202211602298.4
申请日:2022-12-13
申请人: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于知识图谱的漏洞类型关联分析方法,包括如下步骤:步骤一、知识图谱总库构建:预先将美国通用漏洞和披露平台(CVE)、美国国家信息安全漏洞库(NVE)、日本信息安全漏洞库(JVN)按照实体节点和实体之间的语义关系构成边,汇总成整体的知识图谱化总库,通过流程配合,对美国通用漏洞和披露平台(CVE)、美国国家信息安全漏洞库(NVE)、日本信息安全漏洞库(JVN)中的海量数据采用先构建知识图谱总库,再分类筛分漏洞子集,后经过一级验证和二级复验的方式,实现海量数据中的漏洞数据进行全面、细化和高精度类型关联性分析处理的效果,降低漏洞数据关联系分析局限性大,降低漏洞数据关联系的容错率。
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