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公开(公告)号：CN113610664B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110918053.1
申请日：2021-08-11
IPC分类号： G06Q50/06 , G06F21/64 , G06Q30/018
摘要： 本发明公开了基于区块链的可再生能源电力消纳保障机制，属于电力设备技术领域。本发明通过获取目标电力信息、生成电力消纳凭证和溯源处理这三个步骤来实现可再生能源电力消纳保障机制。本发明实现了对市场成员入驻资质快速审核，提高了审核资质效率接近98％，通过实时调用天眼查数据接口，确保企业资质的真实性和合法性。本发明能够充分保证客户的交易信息不被泄露，具有不可篡改性，能够防止防止超额消纳量的乱象发生。本发明引入配额制，具有调节市场的作用，实现了消纳总量在各最佳再分配。本发明通过市场成员信息和交易电子合同的实时展示和数据核验，实现了基于区块链的技术的数据溯源和查询，为电力交易业务的开展提供了技术保障。
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公开(公告)号：CN113849556A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110918716.X
申请日：2021-08-11
摘要： 本发明公开了基于区块链分布式数据库的共享机制，属于区块链系统技术领域。本发明从数据层、网络层和共识层三个方面实现了区块链分布式数据库的共享机制。本发明的基于区块链分布式数据库的共享机制实现了对市场成员入驻资质快速审核，提高了审核资质效率接近98％，通过实时调用天眼查数据接口，进一步确保了企业资质的真实性和合法性。本发明的基于区块链分布式数据库的共享机制通过市场成员信息和交易电子合同的实时展示和数据核验，实现了基于区块链的技术的数据溯源和查询，为电力交易业务的开展提供了技术保障。
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公开(公告)号：CN113610664A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110918053.1
申请日：2021-08-11
摘要： 本发明公开了基于区块链的可再生能源电力消纳保障机制，属于电力设备技术领域。本发明通过获取目标电力信息、生成电力消纳凭证和溯源处理这三个步骤来实现可再生能源电力消纳保障机制。本发明实现了对市场成员入驻资质快速审核，提高了审核资质效率接近98％，通过实时调用天眼查数据接口，确保企业资质的真实性和合法性。本发明能够充分保证客户的交易信息不被泄露，具有不可篡改性，能够防止防止超额消纳量的乱象发生。本发明引入配额制，具有调节市场的作用，实现了消纳总量在各最佳再分配。本发明通过市场成员信息和交易电子合同的实时展示和数据核验，实现了基于区块链的技术的数据溯源和查询，为电力交易业务的开展提供了技术保障。
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公开(公告)号：CN117997540A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211371169.9
申请日：2022-11-03
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 国网智能电网研究院有限公司
摘要： 本发明提供了一种适用于电力运维的零信任认证方法、装置和系统，其中，该方法包括：接收第三方运维人员的电力运维访问请求，其中，电力运维访问请求包括运维请求号、第三方运维人员的数字身份信息和数字身份凭证，数字身份信息根据第三方运维人员的注册信息生成，数字身份凭证利用非对称加密根据第三方运维人员的注册结果得到；根据运维请求号和数字身份信息确定的认证凭证对电力运维访问请求进行认证；若认证通过，生成电力运维凭证，其中，电力运维凭证包括会话凭证以及工作凭证。通过本发明，解决了相关技术中存在的适用于电力运维的身份验证系统实时性和安全性不高的问题。
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公开(公告)号：CN116366673A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310380375.4
申请日：2023-04-11
申请人： 国网甘肃省电力公司信息通信公司
IPC分类号： H04L67/1095 , H04L41/147 , H04L41/12 , H04L9/32 , H04L9/40 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/098
摘要： 本发明公开了一种面向电网信息机房管理的数据分析与共享方法，属于无线通信技术领域，包括如下步骤：步骤一、构建基于联邦学习的边缘孪生网络框架；步骤二、通过对映射至数字孪生网络层的性能指标数据进行关联分析预测网络状况的变化；步骤三、将步骤二中对数字孪生网络层的性能指标数据的关联分析预测结果通过私有链结构在信息机房跨部门间进行安全共享。本发明可通过对电网信息机房孪生网络层的网络性能指标数据进行关联分析来预测网络状况的变化，从而可针对预测网络状况设计设计网络优化等策略在孪生网络层验证后下发至物理网络层，避免了对物理网络层直接进行危险和复杂的操作产生的不良影响。
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公开(公告)号：CN115526407A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211230320.7
申请日：2022-09-30
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
摘要： 本发明公开了一种基于因果机器学习的电网大数据安全检测预警方法及系统，将电网场景大数据分为设备历史数据集和当前数据集；并进行预处理得到设备瞬时历史数据集和设备步进历史数据集；构建包括瞬时因果关系网络和步进因果关系网络的因果关系网络；基于瞬时因果关系网络和步进因果关系网络分析并筛选当前数据集；构建电网大数据瞬时预警规则库和电网大数据事前预警规则库；生成多维度电网大数据安全预警模型；根据多维度电网大数据安全预警模型，计算瞬时全局预警分数S1和事前全局预警分数S2；根据设备类型动态调整权重比例动态计算安全预警分数S，得到动态预警等级实施最终预警。用于增加电网终端设备的韧性与电力大数据运行环境的安全性。
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公开(公告)号：CN109768995B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910169662.4
申请日：2019-03-06
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
发明人： 赵博 , 张小敏 , 段军红 , 张华峰 , 闫晓斌 , 张驯 , 张小东 , 袁晖 , 赵金雄 , 李志茹 , 魏峰 , 党倩 , 李方军 , 宋曦 , 尚闻博 , 孙碧颖 , 张文轩 , 杨凡 , 高丽娜
摘要： 本发明公开了一种基于循环预测和学习的网络流量异常检测方法，属于网络安全领域，解决现有技术中会提高算法的复杂度和预测误报率的问题。本发明基于第一个连续时间段，采集各时间周期内特征指标的采样值，对时间序列进行平滑修正；根据第一个连续时间段和平滑修正后的采样值，通过预测算法，获得第二个连续时间段内特征指标的预测值；基于预测值和采集的第二个连续时间段内特征指标的采样值计算每个时间周期内指标的预测偏差率，根据所有预测偏差率得到的预测偏差率正负极值；根据待判断的连续时间周期内特征指标的预测偏差率和预测偏差率正负极值进行异常判断。本发明用于对网络流量异常的检测。
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公开(公告)号：CN108021538B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201711126675.0
申请日：2017-11-15
申请人： 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 长沙理工大学 , 国网甘肃省电力公司
摘要： 本发明公开了一种基于联合天气信息矩阵分解的电量数据恢复方法，利用天气数据提供上下文信息，利用联合矩阵分解来恢复缺失电量数据。电量矩阵行为日期，列为用户，天气矩阵行为日期，列为天气属性。电量矩阵和天气矩阵共享日期信息，分解后共享日期的特征矩阵。设计联合分解优化目标，建立联合分解优化模型，基于梯度下降迭代更新求解优化模型，设计基于联合矩阵分解的电量矩阵恢复算法。实验结果表明，与非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)相比，本发明的方法具有更高的恢复准确度。
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公开(公告)号：CN109831450B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910167605.2
申请日：2019-03-06
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司
发明人： 段军红 , 闫晓斌 , 张小敏 , 张华峰 , 张驯 , 袁晖 , 赵博 , 张小东 , 赵金雄 , 杨波 , 李方军 , 宋曦 , 李志茹 , 党倩 , 卫祥 , 尚闻博 , 魏峰 , 杨凡 , 高丽娜
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明公开了一种自适应的网络流量异常检测方法，属于网络安全领域，解决现有检测方法，自适性差、开销大和时效性差等问题。本发明包括第一阶段和第二阶段；若为初始学习则执行第一阶段，否则执行第二阶段；第一阶段为初始学习阶段，将最大值学习值作为该网络流量指标的预警阈值触发告警、突跳比例学习值和突跳值学习值作为共同预警阈值触发告警、突跳比例学习值和陡降比例学习值作为共同预警阈值触发告警；第二阶段将更新后的最大值学习值作为该网络流量指标的预警阈值触发告警、突跳比例学习值和突跳值学习值作为共同预警阈值触发告警、突跳比例学习值和陡降比例学习值作为共同预警阈值触发告警。本发明用于自适应学习对网络流量异常检测。
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公开(公告)号：CN112506750A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011068824.4
申请日：2020-09-28
申请人： 国网甘肃省电力公司信息通信公司
摘要： 本发明专利公开了一种用于海量日志分析预警的大数据处理系统，涉及大数据分析处理技术，为解决及时发现系统中的异常信息，并对日志按业务统一分析而发明。系统包括客户端、服务端模块、计算模块、数据库模块、存储单元、监控子系统和拓展模块。系统采用多任务分布式技术对海量日志进行分析挖掘，应用日志模板提取、日志聚类、日志分类等分析方法，可以建立科学的分析模型，使得对日志的分析深度与事件的识别准确度得到提升。本发明主要应用于海量日志分析处理与实时预警的过程中。
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