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公开(公告)号：CN117370572A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311326237.4
申请日：2023-10-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 厦门大学
摘要： 本发明提出基于冯诺依曼图熵的主设备故障知识图谱知识推理方法，包括以下步骤；步骤一、构建用于训练与测试的数据集，对数据进行分析处理，获得结构化数据；步骤二、定义本体，构建三元组和知识图谱；步骤三、基于冯诺依曼图熵和认知推理理论设计推理模型；进行全图信息的统计和冯诺依曼图熵的计算，将计算所得的结果与认知图推理双阶段方法的第一阶段相融合，完成邻域的筛选，获得构建完成的认知图，并为图中的全部节点赋予分数；步骤四、对推理模型测试，通过学习知识图谱中已有的局部和全局知识，推断出知识图谱中可能存在的新的事实；本发明能挖掘其高阶结构，在给定头实体和关系的情况下，对尾实体进行推断，为电力知识图谱补充新的知识。
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公开(公告)号：CN117370633A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311506516.9
申请日：2023-11-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N5/022
摘要： 本发明涉及一种基于事件框架模板的配网故障单事件图谱构建方法。本体层面采用事件框架模板模型自顶向下初步进行事件图谱本体构建，再从语义分析出发对事件图谱本体进行补全，最后通过数据映射和结构映射从实例层面构建事件图谱。首先对故障单结构化数据进行预处理；其次设计了一套事件图谱领域本体构建规范化方法；然后，按照该方法指导配电网故障事件图谱本体构建；之后对故障单结构化数据进行数据映射和结构映射，构建起配电网故障事件图谱；最后，通过查询和统计分析对事件图谱进行有效性检验。本发明所述方法可以满足配电网故障定位归因和辅助决策的下游应用场景，依靠图结构关联多样性优势，为后续故障定位归因和辅助决策提供一定的帮助。
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公开(公告)号：CN117391075A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311508250.1
申请日：2023-11-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N7/01
摘要： 本发明涉及一种基于BERT‑BiLSTM‑CRF模型的配网故障设备实体识别方法。以BERT‑BiLSTM‑CRF为框架，通过原始数据处理、标注模式设计、模型训练等多个步骤完成了故障设备实体识别任务，并同时维护了一套基于NLP技术的实体纠错与清洗方法，保障了标注的准确率和召回率，并大大提高了标注质量。本发明使用了序列标注的经典模型BERT‑BiLSTM‑CRF，充分利用BERT大模型的语义理解能力，通过少量训练数据，对大模型进行微调，大大提高了实体识别的性能。本发明针对实体标注任务中出现的错标问题，根据在人工标注中总结的经验，与NLP技术相结合，实现了对错标实体的清洗，获得了更高质量的标注结果。
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公开(公告)号：CN118890280A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410837554.0
申请日：2024-06-26
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： H04L41/12 , H04L41/142 , H04L45/12
摘要： 本发明公开了一种基于拓扑骨干的自治系统的风险评估方法及终端，提取AS网络中的骨干部分，根据AS网络中每一节点对的最短路径对于骨干部分的依赖程度计算每条最短路径的骨干依赖和非骨干依赖，根据每条最短路径的骨干依赖和非骨干依赖计算每一对节点对于骨干部分的节点对骨干依赖和节点对非骨干依赖，并根据节点对骨干依赖和节点对非骨干依赖计算每一节点对于骨干部分的核心依赖程度和非核心依赖程度，根据每一节点的核心依赖程度和非核心依赖程度确定节点的抗风险能力，利用了从路径到节点对到节点的多粒度信息，考虑了更深远的节点影响，具有同时体现局部与全局特征的能力，更准确地对待评估对象进行风险评估，有助于选择最佳的通信合作对象。
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公开(公告)号：CN118316677A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410417340.8
申请日：2024-04-09
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明涉及网络安全技术领域，提供一种基于强化学习的漏洞攻击路径规划的方法，其包括以下步骤：步骤1、建立机器人自主路径规划安全强化学习框架SSRL，包括两个部分：1.1、预测和禁止不安全行为的安全保障机制；1.2、能自恢复到先前安全状态的自恢复机制；步骤2：基于动态支持集的小样本推理式安全强化学习机器人路径规划，包括两个部分：2.1、安全探索部分；2.2、自恢复部分；步骤3、基于经验重利用机制的快速强化学习机器人路径规划。本发明能较佳地进行漏洞攻击路径规划。
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公开(公告)号：CN117370573A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311326287.2
申请日：2023-10-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06F16/332 , G06N3/0442
摘要： 本发明提出了基于认知推理的电力主设备故障知识图谱分析补全方法，采用认知双过程模型提高模型的表现能力，本方法首先，对电力主设备的故障日志进行处理，进行知识抽取，获得结构性数据；其次，定义本体并设计知识图谱，自顶向下地构建电力知识图谱；然后，利用双过程理论构建推理模型，在数据集上进行训练；最后，对模型进行测试，同时输出解结果和推理路径，从而实现高效、准确、可解释性强的图谱补全结果；本发明所述方法不但能获得较高的准确率，而且可以给出合理的推理路径，在推理结果存在错误时，依旧能为从业者提供一定的帮助。
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公开(公告)号：CN113489007A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110959499.9
申请日：2021-08-20
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 福州大学 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于边缘物联代理的光伏出力预测方法及系统。该方法基于边缘物联代理结构，利用Non‑MPPT算法解决两级式光伏发电系统出力过剩问题。光伏阵列正常运行时，通过修正光伏阵列环境参数，实时调节其输出电压，使其输出最大功率，实现光伏阵列最大功率跟踪。若出现部分遮荫，则基于光伏模块分布式优化斩波器，实现不同环境条件下光伏模块分散控制。而当出现区域电网光伏发电系统出力过剩，则根据光伏阵列实际光照强度分区管理，并对其出力份额重新分配，并根据分配功率额度推导光伏阵列对应输出电压，进而使光伏发电系统输出功率按主网需求快速调节。本发明能够有效减轻大量数据同时传输到管控中心的通信堵塞情况，提高调控的效率和实时性。
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公开(公告)号：CN117729540A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311740359.8
申请日：2023-12-15
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于统一边缘计算框架的感知设备云边安全管控方法，具体步骤包括：通过统一边缘计算框架采集各终端设备的身份信息，并利用差分运算对所有身份信息采集差分星座轨迹图，再通过所述差分星座轨迹图在云端处进行自适应身份认证的深度卷积神经网络训练，利用训练好的自适应身份认证网络进行终端设备身份识别；在云端处通过预训练的基于自动编码器与解码器的身份信息互易变换网络提取基站的身份信息特征构建上行身份信息及重构下行身份信息；根据上行身份信息与下行身份信息在云端处预训练一个基站身份识别网络，通过统一边缘计算框架下发到终端设备，并通过统一边缘计算框架进行基站与终端设备间的双向设备身份识别。
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公开(公告)号：CN112769867A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110162287.8
申请日：2021-02-05
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明提出一种针对变电站仿真设备的安全评估方法，用于对变电站仿真系统中的仿真设备进行安全性判定，所述评估方法包括以下步骤；步骤S1、采集变电站仿真系统中的网络数据流并分析其特征，以得到网络数据流的特征参数；步骤S2、根据网络数据流特征参数中的数据流目的地址，确定该网络数据流的目标仿真设备；步骤S3、当目标仿真设备的工况出现异常时，将此异常工况与网络数据流的特征参数进行比对，若网络数据流的特征参数与该异常工况中的异常特征相匹配，则判定该目标仿真设备的安全性异常；本发明有助于解决目前针对变电站仿真系统中的仿真设备无法进行有效安全评估的问题。
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公开(公告)号：CN118540098A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410442851.5
申请日：2024-04-12
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明涉及电力网络技术领域，提供一种基于电力网络的可用于漏洞攻击路径隐藏的安全感知方法，包括：1)对具有安全约束的马尔可夫决策过程MDPs进行建模；2)对线性时间逻辑LTL规范进行建模；3)对入侵者攻击模型、初始状态的不透明度进行建模；4)对安全约束下的强化学习问题进行建模；5)构造MDP的初始状态估计器ISE，建成任务模型；6)用Q学习求解，得到最优策略，即完成安全感知。本发明的安全感知方法能够综合考虑电力网络路由的安全性需求、系统行为规范、初始状态的不透明度以及潜在的入侵者攻击，从而提供一种有效的强化学习方案来优化路由策略，保障电力网络在发送消息时的安全性。
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