适用于绿电市场的风险评估及防护方法

    公开(公告)号:CN116187768B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310463606.8

    申请日:2023-04-26

    摘要: 本发明提供一种适用于绿电市场的风险评估及防护方法,可以结合管理员的需求对绿电市场进行多维度属性的自动评估以及相应的提醒,使得绿电市场的平稳健康发展。包括:根据管理员所选择的风险评估维度的类型生成相对应的总数据采集表;根据风险评估维度调取相对应的第一计算模型,依次提取总数据反馈表内的指标输入至相应第一计算模型得到第一风险评估系数;根据第二计算模型对具有关联关系的第一风险评估系数计算得到第二风险评估系数;确定不满足要求的第一风险评估系数和/或第二风险评估系数,并生成与所确定的第一风险评估系数和/或第二风险评估系数对应的第一保护策略和/或第二保护策略。

    适用于绿电市场的风险评估及防护方法

    公开(公告)号:CN116187768A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310463606.8

    申请日:2023-04-26

    摘要: 本发明提供一种适用于绿电市场的风险评估及防护方法,可以结合管理员的需求对绿电市场进行多维度属性的自动评估以及相应的提醒,使得绿电市场的平稳健康发展。包括:根据管理员所选择的风险评估维度的类型生成相对应的总数据采集表;根据风险评估维度调取相对应的第一计算模型,依次提取总数据反馈表内的指标输入至相应第一计算模型得到第一风险评估系数;根据第二计算模型对具有关联关系的第一风险评估系数计算得到第二风险评估系数;确定不满足要求的第一风险评估系数和/或第二风险评估系数,并生成与所确定的第一风险评估系数和/或第二风险评估系数对应的第一保护策略和/或第二保护策略。

    一种电力交易数据安全需求等级确定方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN114943411A

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202210383450.8

    申请日:2022-04-13

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06 G06F17/16

    摘要: 本申请公开了一种电力交易数据安全需求等级确定方法、装置及其介质,涉及电气工程技术领域,用于为电力交易数据提供一种合理的安全等级量化体系,针对目前没有对于电力交易数据安全需求的合理量化体系的问题,提供一种电力交易数据安全需求等级确定方法,包括:通过获取表征电力交易数据的信息价值和易受攻击的程度的各项数据指标,将电力交易数据的风险判断由分层级的模糊Petri网络来实现,进而得到电力交易数据的最终可信度;再通过各评估向量,得到表征各数据指标出现风险概率的初始状态矩阵,并通过各数据指标的权重得到最终状态矩阵;最终量化确定电力交易数据的安全需求等级,为后续的安全防护工作提供指导。

    非交互式电力市场数据发布方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116127509A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202211731435.4

    申请日:2022-12-30

    IPC分类号: G06F21/62 G06F18/23 G06Q50/06

    摘要: 本申请公开了一种非交互式电力市场数据发布方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:实现对电力市场交易混合数据集的属性聚类与低相关性聚类;重新计算聚类中心与数据聚类类别;实现基于相关拉普拉斯机制和指数机制的差分隐私;训练ElasticNet回归算法模型生成预测模型。该方法利用聚类算法、差分隐私技术和机器学习共同实现电力市场非交互式混合数据的隐私保护发布,进而提出了一种基于差分隐私的非交互式电力市场数据的发布方法,旨在电力市场非交互式混合数据集差分隐私场景下,保证电力市场大数据的隐私性和可用性达到动态平衡的状态。

    基于时序随机映射的差分隐私数据脱敏方法及相关装置

    公开(公告)号:CN116011011A

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202211734104.6

    申请日:2022-12-30

    IPC分类号: G06F21/62 G06F18/23

    摘要: 本申请公开了一种基于时序随机映射的差分隐私数据脱敏方法及相关装置,包括:获取电力交易中心需要脱敏的各类目标时序数据,并利用基于动态时间弯曲距离度量的k‑medoids聚类算法对目标时序数据进行聚类,得到不同簇的时序数据集;基于目标时序数据的最大压缩比,计算出同簇中的不同目标时序数据对应的窗口值大小,并确定所有目标时序数据的压缩比平均值,且将压缩比平均值作为脱敏时设定的目标窗口大小;基于预先确定的目标时序数据的安全防护需求等级,确定差分隐私所需要的隐私预算,并根据目标窗口值大小和时序随机映射的差分隐私脱敏方式对目标时序数据进行处理,得到经过时序脱敏后的电力市场主体数据。

    一种考虑故障风险的电力通信路由优化方法

    公开(公告)号:CN117118885A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311070728.7

    申请日:2023-08-23

    申请人: 浙江大学

    发明人: 李知艺 周慧洁

    摘要: 本发明公开了一种考虑故障风险的电力通信路由优化方法,该方法通过建立通信系统的主备用路由模型;将电力系统中的负荷控制业务与信息流的重要度相关联,提出通信链路重要度评估指标;然后结合条件风险度量模型,提出电力通信路由优化方法;将各故障场景中的通信业务损失视为风险价值,以全部故障场景中的重要业务损失最小为目标,考虑节点约束、带宽约束和路由约束等限制条件,求解电力通信网的主、备路由路径。本发明根据故障区域的变化,灵活制定通信路由路径,路由的选择能够主动躲避故障风险区域,有效降低了故障过程中的负荷损失;可用于电力通信路由方案的制定,提高电力通信系统应对故障的弹性。

    一种面向城市综合能源系统日内运行的调节能力评估方法

    公开(公告)号:CN116993205A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202310811306.4

    申请日:2023-07-04

    摘要: 本发明公开了一种面向城市综合能源系统日内运行的调节能力评估方法,包括:建立综合能源系统的多维度指标体系,基于主客观组合赋权法得到综合权重,进而得到各灵活性资源的评价结果;根据出力外特性将灵活性资源分为虚拟电池、虚拟同步机1、虚拟同步机2;基于各灵活性资源的评价结果,利用K‑means++算法分别对三类灵活性资源进行层级评估;基于层级评估结果,构建基于奇诺多面体的多类型能源聚合模型,得到各层级的灵活性可行域;训练并运行可以准确预测灵活性资源需求的机器学习网络,得到灵活性资源预测结果并按层级高到低调用可调资源。本发明兼顾了评估的可靠性与可用性,降低了运算复杂度,提高了综合能源系统的灵活性调节能力。

    考虑负荷时序特征的用能曲线本地化差分隐私保护方法

    公开(公告)号:CN116910797A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310509626.4

    申请日:2023-05-08

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: G06F21/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开一种考虑负荷时序特征的用能曲线本地化差分隐私保护方法,包括:通过时间序列符号聚合方法提取用户用能曲线特征,形成一条符号化的用能序列;利用变窗口随机映射机制扰乱符号序列时序,使原用能曲线的特征位点发生变化以保护用户的用能隐私;随后将扰乱的符号序列数值化为一条新用能曲线,依靠储能实现原用能曲线到新用能曲线的转换,形成的新用能曲线能够在保护用户负荷时序隐私的前提下,保留原用能曲线的统计特性。本发明通过储能装置引入的真实随机噪声保障了用户负荷信息的隐私安全,掩盖了用户用电行为的波动特征,避免了存在于用能时序中的隐私信息泄露。

    基于李亚普诺夫优化理论的用能曲线在线隐私保护方法

    公开(公告)号:CN116881957A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310509627.9

    申请日:2023-05-08

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开一种基于李亚普诺夫优化理论的用能曲线在线隐私保护方法,该方法包括:将用户用电成本以及储能单次充放电行为所需成本作为度量储能经济性的指标;基于历史负荷数据计算负荷变化方差并作为衡量储能充放电带来隐私保护效果的指标;随后利用李雅普诺夫优化理论构建跟踪储能装置剩余能量的函数及权重最大值,将原问题转化为李雅普诺夫优化问题并利用KKT条件求解储能最优动作行为。由优化模型得到的储能充放电行为能够在减少用户用电成本的前提下保护用户用能曲线的隐私。本发明通过储能装置的充放电行为保障了用户负荷信息的隐私安全,并在一定程度上实现了用户用电成本的节约,且不影响电网的稳定运行。

    一种融合可见光和红外图像的光伏组件缺陷智能检测方法

    公开(公告)号:CN116091472A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310136377.9

    申请日:2023-02-20

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明涉及一种融合可见光和红外图像的光伏组件缺陷智能检测方法,包括以下步骤:1)由携带双光相机的无人机对目标光伏组件进行采样,得到光伏组件的可见光图像和红外图像;2)使用预先训练好的深度学习模型对采集得到的光伏组件图像进行缺陷位置和类别的检测;3)分别得到可见光图像和红外图像的检测结果后,将它们合成在同一张图片上,方便技术人员查询比对。与现有技术相比,本发明具有检测速度快、适用范围广、提供信息的维度更全面等优点。