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公开(公告)号：CN118675118B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411172049.5
申请日：2024-08-26
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/56 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06T17/00 , G06T7/80 , G06T7/73 , G06T7/90
Abstract: 本发明提供了一种安全带状态监测方法，包括：二值化处理摄像头采集的视频流，得到二值化视频流；所述摄像头标定在安全带背部，拍摄角度垂直向下；利用所述二值化视频流中像素点的颜色变化，提取所述二值化视频流中的突变帧；利用所述突变帧中像素点的颜色分布特征，确定安全带的挂接状态。本发明还提供了一种安全带状态监测装置及电子设备。
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公开(公告)号：CN118802170B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411281155.7
申请日：2024-09-13
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 武汉大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/06 , H04L67/566
Abstract: 本发明公开了一种基于聚合MAC的集群安全认证方法、装置及设备，其中的方法包括：设备网络中的种子设备节点接收远程验证者发送的认证请求，并将认证请求转发给其他非种子设备节点；设备节点基于认证请求生成对应的MAC认证报告，并通过种子设备节点将自身生成的MAC认证报告与子节点的MAC认证报告进行聚合后得到目标聚合MAC认证报告；种子设备节点将目标聚合MAC认证报告发送给远程验证者，以使远程验证者根据设备供应商提供的标准值重新计算MAC标签，与收到的聚合MAC认证报告中的聚合MAC标签进行比对，判断设备是否可信。本发明不仅优化了通信和计算资源的利用，还在确保信息安全的前提下，实现了大规模设备网络的高效认证。
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公开(公告)号：CN118802170A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411281155.7
申请日：2024-09-13
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 武汉大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/06 , H04L67/566
Abstract: 本发明公开了一种基于聚合MAC的集群安全认证方法、装置及设备，其中的方法包括：设备网络中的种子设备节点接收远程验证者发送的认证请求，并将认证请求转发给其他非种子设备节点；设备节点基于认证请求生成对应的MAC认证报告，并通过种子设备节点将自身生成的MAC认证报告与子节点的MAC认证报告进行聚合后得到目标聚合MAC认证报告；种子设备节点将目标聚合MAC认证报告发送给远程验证者，以使远程验证者根据设备供应商提供的标准值重新计算MAC标签，与收到的聚合MAC认证报告中的聚合MAC标签进行比对，判断设备是否可信。本发明不仅优化了通信和计算资源的利用，还在确保信息安全的前提下，实现了大规模设备网络的高效认证。
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公开(公告)号：CN118764319A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411242864.4
申请日：2024-09-05
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FIDO的系统登录认证方法、装置及设备，其中的方法包括：服务器接收客户端选择的FIDO认证方式；并基于客户端选择的FIDO认证方式向客户端发送第一消息；然后向客户端发送认证请求；再根据返回的断言与客户端注册时发送的凭证信息判定是否授权登录。本发明通过消除对密码的依赖显著减少了密码泄露和相关安全风险；其次，FIDO标准的无密码和多因素认证特性，提高了身份验证的安全性，同时也简化了用户操作，改善了用户体验；此外，由于FIDO标准的广泛兼容性，用户可以在多种设备和平台上无缝登录，解决了跨平台登录的一致性问题。本发明实现了更安全、更便捷、更用户友好的身份验证。
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公开(公告)号：CN117369813A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311337011.4
申请日：2023-10-13
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 一种基于数据中台的用能监测指标体系可视化展示方法，包括：构建多维度下的用能指标体系；根据用能指标体系对电力数据进行溯源处理，得到用能数据；基于用能数据进行数据治理；基于对治理后的数据针对不同的数据类型和用能监测指标选择合适的方法进行数据分析和指标计算；将计算后的指标数据接入图形语法设计思想的可视化引擎，在选取图表类型后运用可视化引擎进行快速开发，将用能指标体系按照不同维度呈现。本发明采取量化的形式表现电力数据在不同维度下的波动情况，以图形化和图表化的方式呈现电力用户用能数据，辅助决策者快速挖掘有效信息，发现数据内在变化规律，以实现发现、分析、预测、监控和决策等目标，提升供电服务水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116996076A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311254258.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
Abstract: 本发明涉及数据压缩处理技术领域，具体涉及一种用于校园设备的电气能耗数据智能管理方法，该方法包括：获取校园设备对应的电气能耗数据序列，并构建电气能耗曲线图；对确定的所有拟能耗数据进行自适应等分；确定每个拟能耗数据对应的幅度影响权重；对每个拟能耗数据与其所属拟能耗数据组之间进行相似幅度影响分析处理；对每个拟能耗数据进行能耗稳定性分析处理；得到每个拟能耗数据对应的预测能耗数据、预测能耗波动幅度、预测峰值和预测谷值；通过差分编码，对每个拟能耗数据对应的波峰波谷进行压缩。本发明通过对电气能耗数据序列进行数据处理，实现了数据压缩，减少了数据的冗余程度，并提高了数据压缩效果。
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公开(公告)号：CN118675118A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411172049.5
申请日：2024-08-26
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/56 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06T17/00 , G06T7/80 , G06T7/73 , G06T7/90
Abstract: 本发明提供了一种安全带状态监测方法，包括：二值化处理摄像头采集的视频流，得到二值化视频流；所述摄像头标定在安全带背部，拍摄角度垂直向下；利用所述二值化视频流中像素点的颜色变化，提取所述二值化视频流中的突变帧；利用所述突变帧中像素点的颜色分布特征，确定安全带的挂接状态。本发明还提供了一种安全带状态监测装置及电子设备。
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公开(公告)号：CN117369813B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311337011.4
申请日：2023-10-13
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 一种基于数据中台的用能监测指标体系可视化展示方法，包括：构建多维度下的用能指标体系；根据用能指标体系对电力数据进行溯源处理，得到用能数据；基于用能数据进行数据治理；基于对治理后的数据针对不同的数据类型和用能监测指标选择合适的方法进行数据分析和指标计算；将计算后的指标数据接入图形语法设计思想的可视化引擎，在选取图表类型后运用可视化引擎进行快速开发，将用能指标体系按照不同维度呈现。本发明采取量化的形式表现电力数据在不同维度下的波动情况，以图形化和图表化的方式呈现电力用户用能数据，辅助决策者快速挖掘有效信息，发现数据内在变化规律，以实现发现、分析、预测、监控和决策等目标，提升供电服务水平。
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公开(公告)号：CN117474152B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311406860.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于Conv1d的多变量CNN‑GRU算法用于短期负荷的实际预测方法，包括：从数据中台获取某地区一段时间的用电相关数据，包括用电量、供电量、负载率；对获取的用电相关数据进行数据处理，数据处理包括合并数据、空缺数据处理、计算每日平均负载率以及计算每日的相关电量；对处理后的用电相关数据进行错位映射，用当前时刻的用电量与历史某时刻的各变量形成对应，形成输入数据模型；基于输入数据模型构建CNN‑GRU实际预测模型对未来一段时间的用电量进行实际预测。本发明将CNN‑GRU算法首次应用于短期负荷的实际预测，通过错位映射避免先预测自变量X再预测因变量Y，可以在提升运行速度基础上保证较低的误差。
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公开(公告)号：CN117474152A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311406860.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于Conv1d的多变量CNN‑GRU算法用于短期负荷的实际预测方法，包括：从数据中台获取某地区一段时间的用电相关数据，包括用电量、供电量、负载率；对获取的用电相关数据进行数据处理，数据处理包括合并数据、空缺数据处理、计算每日平均负载率以及计算每日的相关电量；对处理后的用电相关数据进行错位映射，用当前时刻的用电量与历史某时刻的各变量形成对应，形成输入数据模型；基于输入数据模型构建CNN‑GRU实际预测模型对未来一段时间的用电量进行实际预测。本发明将CNN‑GRU算法首次应用于短期负荷的实际预测，通过错位映射避免先预测自变量X再预测因变量Y，可以在提升运行速度基础上保证较低的误差。
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