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公开(公告)号：CN113127911B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110491904.9
申请日：2021-05-06
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明适用于加密技术领域，提供了一种电力数据加密方法、装置及终端。其中，所述方法包括：获取预设大小的数独盘和目标电力数据；选取数独盘上一随机位置的数独数字作为第1位数独数字，并基于第1位数独数字的位置信息和数值计算第1位密钥数字；基于当前位密钥数字、当前位数独数字的位置信息和数值，确定下一位数独数字及下一位密钥数字；根据第i位密钥数字、第N+i位数独数字的位置信息和数值，计算第N+i位密钥数字；生成第一密钥和第二密钥；基于第一密钥和第二密钥，对目标电力数据进行三重DES加密。本发明使密钥具有较高的安全性，并且计算简单，存储方便，解决了现有的电力数据加密方法实用性和安全性不高的问题。
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公开(公告)号：CN114298773B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210002562.4
申请日：2022-01-04
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q40/04 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种基于区块链的微电网点对点电力交易方法及系统，该方法包括：各类型的参与主体作为节点加入区块链网络，并注册各自对应的身份信息；各类型的参与主体至少包括发电商和用户；发电商与用户基于预先构建的主从博弈模型进行主从博弈，得到主从博弈结果；将主从博弈结果对应的用户用电量和发电商电价存储，并广播给发电商和用户；发电商根据主从博弈的结果发布电价，同时，用户根据主从博弈的结果发布自身所需电量，以进行电力交易。本申请将电力交易与区块链结合实现发电商与用户的点对点交易，不借助中心机构使不同参与方之间产生信任关系，多节点保存数据使得各参与主体实现数据共享，采用智能合约自动化执行交易，提高交易效率。
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公开(公告)号：CN119322861A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411409094.8
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请适用于图文检索技术领域，提供了一种跨模态图文检索方法及装置，该方法包括：获取文本检索图像样本；基于文本检索图像样本，对预设跨模态图文检索模型进行训练，得到训练好的跨模态图文检索模型；预设跨模态图文检索模型采用图像和文本双流网络并行处理结构；预设跨模态图文检索模型包括图文特征提取模块、交叉注意力模块、特征池化模块和特征融合模块；交叉注意力模块用于捕捉文本检索图像样本的不同模态间的相关性；特征池化模块用于通过可学习的方式沿区域维度进行特征降维；获取待检索图文，并将待检索图文输入训练好的跨模态图文检索模型，得到检索结果。本申请能够提升图文检索的准确性。
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公开(公告)号：CN118868262A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410890472.2
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于多智能体的能源节点优化调节方法及装置，属于能源调度技术领域。该方法应用于微网系统，微网系统中包括多个能源设备，设备包括分布式电源、用电负荷和储能装置；该方法包括：针对每个能源设备，将该能源设备在微网系统中的运行参数组成该能源设备的状态向量；其中，运行参数包括额定功率、输出角频率、电流和电压；针对每个能源设备，将该能源设备的状态向量输入该能源设备内置的经过训练的智能体，确定该能源设备的动作向量；其中，动作向量包括能源设备的有功频率下垂特性系数和无功电压下垂特性系数；基于各个动作向量，对微网系统中各个能源设备进行优化调节。本发明能够保持微网中各节点功率、系统频率和电压的稳定。
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公开(公告)号：CN115545196A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211327205.1
申请日：2022-10-27
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: G06N5/02 , G06F40/279 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F21/60
Abstract: 本申请适用于知识图谱技术领域，提供了一种电力数据伦理知识图谱构建方法和系统，该方法包括：获取多模态的电力数据，电力数据包括非结构化数据，非结构化数据包括第一文本数据，第一文本数据包括数据伦理的政策文件和法律法规；基于实体识别模型对非结构化数据进行实体抽取，获得候选实体集，候选实体集包括多个候选实体；对候选实体集中的每个候选实体进行实体对齐，获得实体集，实体集中的每个实体为知识图谱的一个节点。本申请可以规避电力数据的隐私泄露问题和数据安全问题，使电力数据合理、高效、规范的服务于人们生产和生活。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114884747A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210687595.7
申请日：2022-06-16
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/32 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种基于云链融合的能源交易数据共享系统及方法，所述系统包括数据分享者、数据获取者、云服务商和区块链，所述数据分享者主要负责收集系统运行信息，并进行分类加密之后发送到区块链和云服务商，所述数据获取者主要指对系统中的共享数据具有获取需求的节点，所述云服务商对数据分享者上传的共享数据进行可信验证和加密存储，所述区块链存储共享数据关键信息和共享结果。所述方法包括：初始化参数设定、信息加密、索引生成、陷门生成、共享数据搜索和数据验证。本发明通过构建云链融合下的能源互联网数据共享系统，将云上的存储计算能力赋予区块链，轻量化区块存储模式的同时降低了能源互联网运行成本。
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公开(公告)号：CN113301030A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110530040.7
申请日：2021-05-14
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的电力物联网终端可信接入认证方法及系统，预置接入终端，同时构建初始化的认证中心；接入终端向endoser节点请求背书，请求被允许接入内网；接入后，发送认证请求，order节点对请求进行排序，将请求打包成区块，并广播给peer节点，通过调用kafka模块对请求进行分布式认证；committingpeer节点对请求进行校验，通过后标注为合法并写入账本中，并判断接入终端是否为上级节点，若为，则加入认证中心。本发明提供的基于区块链的电力物联网终端可信接入认证方法及系统，改进了传统物联网安全协议中对认证中心节点的依赖，实现群体接入认证，提高电力物联网中大量节点并发接入的响应速度。
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公开(公告)号：CN113127911A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110491904.9
申请日：2021-05-06
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明适用于加密技术领域，提供了一种电力数据加密方法、装置及终端。其中，所述方法包括：获取预设大小的数独盘和目标电力数据；选取数独盘上一随机位置的数独数字作为第1位数独数字，并基于第1位数独数字的位置信息和数值计算第1位密钥数字；基于当前位密钥数字、当前位数独数字的位置信息和数值，确定下一位数独数字及下一位密钥数字；根据第i位密钥数字、第N+i位数独数字的位置信息和数值，计算第N+i位密钥数字；生成第一密钥和第二密钥；基于第一密钥和第二密钥，对目标电力数据进行三重DES加密。本发明使密钥具有较高的安全性，并且计算简单，存储方便，解决了现有的电力数据加密方法实用性和安全性不高的问题。
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公开(公告)号：CN112787882A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011560259.3
申请日：2020-12-25
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种物联网边缘流量预测方法、装置及设备。方案包括：获取历史数据量和当前时段数据传输量；对历史数据量和当前时段数据传输量分别进行数据时间对齐；对对齐后的历史数据量和当前时段数据传输量进行数据拟合；采用灰色模型和长短期记忆网络对拟合后的数据进行预测，得到预测结果。本方案根据物联网边缘流量的不确定性，提出了应用LSTM和灰色模型相结合的方法进行长短期流量预测，从而实现了边缘流量的全方位预测，有效解决物联网终端的数据存储和预计算，提高物联网边缘流量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN112685176A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011559400.8
申请日：2020-12-25
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种改进DDNN的资源受限边缘计算方法，包括以下步骤：终端设备收集原始数据，使用设备层子神经网络进行评估，得到特征数据和评估结果，然后根据评估结果求得熵值，若熵值比阈值低，则返回评估结果，否则将特征数据上传到边缘设备；边缘设备收到特征数据后，使用边缘层子神经网络进行评估，得到新的特征数据和评估结果，然后根据新的评估结果求得熵值，若熵值比阈值低，则返回评估结果，否则将新的特征数据上传到云端；云端收到新的特征数据后，使用云端层子神经网络进行评估，得到评估结果，执行完毕。本方法允许在边缘和终端设备上使用神经网络的浅层部分进行快速、本地化推理，具有通信成本低、精度高、安全性强的优点。
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