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公开(公告)号：CN118473672B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410656695.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全认证技术领域，具体涉及基于智能合约的能源数据安全动态认证方法及系统，该方法包括：采集能源数据序列；获取能源数据序列中各数据点的近邻能源数据序列及近邻能源变化序列；构建能源数据序列中各数据点的近邻离散化指数及明文信息异变波动指数，计算明文字节矩阵的每列字节的横向邻近字节差异指数、每行字节的纵向邻近字节差异指数；获取明文字节变化矩阵，进而得到每个明文信息组，利用MD5信息摘要算法基于明文信息组提取能源信息的信息摘要，作为智能合约内能源数据安全认证的认证密码，完成能源数据的安全动态认证。本发明可保证信息摘要具备更高的安全性，提高能源数据动态认证的安全性。
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公开(公告)号：CN118094628B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410287564.1
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
Abstract: 本申请涉及数据加密技术领域，提出了基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，包括：基于数据跨域安全交互平台获取多主体数据，利用多主体数据获取数据采集序列；基于数据采集序列获取数据信息动态起伏指数；基于数据信息动态起伏指数获取动态起伏特征序列及突变起伏特征序列；根据动态起伏特征序列及突变起伏特征序列获取敏感成分丰富指数；基于敏感成分丰富指数获取目标类别，基于目标类别获取明文矩阵；利用AES数据加密算法基于明文矩阵获取密文及密钥，通过密文及密钥完成多主体数据的跨域安全交互。本申请通过提高数据加密的安全性，提高了多主体数据跨域安全交互的安全性。
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公开(公告)号：CN118445650A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410626133.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域，具体涉及基于强化学习的能源数据上下文信息特征融合方法，该方法具体为：根据能源数据之间的关联程度构建能源峰值联系强度指数，利用ARIMA预测算法对能源数据序列进行预测获得预测特征序列，根据预测特征序列中预测数据的优良程度以及与原始数据的关联情况，构建预测特征关联系数，进而划分真正存在强关联的数据序列，再利用深度学习进行上下文信息特征融合。从而实现能源数据上下文信息特征融合，解决了传统特征融合算法仅考虑关联性而没考虑关联的实质性，导致存在过多的关联数据，最终导致特征融合后特征的准确性较低的问题，提高了能源数据上下文特征信息融合的准确度。
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公开(公告)号：CN117874556B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410275708.1
申请日：2024-03-12
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及基于区块链的电力大数据安全共享方法，该方法包括：获取各电力时序数据序列；根据电力时序数据序列中的数据变化情况构建电力时序数据序列的电力能耗变动序列；构建各电力能耗变动序列的递变表征系数；计算不同电力时序数据序列之间的序列关联性系数，基于此计算电力时序数据序列的电力数据关系密切指数；计算电力时序变动序列的规律变化指数及电力时序平稳序列的季节变化指数，基于此计算电力时序数据序列的周期性确信指数，进而得到密钥长度调整系数，以自适应设定加密密钥长度，对电力数据进行加密，实现电力数据安全共享。本发明提高了数据保护性，保证电力数据的安全共享。
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公开(公告)号：CN117892357A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410295368.9
申请日：2024-03-15
Applicant: 大连优冠网络科技有限责任公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及基于差分隐私防护的能源大数据共享分发风险控制方法，该方法包括：采集能源数据管理平台中现有各种电力数据并按照时间排序，组成各存储电力数据序列，并获取各新增电力数据序列；设定各新增电力数据序列的类别新增权重；构建各新增电力数据序列的波峰紧密度及数据类别一致指数，基于此计算各新增电力数据序列的电耗宏观影响指数；构建各新增电力数据序列的电耗微观变化指数，进而计算细分程度指数；构建各新增电力数据序列的隐私预算修正因子，以获取自适应隐私预算，结合采用差分隐私查询优化算法对各新增电力数据序列进行处理。本发明可降低能源大数据共享过程中的风险，提高数据共享的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117496179A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311496281.X
申请日：2023-11-10
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河南省电力公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 南京信息工程大学
Inventor： 王圆圆 , 王世谦 , 王涵 , 狄立 , 夏旻 , 李秋燕 , 宋大为 , 卜飞飞 , 华远鹏 , 韩丁 , 贾一博 , 田春筝 , 白宏坤 , 郝福忠 , 姬哲 , 王自强 , 牛斌斌 , 牛金星 , 邵颖彪 , 刘军会 , 贾鹏 , 于雪辉 , 郭正宾
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种多尺度双重注意力引导融合网络模型的碳排放分析方法，属于碳排放检测分析技术领域，准备卫星数据和辅助数据，对数据进行预处理形成一个空间一致的数据集；将卫星数据和辅助数据输入到多尺度双重注意力引导融合网络模型中进行训练，能够同时对卫星数据和辅助数据在多个尺度上进行关注和引导，以捕捉各种地理和气象条件对碳排放的影响，并对一个地方的某个时间序列生成对应的碳排放量的估计值，再结合当前时间序列的气象条件预估出真正的碳排放地区；本发明能够更准确地分析和预测碳排放趋势，具有更高的准确性以及更好的多尺度分析、数据融合和时序预测能力，为环境科学领域提供了更强大和全面的工具。
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公开(公告)号：CN119862437A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410403273.4
申请日：2024-04-03
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F18/2321 , H04L9/40 , G06F21/60
Abstract: 本发明涉及数据加密技术领域，具体涉及基于微服务的能源数据安全流转管理方法及系统，该方法包括：获取能源数据采集序列的各聚类簇；获取各聚类簇内各元素的局部密度，计算各元素的能源数据聚集程度指数；构建各元素所在聚类簇的能源数据结构混乱度，进而计算近邻数据量级程度指数及簇间异构特征系数；构建各元素的簇内异构特征指数，得到各元素的数据异构性变化指数；各元素的近邻数据量级程度指数和数据异构性变化指数组成二维能源数据特征坐标；构建能源数据抽样序列并获取私钥，对能源数据加密，利用微服务基于能源数据的加密结果完成能源数据安全流转。从而提高能源数据加密的安全性，进而保证能源数据流转的安全性。
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公开(公告)号：CN119676747A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411801825.3
申请日：2024-12-09
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: H04W24/06 , H04W4/40 , H04L41/0631
Abstract: 本发明创造公开了一种面向车网互动的网络流量异常检测方法，属于流量异常检测技术领域，其包括以下步骤：步骤一、数据收集与预处理；步骤二、进行深度学习模型训练；步骤三、构建联邦学习框架；步骤四、进行实时流量异常检测与警报。步骤一包括数据源、数据收集过程和数据预处理；所述数据源用于车辆与互联网之间的通信，包括上行流量、下行流量、车辆内部网络的数据传输、外部交互数据；车辆内部网络的数据传输包括CAN总线数据与ECU电子控制单元之间的通信；外部交互数据包括与路测单元通信数据和与交管系统的交互数据。本发明通过结合了深度学习和联邦学习，能够高效、实时地识别车网互动中的异常流量。
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公开(公告)号：CN118133202B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410321303.7
申请日：2024-03-20
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/23213 , H04L9/32 , H04L67/104
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于区块链的能源数据安全高效溯源方法及系统，该方法包括：获取能源数据序列，对能源数据序列的数值异常情况进行分析，构建能源突变趋势系数、能源突变凸显特征数值；结合傅里叶变换获取能源突变频域序列；基于频域数值的异常情况构建能源数据同频指数；获取能源异常显著数值；结合格拉姆角场算法对聚类代价函数进行改进，获取异常数据点，并对异常数据点进行处理获取能源数据状态表征序列；结合区块链哈希算法获取能源数据区块链代码，完成对能源数据的溯源。本发明旨在有效获取能源数据的异常数据点，提高能源数据的有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118132657B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410242649.8
申请日：2024-03-04
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F18/2135 , H04L9/30 , G06F18/23213 , G06F18/20 , G06F18/2323 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的能源大数据处理方法及系统，该方法包括：构建各能源数据实体中各时序区间的季节波动稀疏指数；计算各时序区间的波动表征强度，并计算各时序区间与各主成分之间的波动粘合系数，获取各时序区间的波动主成分契合指数；将电力契合无向图划分为各初始聚类簇，计算初始聚类簇中各对比节点组合的契合转换容易系数，计算各能源数据实体的数据保护价值评估指数；计算各加密等级的ECC修正私钥值，通过ECC加密算法对能源数据进行加密处理。本发明根据各个能源数据实体的数据保护价值评估指数，自适应获取ECC加密算法的私钥，提高加密安全性。
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