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公开(公告)号：CN117875794A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410270190.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 深圳市福山自动化科技有限公司 , 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
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/2433 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种能源电力数据质量评估方法。该方法获取电力数据，构建电力数据的邻域，根据邻域内电力数据的变化，获取电力数据的变化值；根据电力数据与对应邻域电力数据的变化值差异和对应时刻的差异，电力数据与所在当天最大电力数据对应时刻的差异，获取第一异常值；根据相同时刻下的电力数据在所在当天的占比差异和最大电力数据对应时刻差异，以及变化值差异，获取第二异常值；根据第一异常值和第二异常值，获取置信概率，通过格拉布斯准则，对电力数据质量进行评估。本发明通过自适应获取每个电力数据的置信概率，进而准确确定预设天数内的异常电力数据，对预设天数内的电力数据质量进行准确评估。
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公开(公告)号：CN117857019A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410151014.7
申请日：2024-02-02
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: 本发明涉及数据加密技术领域，具体涉及用于能源大数据的安全防护策略优化方法及系统，该方法包括：获取能源数据实体的各实体区间序列；计算时刻占比值，构建各时段的高峰极值序列；获取各时刻的二级序列，构建各时段的能源震荡显著因子以及各时刻的局部峰值强度，基于此计算各时刻的综合峰值概率；采用DPC算法对时刻峰值向量聚类，提取实体区间代表峰值簇；计算实体区间代表峰值簇的高峰区间真实系数；构建各时序区间的高峰时刻相似扩展范围，根据高峰时刻相似扩展范围结合RSA加密算法对能源数据进行自适应加密处理。从而实现对能源大数据的安全防护策略进行优化，提高能源大数据安全防护共享的效率。
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公开(公告)号：CN118133202A
公开(公告)日：2024-06-04
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：CN118132657A
公开(公告)日：2024-06-04
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: G06F16/28 , G06F18/2135 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F18/23213
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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公开(公告)号：CN117874556A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410275708.1
申请日：2024-03-12
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118331733A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410464160.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及用于能源数据安全共享的多方协同计算方法及系统，该方法包括：获取参与能源数据协同计算的各计算机的各参数数据，利用参数数据获得计算机的各进程的进程计算难度特征值，根据不同计算机之间进程计算难度特征值的差值得到两计算机之间的计算机间差异度，根据计算机间差异度得到各计算机集合的计算机集合内密度，从而得到各计算机密钥群组的计算机群组预测分离度，进行密钥更新完成能源数据多方协同计算。本发明旨在降低能源数据协同计算时频繁更新密钥造成的高通信负担，提高计算速度，节省计算资源。
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公开(公告)号：CN117692196A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311689787.2
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/1396 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林的用户状态画像异常监测方法属大数据及用户画像领域，包括采集用户历史时间段内每日的网页访问数据并进行预处理得到训练样本数据；建立每个工作日随机森林模型和不区分工作日全周随机森林模型；根据训练样本数据的登录星期特征将训练样本数据分发至每个工作日的随机森林模型和全周随机森林模型，各随机森林模型基于各自分发到的训练样本数据进行训练得到各工作日的用户状态画像模板和不区分工作日的用户状态画像模板；计算各工作日的用户状态画像模板和不区分工作日的用户状态画像模板的平均路径长度作为基线；对当前用户状态画像数据向量计算异常值得分进行用户行为异常判决。解决内部威胁监测效率低准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN118331733B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410464160.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及用于能源数据安全共享的多方协同计算方法及系统，该方法包括：获取参与能源数据协同计算的各计算机的各参数数据，利用参数数据获得计算机的各进程的进程计算难度特征值，根据不同计算机之间进程计算难度特征值的差值得到两计算机之间的计算机间差异度，根据计算机间差异度得到各计算机集合的计算机集合内密度，从而得到各计算机密钥群组的计算机群组预测分离度，进行密钥更新完成能源数据多方协同计算。本发明旨在降低能源数据协同计算时频繁更新密钥造成的高通信负担，提高计算速度，节省计算资源。
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公开(公告)号：CN117910046B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410302270.1
申请日：2024-03-18
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 郑州大学
Inventor： 王世谦 , 狄立 , 石磊 , 邵志鹏 , 郭军利 , 高宇飞 , 黄秀丽 , 王圆圆 , 和孟佯 , 卜飞飞 , 华远鹏 , 宋大为 , 贾一博 , 韩丁 , 李秋燕 , 于雪辉
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，提出了基于差分隐私保护的电力大数据发布方法，包括：获取电力交易大数据集，对电力交易大数据集进行聚类分析，根据聚类分析结果获取每个聚类簇的加权无向图，根据每个聚类簇的加权无向图计算隐私数据敏感系数，基于隐私数据敏感系数和每个聚类簇的数据特征计算电力数据发布聚合系数，根据电力数据发布聚合系数获取发布隐私预算比例系数，基于发布隐私预算比例系数获取电力交易大数据集发布时进行差分隐私保护的隐私预算分配结果，基于隐私预算分配结果获取最终发布数据。本申请通过分析电力数据的特征构建发布隐私预算比例系数，基于隐私预算比系数提高电力数据发布的质量。
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公开(公告)号：CN117692196B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311689787.2
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/1396 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林的用户状态画像异常监测方法属大数据及用户画像领域，包括采集用户历史时间段内每日的网页访问数据并进行预处理得到训练样本数据；建立每个工作日随机森林模型和不区分工作日全周随机森林模型；根据训练样本数据的登录星期特征将训练样本数据分发至每个工作日的随机森林模型和全周随机森林模型，各随机森林模型基于各自分发到的训练样本数据进行训练得到各工作日的用户状态画像模板和不区分工作日的用户状态画像模板；计算各工作日的用户状态画像模板和不区分工作日的用户状态画像模板的平均路径长度作为基线；对当前用户状态画像数据向量计算异常值得分进行用户行为异常判决。解决内部威胁监测效率低准确率低的问题。
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