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公开(公告)号：CN114238885A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111372249.1
申请日：2021-11-18
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Inventor： 张文哲 , 陶文伟 , 刘映尚 , 庞晓健 , 苏扬 , 胡海生 , 李少森 , 王彬筌 , 胡朝辉 , 陈海光 , 李汉巨 , 陈善锋 , 余芸 , 明哲 , 冯国聪 , 彭伯庄 , 胡钊 , 罗强
IPC: G06F21/31
Abstract: 本申请涉及一种用户异常登录行为识别方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取目标用户当前登录行为对应的当前登录信息；根据当前登录时间点、当前登录位置、当前登录行为与前一登录行为之间的登录时间间隔，确定当前登录行为对应的登录时间异常概率、登录位置异常概率和登录时间间隔异常概率；并根据前一登录行为所登陆在先服务器的在先服务器标识和当前服务器标识和在先服务器标识，确定当前登录行为表征从在先服务器转移到当前服务器的服务器迁移异常概率；根据登录时间异常概率、登录位置异常概率、服务器迁移异常概率和登录时间间隔异常概率，对目标用户的当前登陆行为进行异常识别。采用本方法能够准确识别用户异常登录行为。
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公开(公告)号：CN117371510A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311433759.4
申请日：2023-10-31
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于领域泛化的电力负荷预测模型训练方法和装置。所述方法包括：获取在预测时间段内针对目标电力节点的电力约束数据；从电力约束数据中筛选出与目标电力节点的历史电力负荷时序数据相关的候选时序数据；将候选时序数据划分为至少两个单位序列，按照目标组合方式重组各单位序列，得到重组序列；单位序列的数量大于重组序列的数量；根据重组序列，训练待训练的电力负荷预测模型，得到训练后的电力负荷预测模型，将训练后的电力负荷预测模型作为预训练的电力负荷预测模型。采用本方法能够基于领域泛化训练电力负荷预测模型，从而提升电力负荷预测模型的泛化能力，进而提高电力负荷预测模型输出的电力负荷数据预测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN112671764B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011541111.5
申请日：2020-12-23
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种密钥同步方法、装置、服务器及计算机可读存储介质。该方法包括：根据预设的同步配置文件中的操作权限，从多台加密认证装置中获取每台加密认证装置的密钥信息；其中，同步配置文件包括加密认证装置的操作权限以及加密认证装置的同步模式；根据加密认证装置的同步模式从多台加密认证装置中确定基准加密认证装置；根据基准加密认证装置的密钥信息对应的校验值，对多台加密认证装置中的其他非基准加密认证装置中的密钥信息进行同步。该方法能够简化密钥同步操作的流程，同时服务器能够及时对加密认证装置进行密钥同步，且同步效率以及准确率高。
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公开(公告)号：CN112688943A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011539738.7
申请日：2020-12-23
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种动态密码生成方法、服务器、终端设备以及计算机可读存储介质，该方法包括：接收来自于不同应用软件的动态密码生成请求；动态密码生成请求携带对应应用软件的应用标识以及登录应用软件的用户名；根据动态密码生成请求生成不同应用软件各自对应的合法动态密码，合法动态密码携带应用软件的应用标识以及用户名；将不同的合法动态密码分别发送至不同用户名对应的终端设备。该方法在技术上实现了统一化，不同的应用软件能够通过同一服务器生成与应用软件各自对应的动态密码，节约了资源，同时，提高了动态密码生成的效率。
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公开(公告)号：CN112738018A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011376029.1
申请日：2020-11-30
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种ARP欺骗检测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待分析局域网中各主机的镜像流量；从所述镜像流量中提取ARP回复报文；根据所述ARP回复报文携带的MAC地址和IP地址，通过构建MAC地址和IP地址的映射表，对所述ARP回复报文进行初步检测；当所述初步检测的结果存在异常时，根据所述ARP回复报文信息，生成与主机对应的目标特征向量；基于预设的基准参考库，对所述目标特征向量进行二次检测，确定是否存在ARP欺骗攻击。采用本方法能够精准的捕获ARP欺骗攻击，达到了局域网内各主机的ARP欺骗检测，实现了精准全面的ARP欺骗检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112671764A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011541111.5
申请日：2020-12-23
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种密钥同步方法、装置、服务器及计算机可读存储介质。该方法包括：根据预设的同步配置文件中的操作权限，从多台加密认证装置中获取每台加密认证装置的密钥信息；其中，同步配置文件包括加密认证装置的操作权限以及加密认证装置的同步模式；根据加密认证装置的同步模式从多台加密认证装置中确定基准加密认证装置；根据基准加密认证装置的密钥信息对应的校验值，对多台加密认证装置中的其他非基准加密认证装置中的密钥信息进行同步。该方法能够简化密钥同步操作的流程，同时服务器能够及时对加密认证装置进行密钥同步，且同步效率以及准确率高。
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公开(公告)号：CN114419339A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210327615.X
申请日：2022-03-30
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于电力肖像的数据重建模型训练的方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取高频新能源数据样本集合；基于多个高频新能源数据样本，获取每个高频新能源数据样本的高频新能源图像样本，再获取低频新能源图像样本；基于低频新能源图像样本，通过待训练数据重建模型获取重建新能源图像样本；基于高频新能源图像样本以及重建新能源图像样本，获取每个高频新能源数据样本对应的感知损失；基于每个高频新能源数据样本对应的感知损失，对待训练数据重建模型的模型参数进行更新，通过更新后的模型参数得到目标数据重建模型。采用本方法保留高频新能源数据的高频细节，保证低频新能源数据至高频新能源数据升频重建的准确度。
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公开(公告)号：CN115879691A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211343391.8
申请日：2022-10-29
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N5/01 , G06F16/901 , G06F16/215 , G06F16/28 , H02J3/46
Abstract: 本发明公开了基于大数据的人工智能电力调度决策系统及方法,该系统包括：多模型融合电力数据处理单元，用于对电力数据利用算法进行处理，得到计算结果；电力调度全过程单元，用于实现发电站电力输送、变电站电力变压、变电站电力分配以及居民电力连接；大数据算法调配单元，用于提供人工智能算法和基础数据预处理算法；系统统一协调管理单元，用于将不同模型下的电力数据、大数据算法调配单元、电力调度数据库，进行全过程的调配与管制；电力调配场景选择单元，用于在不同的场景下进行电力数据的调度方式的选择。本发明解决了电力行业生产中业务场景关联少等问题，对电力行业数字化及智能化发展有着重要作用。
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公开(公告)号：CN115630949A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211352949.9
申请日：2022-10-29
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了基于人工智能的电力设备检测系统及方法,该系统包括电力设备信息获取单元、电力设备信息标准格式单元、故障异常发现单元、电力设备检测标准设定单元、电力设备信息动态录入更新单元、电力设备检测单元、电力设备协调检测单元、电力设备数据模型算法单元、检测结果发送单元、检测数据反馈单元。本发明提供的基于人工智能的电力设备检测系统及方法通过算法自动发现需要进行一致性检测的电力设备信息数据，通过机器特征提取电力设备信息一致性检测规则，降低了电力设备信息一致性检测的漏报、误报率，降低了人力成本，提高了一致性检测的效率。
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公开(公告)号：CN118228154A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410289098.0
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/23 , G06F18/15 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及电网数据检测技术领域，涉及一种电网频率异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测的电网频率数据；根据滑动窗口的预设窗口大小和预设步长，将所述电网频率数据划分为至少一个子序列；按照预设异常特征维度，将至少一个子序列进行归一化处理；获取孤立森林的检测模型；根据所述孤立森林的检测模型，对归一化处理后的至少一个子序列进行异常检测，获得异常数据；对所述异常数据进行聚类分析，获得所述异常数据的异常类型。采用本方法能够在检测海量电网频率数据的异常类型的情况下，提高检测效率。
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