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公开(公告)号:CN110046152A
公开(公告)日:2019-07-23
申请号:CN201910316793.0
申请日:2019-04-19
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06F16/215 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种处理用电数据缺失值的方法,属于电力数据处理技术领域,该处理用电数据缺失值的方法包括:步骤1:根据数据缺失情况分析用电数据的缺失类型,确定滑动窗口长度;步骤2:按照用电数据设置的步长调整上述的滑动窗口的位置;步骤3:计算该滑动窗口中的数据缺失率;步骤4:利用滑动窗口中的有效数据补全缺失值;步骤5:判断数据是否处理完毕,若未处理完毕,继续重复上述步骤2至步骤4,若处理完毕,结束整个过程。该该处理用电数据缺失值的方法合理有效地补全了部分缺失数据,为后续数据的利用提供方便。
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公开(公告)号:CN119624695A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202311840718.7
申请日:2023-12-28
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华北电力大学 , 国网河南省电力公司
Abstract: 本发明涉及一种风电出力预测方法和装置,属于大数据技术领域,解决如何通过数据聚合实现高精度的风电出力预测问题。方法包括:选择数据供给者并设置为客户端,采集并预处理风电相关数据;下载加密的全局模型参数,重复执行迭代循环:对加密的全局模型参数进行解密;输入至客户端神经网络并进行训练;更新并加密神经网络模型的局部模型参数,上传至预测中心;聚合各局部模型参数以生成聚合后的全局模型参数,当不满足收敛条件时将全局模型参数发送给每个客户端并重复循环,否则停止循环;生成更新的全局神经网络模型并实时预测风电出力。对共享模型进行加密,在不损失训练精度情况下确保共享模型的安全性和隐私性提升效率,为客户端提供隐私保护。
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公开(公告)号:CN117235121A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311514910.7
申请日:2023-11-15
Applicant: 华北电力大学 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F21/60 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种能源大数据查询方法和系统,属于大数据技术领域,解决由于查询关键词与精确关键词之间的语义差异而导致实际查询内容与期待查询内容差异较大的问题。该方法包括:基于原始查询文本利用编码器神经网络模型生成第一关键词集合并利用PIR技术将第一关键词集合发送给数据拥有者;根据第一关键词集合在关键词索引数据库中选择精确查询关键词以生成第二关键词集合并返回数据查询者;再次利用PIR技术将第二关键词集合发送到数据拥有者,然后基于第二关键词集合在能源大数据库中进行检索并将加密的私有数据查询结果返回给数据查询者,数据拥有者包括关键词索引数据库和能源大数据库。根据查询关键词在关键词索引数据库中选择精确查询关键词。
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公开(公告)号:CN117674303B
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410145601.5
申请日:2024-02-02
Applicant: 华北电力大学 , 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
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/32 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0637 , G06F21/60
Abstract: 本发明涉及一种基于数据价值阈值的虚拟电厂并行控制方法,属于虚拟电厂领域。本发明方法将虚拟电厂并行控制中心作为联邦学习的服务器、将多个虚拟电厂代理商分别作为联邦学习的客户端进行模型迭代训练;在训练时使用改进了二阶动量项的Adam算法中训练LSTM模型;在传递参数时使用差分隐私技术对参数加噪后进行参数传递;在计算全局梯度时使用改进的加权聚合算法计算全局梯度;基于数据资产价值和资产价值阈值判断联邦学习的收敛条件,最后基于训练结果对各虚拟电厂代理商进行并行调节控制。本发明方法可以不损失模型训练精度的情况下确保共享模型的安全性和隐私性提升效率,为虚拟电厂优化调度提供隐私保护,提高企业决策效率和生产效率。
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公开(公告)号:CN117674303A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202410145601.5
申请日:2024-02-02
Applicant: 华北电力大学 , 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
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/32 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0637 , G06F21/60
Abstract: 本发明涉及一种基于数据价值阈值的虚拟电厂并行控制方法,属于虚拟电厂领域。本发明方法将虚拟电厂并行控制中心作为联邦学习的服务器、将多个虚拟电厂代理商分别作为联邦学习的客户端进行模型迭代训练;在训练时使用改进了二阶动量项的Adam算法中训练LSTM模型;在传递参数时使用差分隐私技术对参数加噪后进行参数传递;在计算全局梯度时使用改进的加权聚合算法计算全局梯度;基于数据资产价值和资产价值阈值判断联邦学习的收敛条件,最后基于训练结果对各虚拟电厂代理商进行并行调节控制。本发明方法可以不损失模型训练精度的情况下确保共享模型的安全性和隐私性提升效率,为虚拟电厂优化调度提供隐私保护,提高企业决策效率和生产效率。
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公开(公告)号:CN117235121B
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202311514910.7
申请日:2023-11-15
Applicant: 华北电力大学 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F21/60 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种能源大数据查询方法和系统,属于大数据技术领域,解决由于查询关键词与精确关键词之间的语义差异而导致实际查询内容与期待查询内容差异较大的问题。该方法包括:基于原始查询文本利用编码器神经网络模型生成第一关键词集合并利用PIR技术将第一关键词集合发送给数据拥有者;根据第一关键词集合在关键词索引数据库中选择精确查询关键词以生成第二关键词集合并返回数据查询者;再次利用PIR技术将第二关键词集合发送到数据拥有者,然后基于第二关键词集合在能源大数据库中进行检索并将加密的私有数据查询结果返回给数据查询者,数据拥有者包括关键词索引数据库和能源大数据库。根据查询关键词在关键词索引数据库中选择精确查询关键词。
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公开(公告)号:CN118069688A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202311523187.9
申请日:2023-11-15
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华北电力大学
IPC: G06F16/2452 , G06F16/33 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种基于关键词和私有信息的能源大数据查询方法和系统,属于大数据技术领域,解决用关键词直接查询会增加查询负担等问题。方法包括:基于查询文本利用BERT模型生成第一关键词集合并利用私有信息检索PIR技术将第一关键词集合发送给数据拥有者,BERT模型包括基于自注意力机制的深度网络的Transformer结构;根据第一关键词集合在关键词索引数据库中选择精确查询关键词以生成第二关键词集合并返回数据查询者;再次利用私有信息检索PIR技术将第二关键词集合发送到数据拥有者,然后基于第二关键词集合在能源大数据库中进行检索并将加密的私有数据查询结果返回给数据查询者。通过与关键词索引数据库进行查询交互明确查询者的查询需求。
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公开(公告)号:CN119830310A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202410429563.6
申请日:2024-04-10
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 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F21/60 , G06F18/22 , G06F18/2321
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域,具体涉及用于跨地域分布异构能源数据的安全存储方法及系统,该方法包括:构建各地区异构能源数据的能源零散化分布指数;根据各地区的异构能源数据变化情况构建各地区的能源数据突变序列;构建各地区异构能源数据的能源变化异构性指数;计算各地区异构能源数据的能源特征差异指数,以获取各地区异构能源数据的异构性度量指数;利用马尔科夫聚类算法基于各地区异构能源数据的异构性度量指数构建异构能源数据存储矩阵;对各聚类簇的异构能源数据存储矩阵内的数据进行加密存储。本发明可降低异构能源数据之间的异构性数据特征,提高了异构能源数据存储的安全性。
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公开(公告)号:CN118349679B
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202410500108.0
申请日:2024-04-24
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 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F16/353 , G06F16/334 , G06F18/22 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/047
Abstract: 本发明涉及数据撮合技术领域,具体涉及基于神经网络的任务匹配数据安全撮合方法,该方法包括:采集不同数据源的文本数据集;根据同一数据源文本数据集中的每条文本数据之间的语义信息差异、结构特征相似情况构建任意两条文本数据之间的同源数据关联系数;根据不同数据源中任意两个词语之间的关联规则差异、任意两条文本数据之间的空间信息差异构建任意两条文本数据之间的多节有价匹配代价;采用孪生网络获取不同数据源中任意两条文本数据之间的匹配度,根据匹配度筛选每个数据源中每条文本数据的匹配数据。本发明旨在提高了孪生网络在匹配不同数据源的文本数据时的准确率,进而提高数据撮合的有效性。
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公开(公告)号:CN118427244B
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202410604695.8
申请日:2024-05-15
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: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F18/20 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及敏感数据识别技术领域,具体涉及基于关联挖掘的能源敏感数据智能识别方法,该方法包括:根据能源数据序列之间的关联度强弱得到强关联数据序列;分析一阶差分序列中数据突变情况、能源数据序列拟合曲线的斜率以及季节性变化得到各能源数据序列的影响敏感系数;获取能源数据序列密钥长度LOF异常得分值,结合各能源数据序列的数据传输次数得到各能源数据序列的数据敏感识别度;根据数据敏感识别度构建带权无向图,结合马尔科夫图聚类算法获取真正的能源敏感数据序列。从而实现基于关联挖掘的能源敏感数据智能识别,解决了能源数据之间的关联较为复杂导致强关联数据不易获取的问题,提高了对于能源数据中敏感数据识别的准确度。
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