公开(公告)号：CN118296519A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410205625.5

申请日：2024-02-23

Applicant: 南京航空航天大学 ,  国网上海市电力公司 ,  南京南瑞信息通信科技有限公司 ,  国网电力科学研究院有限公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 廖俊轩 ,  李静 ,  王路航 ,  吴金龙 ,  顾荣斌 ,  何旭东 ,  方晓蓉 ,  邵佳炜 ,  张晶 ,  潘晨灵 ,  刘文意 ,  刘金锁 ,  胡游君 ,  周忠冉 ,  邹徐熹 ,  沈耀威 ,  邱玉祥 ,  魏训虎 ,  樊泽宇 ,  施健

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于动态图神经网络的信息物理系统时间序列异常检测方法和装置，包括：采用解耦图注意力提取并分离信息物理系统时间序列的动、静态特征；使用特征重构模块将分离的静态特征转化为图的拓扑结构，动态特征转化为拓扑结构上的动态信息，使特征重构为动态图形式；利用基于趋势特征提取的预测器，结合动态图和原序列中趋势特征，实现对序列未来值的预测；利用训练好的模型预测测试数据，以预测数据和真实数据之间的误差作为判断时序数据某个点为异常的可能性，最终实现对信息物理系统中异常的检测。本发明充分考虑了动、静态特征的发展变化与动、静态特征之间的相互作用，提升了复杂时空特征的建模能力，提升了异常检测的准确性。

公开(公告)号：CN116760742B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202310749445.9

申请日：2023-06-21

Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 ,  国网电力科学研究院有限公司 ,  国网上海市电力公司 ,  南京航空航天大学 ,  国家电网有限公司

Inventor： 胡游君 ,  刘金锁 ,  邱玉祥 ,  刘军 ,  邹徐熹 ,  沈耀威 ,  顾亚林 ,  李马峰 ,  张俊杰 ,  邱文元 ,  施健 ,  刘皓 ,  谢伟 ,  唐跃中 ,  张王俊 ,  卢士达 ,  张露维 ,  冯天波 ,  何旭东 ,  卲佳炜 ,  王虹岚 ,  时宽治 ,  李静 ,  羊麟威

IPC: H04L43/0823 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  H04L43/0888

Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段时空融合的网络流量深度异常检测方法及系统，首先使用图注意力网络和门控时间卷积网络分别提取网络流量的时空特征，然后采用双仿射模块对时空特征进行深度融合，并提出了多阶段逐层传播机制来增强模型对原始数据的特征提取，提高模型的异常识别能力，再通过对自编码器采用对抗训练的方式来放大异常的重构误差，增加了双解码器对异常样本的区分能力。本发明有效的提高了模型的泛化能力和拟合能力，同时对中间潜变量特征表示运用K‑means算法进行特征聚类，将特征与簇心的最大距离作为判断异常的标准之一，有效的减少了模型的虚警率。

公开(公告)号：CN117540333A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311078583.5

申请日：2023-08-24

Applicant: 南京航空航天大学 ,  国网上海市电力公司 ,  南京南瑞信息通信科技有限公司 ,  国网电力科学研究院有限公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 杨松林 ,  李静 ,  钱李烽 ,  吴金龙 ,  顾荣斌 ,  何旭东 ,  方晓蓉 ,  邵佳炜 ,  张皛 ,  潘晨灵 ,  刘文意 ,  刘金锁 ,  胡游君 ,  周忠冉 ,  李马峰 ,  蔡世龙 ,  潘安顺 ,  顾亚林 ,  张俊杰 ,  邱文元 ,  富思

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于时空信息融合的多传感器数据异常检测方法，包括：采用多尺度卷积注意力对多传感器时序数据进行时空特征提取；使用交叉注意力关联互补特征的特征矩阵以对多传感器时序数据的时空信息进行深度融合；利用通道注意力从传感器角度聚合特征，通过全连接层为特征构建注意力权重，进一步增强时空信息的融合效果；利用训练好的模型重构测试数据，以重构数据和真实数据之间的误差作为判断时序数据某个点为异常的可能性，最终实现对多传感器数据异常的检测。本发明充分考虑了时间和空间信息之间的相互作用，实现了跨特征交互的时空融合，提升了传感器数据异常检测的准确性。

公开(公告)号：CN116760742A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310749445.9

申请日：2023-06-21

Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 ,  国网电力科学研究院有限公司 ,  国网上海市电力公司 ,  南京航空航天大学 ,  国家电网有限公司

Inventor： 胡游君 ,  刘金锁 ,  邱玉祥 ,  刘军 ,  邹徐熹 ,  沈耀威 ,  顾亚林 ,  李马峰 ,  张俊杰 ,  邱文元 ,  施健 ,  刘皓 ,  谢伟 ,  唐跃中 ,  张王俊 ,  卢士达 ,  张露维 ,  冯天波 ,  何旭东 ,  卲佳炜 ,  王虹岚 ,  时宽治 ,  李静 ,  羊麟威

IPC: H04L43/0823 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  H04L43/0888

Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段时空融合的网络流量深度异常检测方法及系统，首先使用图注意力网络和门控时间卷积网络分别提取网络流量的时空特征，然后采用双仿射模块对时空特征进行深度融合，并提出了多阶段逐层传播机制来增强模型对原始数据的特征提取，提高模型的异常识别能力，再通过对自编码器采用对抗训练的方式来放大异常的重构误差，增加了双解码器对异常样本的区分能力。本发明有效的提高了模型的泛化能力和拟合能力，同时对中间潜变量特征表示运用K‑means算法进行特征聚类，将特征与簇心的最大距离作为判断异常的标准之一，有效的减少了模型的虚警率。

公开(公告)号：CN116522265A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310462292.X

申请日：2023-04-25

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  南京南瑞信息通信科技有限公司 ,  国网电力科学研究院有限公司 ,  南京航空航天大学

Inventor： 谢伟 ,  吴金龙 ,  顾荣斌 ,  何旭东 ,  方晓蓉 ,  邵佳炜 ,  张晶 ,  潘晨灵 ,  刘文意 ,  刘金锁 ,  胡游君 ,  周忠冉 ,  李马峰 ,  蔡世龙 ,  潘安顺 ,  顾亚林 ,  张俊杰 ,  邱文元 ,  富思 ,  李静 ,  时宽治 ,  王虹岚

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了基于多尺度双向时空信息融合的工业互联网时序数据异常检测方法及装置，包括基于GAT和BiLSTM的双向时空特征提取、基于多尺度门控TCN的多尺度特征提取、基于双仿射的特征融合编码、基于变分自编码的对抗训练的和基于工业时序数据重构误差的异常检测。本发明首先通过构建的双向时空特征提取模块依次捕获多个时间序列之间的相关性和双向依赖性。其次，采用设计的多尺度特征提取模块自适应的提取时间序列的多尺度时序特征，并引入双仿射特征融合编码模块实现多尺度时序特征和双向时空特征的交叉融合，增强模型对原始数据的特征提取。最后，提出了结合对抗训练的变分自编码器来放大异常的重构误差并增强模型对训练数据噪声的抗干扰能力，提高了本发明对异常数据的区分能力和检测性能。

公开(公告)号：CN118301092A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410303496.3

申请日：2024-03-15

Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 ,  国网上海市电力公司 ,  南京航空航天大学 ,  国家电网有限公司

Inventor： 邹徐熹 ,  刘军 ,  魏训虎 ,  胡游君 ,  刘金锁 ,  周忠冉 ,  邱玉祥 ,  李马峰 ,  蔡世龙 ,  沈耀威 ,  刘赛 ,  潘安顺 ,  顾亚林 ,  张俊杰 ,  邱文元 ,  富思 ,  樊泽宇 ,  刘皓 ,  施健 ,  万明 ,  赵华 ,  方晓蓉 ,  张皛 ,  李静 ,  王虹岚 ,  李飞

IPC: H04L47/2483 ,  H04L67/10 ,  H04L67/12 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的分布式物联网设备识别方法及系统，包括流量数据预处理、深度指纹提取、基于知识蒸馏的设备识别、生成式知识蒸馏和模型聚合五部分。本发明在边缘设备方面，提出了轻量级设备指纹识别模型，提取网络流量会话中的时序信息以及特征间信息以生成可识别的指纹，并训练一个高效的分类器实现指纹识别；在中央服务器方面，设计了基于生成式知识蒸馏的异构联邦学习算法，通过训练变分生成器以无代理数据的方式集成本地信息并利用集成知识指导局部模型，从而解决分布式场景下的统计异构问题。提升分布式物联网设备识别的效果和可行性。

公开(公告)号：CN117354251A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311282952.2

申请日：2023-09-28

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  国网电力科学研究院有限公司 ,  南京航空航天大学 ,  国家电网有限公司

Inventor： 谢伟 ,  顾荣斌 ,  何旭东 ,  方晓蓉 ,  吴金龙 ,  邵佳炜 ,  张皛 ,  潘晨灵 ,  刘文意 ,  刘金锁 ,  邹徐熹 ,  邱玉祥 ,  高雪 ,  刘赛 ,  万明 ,  赵华 ,  张磊 ,  宋凯 ,  张华锋 ,  李静

IPC: H04L47/2441 ,  H04L47/2483 ,  H04L43/0876 ,  H04L9/40 ,  H04L41/16 ,  H04L9/32 ,  H04L69/22 ,  H04L41/0894 ,  G16Y40/10 ,  G16Y40/20 ,  G16Y40/35 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/23 ,  G06F18/243 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种电力物联终端特征的自动化提取方法，包括：对电力物联终端的流量信息进行识别；设定特征分级规则，对设备特征信息进行分类并打标签，分为浅层特征和深度特征；在边缘节点提取设备的浅层特征，在云端提取设备的深度特征；分析各个标签的异常特性，对提取的特征进行相关度分析，筛选出相关度高的特征值；构建多种模式的特征提取模型；结合工作流自动化编排构建得到的多种模式的特征提取模型。本发明在对报文实现解析的基础上，对设备上传的流量进行检测和分级，根据业务实际情况，在边缘终端和云端按需执行不同的特征信息提取，并且将特征提取的流程自动化，能够提升计算效率，降低网络时延影响，减少云端计算和存储成本。

公开(公告)号：CN117319015A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311216211.4

申请日：2023-09-19

Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 ,  国网上海市电力公司 ,  南京航空航天大学 ,  国家电网有限公司

Inventor： 刘金锁 ,  李马峰 ,  潘安顺 ,  张俊杰 ,  刘军 ,  蔡世龙 ,  胡游君 ,  周忠冉 ,  顾亚林 ,  邱文元 ,  富思 ,  邱玉祥 ,  谢伟 ,  唐跃中 ,  卢士达 ,  陈宇 ,  彭巍 ,  刘逸逸 ,  王亮 ,  何旭东 ,  位雪银 ,  李静

IPC: H04L9/40 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种基于可信标识的终端载体自动辨识方法，包括：采集待辨识的终端载体的硬件信息、用户信息、历史登录信息和历史交互信息；构建用户分类模型，得到用户所属类型；对待辨识的终端载体的硬件信息和用户信息进行哈希处理，将得到的第一标识与可信标识库中的第一历史标识进行比对，根据比对结果对终端载体进行辨识；如果比对失败，对待辨识的终端载体的硬件信息、用户信息和用户所属类型进行哈希处理，将得到的第二标识与可信标识库中的第二历史标识进行比对，根据比对结果对终端载体进行辨识。本发明能够对请求连接的电力物联终端载体进行自动辨识，降低系统资源消耗。

公开(公告)号：CN117201646A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311285515.6

申请日：2023-09-28

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  国网电力科学研究院有限公司 ,  南京航空航天大学 ,  国家电网有限公司

Inventor： 卢士达 ,  吴金龙 ,  顾荣斌 ,  潘晨灵 ,  方晓蓉 ,  何旭东 ,  邵佳炜 ,  张皛 ,  刘文意 ,  刘金锁 ,  胡游君 ,  周忠冉 ,  邹徐熹 ,  沈耀威 ,  刘军 ,  魏训虎 ,  樊泽宇 ,  刘皓 ,  位雪银 ,  李静

IPC: H04L69/22 ,  H04L69/16 ,  H04L43/028 ,  H04L43/04 ,  H04L41/0663

Abstract: 本发明公开了一种电力物联终端报文的深度解析方法，包括：通过数据镜像对电力物联终端的报文数据进行无扰采集；构建协议树的层级关系；按照协议树的层级关系对采集的电力物联终端的报文数据进行逐层解析；采用协议逆向工程对解析后的数据进行处理，获取电力物联终端的通信协议，并提取通信过程中产生的操作指令含义，操作指令含义包含对设备行为指令、有效负载数据的行为含义。本发明同时兼顾报文解析的无扰采集、实时性解析和深度解析，有效实现全域物联管理，同时具备可移植性，能够实现电力物联终端设备能力扩展的可扩展性和一致性，为电力物联终端设备自动注册、业务快速上线提供了有力的技术支持，提升电力物联终端设备的工作效率。

公开(公告)号：CN119168057A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411083847.0

申请日：2024-08-08

Applicant: 南京航空航天大学 ,  国网上海市电力公司 ,  国网电力科学研究院有限公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 王路航 ,  李静 ,  杨松林 ,  钱李烽 ,  吴金龙 ,  顾荣斌 ,  何旭东 ,  方晓蓉 ,  邵佳炜 ,  张皛 ,  潘晨灵 ,  刘文意 ,  刘金锁 ,  胡游君 ,  周忠冉 ,  李马峰 ,  蔡世龙 ,  潘安顺 ,  顾亚林 ,  张俊杰 ,  邱文元 ,  富思

IPC: G06N5/04 ,  G06N5/045 ,  G06N5/022 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/2433 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种用于多元时序数据的异常事件根因定位方法和装置，方法包括：采用离散小波变换对原始时间序列进行分解，分别提取分解得到的不同尺度下频率分量的空间特征和时间特征，对拼接结果进行逆小波变换以合成时间序列；采用聚类算法和异动归因算法，根据特征的相似性将特征分组，并识别出与异常最相关的特征维度；确定与异常最相关的聚类中各个特征的因果关系和发生顺序，构建得到根因链；分析根因链中的特征顺序，定位到引发异常的根因；结合根因故障溯源与诊断知识库中的知识和经验，为已定位的根因提供解释说明和解决方案。本发明实现了对根源故障的追踪，深入挖掘时间序列数据中的异常现象，揭示导致这些异常的潜在原因。