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公开(公告)号:CN118134240A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410029640.9
申请日:2024-01-08
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信分公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/25
Abstract: 本申请公开了一种多业务融合的电力数据风险评估方法及系统,其通过采集原始电力数据后,根据电力数据的业务类型对该原始电力数据进行数据划分,并在后端引入数据处理和分析算法来进行划分后的各个电力业务数据集合的分析,以此利用不同业务类型的电力业务数据之间的关联性来全面地进行电力风险等级的评估。这样,能够实现对多业务电力数据的自动处理和风险等级评估,从而为电力系统的运行管理和决策提供有力支持。
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公开(公告)号:CN118473672A
公开(公告)日:2024-08-09
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:CN118427244A
公开(公告)日:2024-08-02
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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公开(公告)号:CN117539739B
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202311689769.4
申请日:2023-12-11
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 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 北京经世万方信息技术有限公司
Inventor: 王世谦 , 狄立 , 王圆圆 , 郭军利 , 邵志鹏 , 卜飞飞 , 姬哲 , 董李锋 , 黄勇 , 韩丁 , 华远鹏 , 高妍 , 李秋燕 , 宋大为 , 贾一博 , 王涵 , 张登锋 , 于雪辉
IPC: G06F11/34 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于双特征的用户连续行为异常监测方法,属大数据领域,从信息系统历史日志文件中采集用户访问行为序列数据进行预处理,生成起始序列和后续序列向量作为训练样本数据;初始化起始序列和后续序列LSTM模型,将起始序列和后续序列向量分别输入对应模型进行训练;利用训练好的模型计算得到两个模型中起始序列和后续序列向量中的每个实例元素的异常得分,基于两个模型中的每个实例元素的异常得分计算异常检测阈值;实时采集的访问操作数据生成起始序列和后续序列向量输入训练好的两个模型,计算两个模型中起始序列和后续序列向量中每个实例元素异常得分进行用户连续行为异常判决。解决用户连续行为监测静态规则限制高误报率和监测延迟。
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公开(公告)号:CN117709327A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202410083357.4
申请日:2024-01-19
Applicant: 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F40/186 , G06Q50/06 , G06Q10/10
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种会议报告的生成方法、装置、设备及介质。采集供电区域的员工的考勤信息、工单完成情况信息与异常消缺信息,根据预设的会议报告模板,将员工考勤信息、工单完成情况信息与异常消缺信息生成与预设的会议报告模板的内容相同的会议报告。本申请中,自动采集会议中需要的信息,并将对应的信息与预设的会议报告模板的内容相同的会议报告,提高了会议报告的生成效率,生成的会议报告可以在开会中展示,以便于参会人员可以直观感受到对应的会议内容,从而提高参会者的体验效果。
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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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公开(公告)号:CN117933762A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202410329920.1
申请日:2024-03-22
Applicant: 西安道法数器信息科技有限公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
Inventor: 董李锋
IPC: G06Q10/0637 , G06F18/10 , G06F18/20 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F18/243
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法,该方法包括:获取能源互联网营销服务系统的数据库中各服务对象在各服务单号下的各服务属性,获取各服务属性下的各真实联袂组合,构建各真实联袂组合的全局过渡平滑系数与综合过渡平滑指数,根据各服务属性的属性特征向量构建各服务属性的平滑无向图,结合平滑无向图及CPM算法得到平滑无向图中各社区重叠节点的重叠节点社区归属度,根据重叠节点社区归属度得到各服务属性的数据纯净修正系数,根据数据纯净修正系数完成数据采集。本发明旨在提高能源互联网营销服务系统中异常数据识别的精准度,实现能源互联网营销服务系统的数据采集。
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公开(公告)号:CN117539739A
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311689769.4
申请日:2023-12-11
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 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 北京经世万方信息技术有限公司
Inventor: 王世谦 , 狄立 , 王圆圆 , 郭军利 , 邵志鹏 , 卜飞飞 , 姬哲 , 董李锋 , 黄勇 , 韩丁 , 华远鹏 , 高妍 , 李秋燕 , 宋大为 , 贾一博 , 王涵 , 张登锋 , 于雪辉
IPC: G06F11/34 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于双特征的用户连续行为异常监测方法,属大数据领域,从信息系统历史日志文件中采集用户访问行为序列数据进行预处理,生成起始序列和后续序列向量作为训练样本数据;初始化起始序列和后续序列LSTM模型,将起始序列和后续序列向量分别输入对应模型进行训练;利用训练好的模型计算得到两个模型中起始序列和后续序列向量中的每个实例元素的异常得分,基于两个模型中的每个实例元素的异常得分计算异常检测阈值;实时采集的访问操作数据生成起始序列和后续序列向量输入训练好的两个模型,计算两个模型中起始序列和后续序列向量中每个实例元素异常得分进行用户连续行为异常判决。解决用户连续行为监测静态规则限制高误报率和监测延迟。
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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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