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公开(公告)号：CN117768147A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311489190.3
申请日：2023-11-09
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请公开了一种提高企业网络安全的系统，主要涉及网络安全技术领域，用以解决现有的内部网络的侵犯事件较高的问题。包括：外网数据接收单元，用于获得第二外网数据，确定第一流量；内网数据接收单元，用于获得第二内网数据，确定第二流量；流量判断单元，用于在第一流量大时，将第二外网数据存储至黑名单；在第二流量大时，将第二外网数据存储至数据缓存区；外网数据发送单元，用于将数据缓存区存储的第二外网数据发送至内网终端信息对应的内网终端；身份认证单元，用于判断是否存在与第二内网数据的内网终端信息一致的数据；在存在一致的数据时，将第二内网数据缓存至数据缓存区中；内网数据发送单元，用于将第二内网数据发送至外部网络。
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公开(公告)号：CN118740462A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410881832.2
申请日：2024-07-03
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开一种数据安全管理方法及系统，涉及信息安全领域，该方法包括将待加密的数据转化为模块矩阵；对模块矩阵随机进行r次种类的模块操作，得到密钥链；所述模块操作为旋转模块矩阵中行或列的数据；利用密钥链对模块矩阵进行加密或解密。本发明能够提高对称加密方法安全性能，进而保证数据安全。
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公开(公告)号：CN117792685A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311625991.8
申请日：2023-11-30
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明涉及数据传输技术领域，具体提供一种电力数据通信系统，包括：数据管理主站和智能终端，所述智能终端通过多条通信链路连接所述数据管理主站；所述智能终端对电力数据进行加密，并将加密数据和秘钥拆分后通过多条通信链路发送至数据管理主站；所述数据管理主站对接收的数据进行整合，得到加密数据和秘钥，利用所述秘钥对加密数据进行解密，得到电力数据。本发明通过在智能终端和数据管理主站的通信过程中，引入加密、分段、分时传输手段，提高了电力数据通信的安全可靠性。
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公开(公告)号：CN116307250A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310389305.5
申请日：2023-04-07
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司 , 山东大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , H02J3/00
Abstract: 本发明提出了一种基于典型日特征选择的短期负荷预测方法及系统，包括：获取历史负荷数据、历史气象数据及预测日气象数据；对历史负荷数据进行聚类，获得负荷特征典型日分类结果，对于聚类之后的每一类负荷，采用聚类中心作为该类负荷的典型日，用于分析每一类负荷的特征；针对每类负荷的典型日，计算各影响因子与负荷之间的最大信息系数和协同度，基于计算结果完成每类负荷的特征选择，获得每类负荷的的特征集；利用历史气象数据及每类负荷的的特征集分别训练神经网络；将预测日气象数据输入至训练后的神经网络中获得负荷预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115714398A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211483186.1
申请日：2022-11-24
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明提供了本发明提供了一种电网配电节能优化系统及方法，属于配电系统技术领域，所述系统包括：融合模块、降损优化控制模块、变压器优化模块、三相不平衡治理模块及无功补偿模块，所述变压器优化模块、三相不平衡治理模块及无功补偿模块通信连接所述融合模块，所述融合模块通信连接所述降损优化控制模块；本发明能够实现自动化配电网无功补偿、三相不平衡治理及变压器经济运行优化，降低了配电网损耗，降低了工作人员的劳动量。
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公开(公告)号：CN113673696B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110963263.2
申请日：2021-08-20
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化联邦学习的电力行业起重作业违章检测方法，该方法包括以下步骤：S1、使用联邦学习C，对A节点和B节点使用本地数据进行训练并得到模型；S2、将步骤S1中得到的模型输入强化学习模块，使用强化学习DQN进行模型融合，调整A节点和B节点模型的权值；S3、强化学习模块通过强化学习，生成强化融合模型；S4、联邦学习C中心节点使用强化融合模型采用加权平均来对A节点和B节点的模型进行模型融合；S5、将融合后的模型下发到A节点和B节点；S6、重复步骤S1到S5，直至模型训练完成。有益效果：使用强化学习保证联邦学习共同建模效果，选择优质节点共同建立模型，降低异构性问题的影响。
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公开(公告)号：CN116402202A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310286208.3
申请日：2023-03-20
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司 , 山东大学
Abstract: 本公开属于电力负荷预测技术领域，具体涉及一种基于超参数优化的母线负荷预测方法及系统，包括：获取历史母线负荷；根据所获取的历史母线负荷和预设的负荷预测模型，完成母线负荷的预测；其中，预设的负荷预测模型采用麻雀搜索算法‑门控循环单元神经网络模型，通过麻雀搜索算法进行门控循环单元神经网络的超参数寻优，根据所得到的优化后的超参数搭建麻雀搜索算法‑门控循环单元神经网络负荷预测模型，预测母线负荷。
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公开(公告)号：CN115730021A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211489724.8
申请日：2022-11-25
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明属于数据管理技术领域，提供了一种实时数据冻结采样管理方法及系统，包括：获取冻结实时数据；根据预设的采样时间范围，对所述冻结实时数据进行提取；将提取得到的数据和预设的电力频率值进行比较，根据比较结果对提取的数据进行分类；根据预设的采样时间范围结束采样；本发明中根据预设的采样时间范围，对所述冻结实时数据进行提取，并将提取得到的数据和预设的电力频率值进行比较，根据比较结果对提取的数据进行分类；通过设定采样的时间范围和进行电力频率值比较，解决了无法保证采样的准确性的问题，减少了对比时间，避免了影响后期监测的准确性和调动决策。
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公开(公告)号：CN113673696A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110963263.2
申请日：2021-08-20
Applicant: 山东鲁软数字科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化联邦学习的电力行业起重作业违章检测方法，该方法包括以下步骤：S1、使用联邦学习C，对A节点和B节点使用本地数据进行训练并得到模型；S2、将步骤S1中得到的模型输入强化学习模块，使用强化学习DQN进行模型融合，调整A节点和B节点模型的权值；S3、强化学习模块通过强化学习，生成强化融合模型；S4、联邦学习C中心节点使用强化融合模型采用加权平均来对A节点和B节点的模型进行模型融合；S5、将融合后的模型下发到A节点和B节点；S6、重复步骤S1到S5，直至模型训练完成。有益效果：使用强化学习保证联邦学习共同建模效果，选择优质节点共同建立模型，降低异构性问题的影响。
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