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龍圖騰網獲悉西安熱工研究院有限公司;華能集團技術創新中心有限公司申請的專利基于電力系統網絡安全數據的可視化報表生成方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115293118B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210929062.5，技術領域涉及：G06F40/18；該發明授權基于電力系統網絡安全數據的可視化報表生成方法及系統是由王藝杰;楊東;王文慶;曾榮漢;朱召鵬;崔逸群;鄧楠軼;董夏昕;朱博迪;劉超飛;畢玉冰;崔鑫;劉迪;肖力煬;劉驍;介銀娟設計研發完成，并于2022-08-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于電力系統網絡安全數據的可視化報表生成方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于電力系統網絡安全數據的可視化報表生成方法及系統，從數據源中獲取電力系統網絡安全數據；預處理所述的原始電力系統網絡安全數據；將預處理后的電力系統網絡安全數據導入訓練好的深度學習模型；挖掘數據特征，確定數據類型；確定與所述數據特征對應的圖表類型，通過選擇的圖表類型展示所述數據；建立可視化報表模板，將已關聯網絡安全數據的圖表導入可視化報表模板中，形成完整的電力系統網絡安全數據可視化報表。本發明有效挖掘了電力系統網絡安全數據的特征，提高了識別數據類型的準確率。

本發明授權基于電力系統網絡安全數據的可視化報表生成方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于電力系統網絡安全數據的可視化報表生成方法，其特征在于，包括以下步驟： 從數據源中獲取原始電力系統網絡安全數據； 預處理所述的原始電力系統網絡安全數據； 將預處理后的電力系統網絡安全數據導入訓練好的深度學習模型，所述深度學習模型采用改進的知識蒸餾模型，所述改進的知識蒸餾模型采用兩個神經網絡同時進行訓練，每個神經網絡在訓練的過程中不僅接受來自真值標記的監督，還參考同伴網絡的學習經驗來進一步提升泛化能力； 所述的改進的知識蒸餾模型中每個網絡在學習過程中有兩個損失函數，一個是監督損失函數，采用交叉熵損失來度量網絡預測的目標類別與真實標簽之間的差異，表示如下： 其中，L1表示第一個神經網絡的監督損失函數，L2表示第二個神經網絡的監督損失函數，xi表示第i個電力系統網絡安全數據，M表示數據樣本的類別總數，m表示數據樣本的第m類，N表示數據樣本總的數量，p1 mxi表示改進的知識蒸餾模型中第一個網絡預測數據xi屬于m類的概率，p2 mxi表示改進的知識蒸餾模型中第二個網絡預測的數據xi屬于m類的概率，yi表示對第i個電力系統網絡安全數據的預測標簽值，Iyi,m是指示函數，當yi＝m時，則Iyi,m＝1，而yi≠m時，則Iyi,m＝0； 另一個是網絡間的交互損失函數，采用KL散度來度量兩個網絡預測概率分布之間的差異，表示如下： 其中，p1表示改進的蒸餾模型中第一個網絡對數據類別預測的概率，p2表示改進的知識蒸餾模型中第二個網絡對數據類別預測的概率，DKLp2||p1與DKLp1||p2表示兩個網絡預測概率分布之間的KL散度； 總的損失函數為 其中，α和β是總的損失函數中的兩個調節因子，控制兩個監督損失函數的權重； 利用深度學習模型挖掘數據特征，通過挖掘數據的各種特征確定數據的類型，具體為：通過改進的知識蒸餾模型挖掘電力系統網絡安全數據的各種特征；確定網絡告警、威脅、異常、安全資產的數據類型；所述各種特征包括TCP連接基本特征、TCP連接的內容特征、基于時間的網絡流量統計特征以及基于主機的網絡流量統計特征； 確定與所述數據特征對應的圖表類型，通過選擇的圖表類型展示所述網絡安全數據； 建立可視化報表模板，將已關聯網絡安全數據的圖表導入可視化報表模板中，形成完整的電力系統網絡安全數據可視化報表。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安熱工研究院有限公司;華能集團技術創新中心有限公司，其通訊地址為：710048 陜西省西安市碑林區興慶路136號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。