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龍圖騰網(wǎng)獲悉佳源科技股份有限公司申請的專利基于智能遠(yuǎn)程控制的用電采集安全監(jiān)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119171638B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411662601.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J13/00；該發(fā)明授權(quán)基于智能遠(yuǎn)程控制的用電采集安全監(jiān)測方法是由孟珊珊;任曉先;孟軍;王偉勛;劉加旭設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于智能遠(yuǎn)程控制的用電采集安全監(jiān)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于智能遠(yuǎn)程控制的用電采集安全監(jiān)測方法，涉及電力系統(tǒng)安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過識別用電管轄區(qū)域內(nèi)的分布式局域用電結(jié)構(gòu)，建立帶有節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)類型標(biāo)識的用電結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D。基于攻擊安全和行為安全兩個(gè)維度，輔助態(tài)勢辨識和意圖解析，挖掘事件關(guān)聯(lián)樹。結(jié)合拓?fù)鋱D和事件關(guān)聯(lián)樹，構(gòu)建遠(yuǎn)程監(jiān)測平臺，通過主被動(dòng)轉(zhuǎn)換單元進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測更新。平臺對用電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行感知和采集安全性評估，生成安全監(jiān)測單，并基于此為前端設(shè)備提供用電指導(dǎo)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制管理。解決了現(xiàn)有用電采集系統(tǒng)中安全隱患難以實(shí)時(shí)識別與響應(yīng)，存在決策偏差的技術(shù)問題，達(dá)到了對用電網(wǎng)絡(luò)潛在安全隱患的實(shí)時(shí)識別和響應(yīng)，有效避免決策偏差的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)基于智能遠(yuǎn)程控制的用電采集安全監(jiān)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于智能遠(yuǎn)程控制的用電采集安全監(jiān)測方法，其特征在于，所述方法包括： 針對用電管轄區(qū)域，識別分布式的局域用電結(jié)構(gòu)，建立用電結(jié)構(gòu)拓?fù)洌渲校鲇秒娊Y(jié)構(gòu)拓?fù)涞耐負(fù)涔?jié)點(diǎn)標(biāo)識有結(jié)構(gòu)類型； 以攻擊安全與行為安全為安全維度，輔助態(tài)勢辨識與意圖解析，挖掘事件關(guān)聯(lián)樹； 結(jié)合所述用電結(jié)構(gòu)拓?fù)渑c所述事件關(guān)聯(lián)樹，構(gòu)建遠(yuǎn)程監(jiān)測平臺，其中，所述遠(yuǎn)程監(jiān)測平臺基于主被動(dòng)轉(zhuǎn)換單元進(jìn)行監(jiān)測更新； 輔助所述遠(yuǎn)程監(jiān)測平臺，進(jìn)行用電聯(lián)網(wǎng)感知與用電采集安全性評估，確定安全監(jiān)測單； 基于所述安全監(jiān)測單進(jìn)行前端用電指導(dǎo)，輔助所述遠(yuǎn)程監(jiān)測平臺進(jìn)行遠(yuǎn)程控制管理； 所述挖掘事件關(guān)聯(lián)樹，包括： 檢索并調(diào)取用電采集安全記錄，通過解析用電特征與數(shù)據(jù)流，確定記錄信息組，其中，各組記錄信息對應(yīng)一記錄事件； 遍歷所述記錄信息組，逐組劃分直觀部分與非直觀部分； 確定所述直觀部分的事件關(guān)聯(lián)特征； 遍歷所述非直觀部分，進(jìn)行行為辨識有意圖理解，確定非直觀部分的事件關(guān)聯(lián)特征，其中，所述非直觀部分帶有偏向引導(dǎo)標(biāo)記； 融合所述直觀部分與所述非直觀部分的事件關(guān)聯(lián)特征，集成整合確定所述事件關(guān)聯(lián)樹，其中，所述事件關(guān)聯(lián)樹與記錄事件存在對應(yīng)關(guān)系； 所述遠(yuǎn)程監(jiān)測平臺基于主被動(dòng)轉(zhuǎn)換單元進(jìn)行監(jiān)測更新，包括： 通過傳感聯(lián)網(wǎng)感知，確定被動(dòng)感知信息，所述被動(dòng)感知信息為； 將所述被動(dòng)感知信息回傳至所述主被動(dòng)轉(zhuǎn)換單元，通過感知態(tài)勢分析與事件關(guān)聯(lián)特征挖掘，確定被動(dòng)感知邏輯； 對所述被動(dòng)感知邏輯進(jìn)行最小邏輯粒度分解與邏輯轉(zhuǎn)換融合，確定監(jiān)測邏輯； 基于所述監(jiān)測邏輯，對所述遠(yuǎn)程監(jiān)測平臺進(jìn)行更新； 獲取主被動(dòng)轉(zhuǎn)換單元，包括： 以態(tài)勢感知-態(tài)勢認(rèn)知-風(fēng)險(xiǎn)處置-風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)為底層邏輯，構(gòu)建被動(dòng)分支； 獲取主被動(dòng)轉(zhuǎn)換邏輯庫，以邏輯內(nèi)競為模式，構(gòu)建轉(zhuǎn)換分支，所述轉(zhuǎn)換分支用于挖掘主被動(dòng)邏輯關(guān)系； 協(xié)同所述被動(dòng)分支與所述轉(zhuǎn)換分支，確定所述主被動(dòng)轉(zhuǎn)換單元； 融合所述直觀部分與所述非直觀部分的事件關(guān)聯(lián)特征之后，包括： 遍歷所述事件關(guān)聯(lián)特征，基于風(fēng)險(xiǎn)等級確定前兆節(jié)點(diǎn)，其中，基于前兆節(jié)點(diǎn)的時(shí)間跨度與所述風(fēng)險(xiǎn)等級呈正相關(guān)； 確定基于所述前兆節(jié)點(diǎn)的前兆特征值，對所述事件關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行標(biāo)記，生成所述事件關(guān)聯(lián)樹； 針對攻擊安全維度，確定攻擊鏈并定位前兆節(jié)點(diǎn)，融合所述前兆節(jié)點(diǎn)的惡意代碼滲透特征，對所述事件關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行補(bǔ)償。

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