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龙图腾网恭喜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申请的专利用于能源大数据的安全防护策略优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117857019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410151014.7，技术领域涉及：H04L9/06；该发明授权用于能源大数据的安全防护策略优化方法及系统是由王世谦;田春筝;狄立;李秋燕;贾一博;卜飞飞;王圆圆;闫利;宋大为;韩丁;华远鹏;牛斌斌;于雪辉;王玉乐;王始龙设计研发完成，并于2024-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于能源大数据的安全防护策略优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据加密技术领域，具体涉及用于能源大数据的安全防护策略优化方法及系统，该方法包括：获取能源数据实体的各实体区间序列；计算时刻占比值，构建各时段的高峰极值序列；获取各时刻的二级序列，构建各时段的能源震荡显著因子以及各时刻的局部峰值强度，基于此计算各时刻的综合峰值概率；采用DPC算法对时刻峰值向量聚类，提取实体区间代表峰值簇；计算实体区间代表峰值簇的高峰区间真实系数；构建各时序区间的高峰时刻相似扩展范围，根据高峰时刻相似扩展范围结合RSA加密算法对能源数据进行自适应加密处理。从而实现对能源大数据的安全防护策略进行优化，提高能源大数据安全防护共享的效率。

本发明授权用于能源大数据的安全防护策略优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于能源大数据的安全防护策略优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：对于能源数据，将每个电力能源消耗需求方作为一个电力数据实体，采集电力数据实体在各采集时刻的耗电量组成实体电力数据序列，将实体电力数据序列均分为各时序区间，各时序区间的耗电量组成各实体区间电力序列；对于各实体区间电力序列，根据实体区间电力序列中的各电力数据以及对应时刻计算时刻占比值，构建各电力时段的高峰极值序列；所述时刻占比值为实体区间电力序列中每个时刻的位置与最大时刻的位置的比值，将实体区间电力序列中聚集且大于等于电力分割阈值的电力数据的时刻构成电力时段，获取电力时段的极值点，将极值点按照时刻占比值排序获取高峰极值序列；根据实体区间电力序列中各电力数据及近邻电力数据获取各时刻的二级电力序列，以每个时刻为中心选取左右预设数量个电力数据按照时间顺序排序作为各时刻的二级电力序列，根据实体区间电力序列中各电力时段的电力数据以及高峰极值序列中极值点的时刻占比值构建各电力时段的电力震荡显著因子；根据各时刻的电力数据以及二级电力序列中各电力数据得到各时刻的局部电力峰值强度，所述局部电力峰值强度为各时刻的电力数据与二级电力序列中各电力数据的差值的总和的归一化值；根据各时刻的局部电力峰值强度以及各时刻所在电力时段的电力震荡显著因子得到各时刻的电力综合峰值概率，根据时刻与电力时段的所属关系，通过电力振荡显著因子和局部电力峰值强度获取电力综合峰值概率；将各时刻归一化的时刻占比值、局部电力峰值强度及电力综合峰值概率组成各时刻的时刻峰值向量，采用DPC算法对时刻峰值向量聚类，将电力综合峰值概率均值最大的聚类簇作为实体区间代表峰值簇；根据实体区间代表峰值簇中各数据点的局部密度及时刻占比值得到实体区间代表峰值簇的电力高峰区间真实系数；根据实体区间电力序列中各数据的时刻占比值及电力高峰区间真实系数构建各时序区间的高峰时刻相似扩展范围，根据高峰时刻相似扩展范围结合RSA加密算法对电力数据进行自适应加密处理；所述构建各电力时段的电力震荡显著因子包括：对于各电力时段，计算电力时段内电力数据的均值，获取所述均值与实体区间电力序列的电力分割阈值的差值绝对值；计算高峰极值序列的相邻极值点中后一极值点与前一极值点的时刻占比值的差值绝对值，记为第一差值绝对值，将所述第一差值绝对值作为以自然常数为底数的指数函数的指数，获取所有所述相邻极值点的所述指数函数的计算结果的和值；计算所述差值绝对值与所述和值的比值，将高峰极值序列中的元素个数与所述比值的乘积作为电力时段的电力震荡显著因子；所述根据实体区间电力序列中各数据的时刻占比值及电力高峰区间真实系数构建各时序区间的高峰时刻相似扩展范围，包括：将实体区间代表峰值簇中所有数据的时刻占比值均值作为实体区间电力序列的高峰时刻值，将第n个电力数据实体中所有实体区间电力序列的高峰时刻值组成第n个电力数据实体的高峰时刻序列，将高峰时刻序列作为贝叶斯在线变点检测算法的输入，将输出的贝叶斯突变点对应的时序区间作为高峰时刻突变区间；对于第n个电力数据实体的第m个时序区间，将其左侧且时间间隔最近的高峰时刻突变区间作为第m个时序区间的左突变区间，将其右侧且时间间隔最近的高峰时刻突变区间作为第m个时序区间的右突变区间，n表示第n个电力数据实体，m表示第m个时序区间；第n个电力数据实体中第m个时序区间向左、向右侧所取的相邻相似区间个数分别记为表达式分别为： 式中，为第n个电力数据实体中第m个时序区间的电力特征向量，分别为第n个电力数据实体中第m个时序区间的左、右突变区间对应的电力特征向量，Cos为余弦相似度，是第n个电力数据实体中第m个时序区间的左、右突变区间对应的高峰突变概率，α为预设大于零的调参因子，其中，所述电力特征向量由高峰时刻值和电力高峰区间真实系数组成；第n个电力数据实体中第m个时序区间的高峰时刻相似扩展范围为所述根据高峰时刻相似扩展范围结合RSA加密算法对电力数据进行自适应加密处理，包括：对于第n个电力数据实体的第m个时序区间，当其它任意一个时序区间的高峰时刻相似扩展范围包含第m个时序区间时，则第m个时序区间的累加器加1，统计第m个时序区间的累加器数值；采用第m个时序区间的累加器数值的获取方法统计各时序区间的累加器数值，将累加器数值最大的时序区间对应的电力特征向量记为第n个电力数据实体的电力实体特征向量；采用DBSCAN算法对所有电力数据实体的电力实体特征向量聚类，将孤立点和数据点个数最少的实体聚类簇对应的实体电力数据序列作为本轮高保护价值数据，结合上一轮获取得到的密文数据共同作为本轮加密的待加密数据，若本轮加密属于第一轮加密，将本轮高保护价值数据作为本轮加密的原始明文数据；其中，加密算法采用RSA加密算法。

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