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本发明公开了一种基于联邦学习的电碳数据异常检测方法、客户端及服务器，属于异常检测领域，所述方法为：通过预训练的时序自编码器模型对本地电碳时序数据进行重构，并基于重构结果与所述本地电碳时序数据之间的重构误差，获得第一异常评分序列；采用同态加密机制，对所述第一异常评分序列进行加噪处理，得到第二异常评分序列；将所述第二异常评分序列上传至服务器，以使所述服务器根据若干个客户端各自上传的第二异常评分序列进行评分对齐处理，得到全局异常评分序列，并基于所述全局异常评分序列进行全局异常检测，得到结构化的异常事件集合。因此，通过实施本发明，能够在不泄露原始数据隐私的前提下，实现跨域和跨模态的电碳数据异常检测。

本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种电力系统大模型自适应安全防御方法、系统、设备及介质，包括对获取的多源电力系统风险指令数据集进行安全类别映射生成风险指令数据集；根据预设提示词模板、预设电力安全规约库和逻辑推理大模型对风险指令进行推理采样得到推理文本序列集，对推理文本序列进行预设关键内容提取得到采样结果集；将风险指令和采样结果集中的推理轨迹文本和安全回复文本组合得到初始微调数据集；根据对初始微调数据集进行门控筛选得到的目标样本集，对第一预设大语言模型进行对抗微调训练得到目标防御模型。本发明能够有效平衡大模型安全与智能的负相关关系，提升大模型对抗诱导攻击的鲁棒性与安全决策的可解释性。

本发明公开了一种基于改进粒子群算法与多目标耦合的集群优化方法及系统，应用于电力设备集群优化技术领域，方法应用于区域电网；区域电网包含多个源荷节点；节点集群由源荷节点组成；方法包括：对各源荷节点的运行数据，以及各节点集群的互补度和负载率均方差进行加权分析，得到各节点集群的多目标综合性能指标；确定区域电网的一个集群划分结果为一个粒子，得到粒子种群；基于多目标综合性能指标确定每一粒子的适应度；根据改进粒子群算法的线性递减惯性权重策略和分段自适应传递函数，以及每一粒子的适应度，对粒子种群进行迭代优化，得到区域电网的最优集群划分结果。本发明通过改进粒子群算法与多目标分析耦合，提高了集群划分准确性。

本发明公开了一种网关选择方法及系统，应用于电力通信技术领域，方法包括：基于每一所述目标网关的缓存队列深度和细粒度占用度，筛选得到所有所述目标网关中的可选网关；基于所述电力通信网的当前网络状态向量，以及待交互数据的业务优先级，筛选得到所有所述可选网关中的待选网关；基于所述待选网关的缓存队列深度和细粒度占用度，以及待交互数据的业务优先级，对所述待交互数据的交互选择进行推理，得到网关选择结果。本发明提高了电力通信中的网关选择的准确性。

本发明公开了一种电网资源调度方法及系统，应用于电网资源调度技术领域，方法包括：基于由获取到的目标电网的初始拓扑图的拓扑特征确定的聚合尺度将初始拓扑图中各个电气节点进行聚合，得到区域拓扑图；分析目标电网的实时运行数据，确定电网调度需求；基于区域拓扑图中各个区域节点的节点特征将电网调度需求进行分解，确定每一区域节点的子调度需求；从初始拓扑图中提取每一区域节点对应的各个电气节点，并确定每一电气节点对应的电力设备；获得各个电力设备对应的设备调度策略，并控制目标电网执行由各个设备调度策略确定的目标调度方案。本发明提供的电网资源调度方法及系统，能够实时调度电网资源，有效提高电网运行稳定性。

本发明涉及网络安全技术领域，特别是涉及一种基于意图理解的电网恶意代码攻击链解析方法及系统，所述方法以微观行为节点、技术手段节点和宏观战术节点作为图谱节点构建三层知识图谱获取三元关联路径，生成图谱节点结构特征和标准化指令对，进而获取融合输入张量；基于所有融合输入张量对预构建的大语言基座模型进行语义训练，得到基础微调模型；构建恶意意图识别头并将恶意意图识别头接入基础微调模型，得到待训练微调模型；构建联合损失函数和因果提示词模板，进而基于联合损失函数和因果提示词模板对待训练微调模型进行训练，得到恶意代码意图识别模型，进而基于恶意代码意图识别模型对待测恶意代码运行日志进行解析，得到恶意代码攻击链。

本发明涉及智能电网监测技术领域，尤其涉及一种光纤物联网关、能效调控方法、计算机设备及介质；该光纤物联网关，异构计算单元、智能网络交换单元、光纤接入单元、智能电源管理单元；异构计算单元，包括主处理器和人工智能协处理器；智能网络交换单元，包括至少一个电口网络端口和至少一个光纤端口，智能网络交换单元与异构计算单元通信耦合；光纤接入单元，包括至少一个可插拔光模块，可插拔光模块连接于光纤端口。通过这样的方式，解决了现有技术无法同时满足高可靠通信、超低功耗运行与高度智能化集成这三方面需求的综合性技术问题，为构建全天候、高可靠、智能化的输电线路监测系统提供了关键的设备基础。