买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：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

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于区块链的能源数据安全高效溯源方法及系统，该方法包括：获取能源数据序列，对能源数据序列的数值异常情况进行分析，构建能源突变趋势系数、能源突变凸显特征数值；结合傅里叶变换获取能源突变频域序列；基于频域数值的异常情况构建能源数据同频指数；获取能源异常显著数值；结合格拉姆角场算法对聚类代价函数进行改进，获取异常数据点，并对异常数据点进行处理获取能源数据状态表征序列；结合区块链哈希算法获取能源数据区块链代码，完成对能源数据的溯源。本发明旨在有效获取能源数据的异常数据点，提高能源数据的有效性和可靠性。

主权项：1.基于区块链的能源数据安全高效溯源方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取各时间的能源数据序列，即各时间所有时刻的能源数据组成的序列；根据各时间的能源数据序列的数值分布特征获取各时间的能源突变趋势系数；根据各时间的能源突变趋势系数结合各时刻的能源数据分布获取各时刻的能源突变凸显特征数值；将各时间所有时刻的能源突变凸显特征数值按照时间顺序排序，组成各时间的能源突变凸显特征序列；根据各时间的能源突变凸显特征序列结合傅里叶变换获取各时刻的能源突变频域序列；根据各时刻的能源突变频域序列的数据变化特征获取各时刻的能源数据同频指数；根据各时刻的能源数据同频指数以及能源突变凸显特征数值获取各时刻的能源异常显著数值；根据各时间所有时刻的能源异常显著数值结合格拉姆角场算法获取各时间的异常显著数据类别；根据各时间的异常显著数据类别中的数据位置分布对各时间的能源数据序列中的异常数据进行处理，获取各时间的能源数据状态表征序列；根据所有时间的能源数据状态表征序列结合区块链哈希算法获取能源数据区块链代码，完成对能源数据的溯源；所述根据各时间的能源数据序列的数值分布特征获取各时间的能源突变趋势系数，包括：对于各时间的能源数据序列，获取能源数据序列的均值、标准差；计算所述均值与所述标准差的比值；获取各时刻的短时间片段序列；获取各时刻的短时间片段序列的极差值；获取各时刻与其他各时刻的短时间片段序列所述极差值的最大值、最小值；计算所述最大值除以最小值的结果；计算各时间的能源数据序列所有时刻与其他时刻之间所述结果的和值；将所述比值与所述和值的乘积的归一化值作为各时间的能源突变趋势系数；所述根据各时间的能源突变趋势系数结合各时刻的能源数据分布获取各时刻的能源突变凸显特征数值，包括：对于各时间的能源数据序列，计算各时刻的短时片段序列的均值；计算各时刻的能源数据与对应短时片段序列的均值的差值绝对值；将所述差值绝对值的乘积与各时间的能源突变趋势系数的乘积作为各时刻的能源突变凸显特征数值；所述根据各时间的能源突变凸显特征序列结合傅里叶变换获取各时刻的能源突变频域序列，包括：基于各时间的能源突变凸显特征序列，采用与各时刻的短时间片段序列相同的方法，获取各时刻的局部突变凸显特征序列；将各时刻的局部突变凸显特征序列作为傅里叶变换算法的输入，将输出的各个频率以及对应的幅值分别记为能源频域二元组的第一维度和第二维度；将各时刻的所有能源频域二元组组成的序列作为各时刻的能源突变频域序列；所述根据各时刻的能源突变频域序列的数据变化特征获取各时刻的能源数据同频指数，包括：对于各时间的能源突变凸显特征序列，计算各时刻的能源突变频域序列的频谱熵；各时刻的能源数据同频指数的表达式为： 式中，vFt,k表示时间t中第k个时刻的能源数据同频指数，exp[]表示以自然常数为底数的指数函数，Nmt表示时间t的能源突变频域序列的个数，Len表示预设长度，Eud表示欧氏距离函数，dt,m,z、dt,k,z分别表示时间t的第m个、第k个时刻的能源突变频域序列中第z个能源频域二元组，Ent,m、Ent,k分别表示时间t处能源突变凸显特征序列中第m个、第k个时刻的能源突变频域序列的频谱熵；所述各时刻的能源异常显著数值为各时刻的能源数据同频指数与能源突变凸显特征数值的比值；所述根据各时间所有时刻的能源异常显著数值结合格拉姆角场算法获取各时间的异常显著数据类别，具体为：将各时间所有时刻的能源异常显著数值按照时间顺序排列组成各时间的能源异常显著序列；将所述能源异常显著序列作为格拉姆角场算法的输入，格拉姆角场算法的输出为各时间的二维能源显著数据；将二维能源显著数据的最大数据点、最小数据点分别作为能源异常数据、正常数据两个不同类别的初始类中心；各时间的聚类代价函数如下： 式中，Jt表示时间t的聚类代价函数，Smp表示二维能源显著数据第p个数值，Smc表示二维能源显著数据第c个类中心点处的数值，K表示预设的类别个数，n表示能源异常显著序列的长度；采用K-means聚类算法根据聚类代价函数对所述二维能源显著数据进行聚类，将所有数据的和值最大的一个数据类作为各时间的异常显著数据类别；所述根据各时间的异常显著数据类别中的数据位置分布对各时间的能源数据序列中的异常数据进行处理，获取各时间的能源数据状态表征序列，包括：对于各时间的能源数据序列，将异常显著数据类别中二维能源显著数据的对应时刻的数据点作为能源数据序列中的异常数据点；若存在M个连续的短时间片段序列中均存在异常数据点，进行重采样；反之，将能源数据序列中的异常数据点采用均值法进行填充；其中，M为预设值；将处理后的各时间的能源数据序列作为各时间的能源数据状态表征序列；所述能源数据区块链代码的获取过程为：将能源数据状态表征序列中不同时刻的能源数据及对应时间戳作为区块链哈希算法的输入，经计算后形成能源数据区块链代码。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 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 基于区块链的能源数据安全高效溯源方法及系统