CN113239402A - 一种基于区块链的电力网数据分析方法及电子设备 - Google Patents
一种基于区块链的电力网数据分析方法及电子设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于区块链的电力网数据分析方法，包括由传感器组件采集电网设备的当前温湿度及所消耗电力功率数据；对所述数据创立密钥并盖以时间戳记录，平台之间通过密钥加密技术进行数据传输；接收数据后对数据进行加密分析，对属于安全套接层密码学的数据进行判断分析并存储该特征的数据在区块链数据库中；将所述特征数据利用云边协同计算技术对所述数据进行数据分析并以图表的形式反馈给所述系统使用用户。本发明方法利用区块链安全加密技术及对数据检测技术提高电网数据的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及智能电网技术领域，尤其涉及一种基于区块链的电力网数据分析方法及电子设备。
背景技术
智能电网就是电网的智能化，也被称为“电网2.0”，是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标，其主要特征包括自愈、激励和保护用户、抵御攻击、提供满足用户需求的电能质量、容许各种不同发电形式的接入、启动电力市场以及资产的优化高效运行。经过大量检索发现现有技术如TWI679432B、TWM552705U、CN110086821A、CN112333292B等现有技术公开了例如利用区块链技术分布式共识且防篡改的特点，将权威认证数据添加到区块链块中，网关通过查询认证信息并提供认证结果，或者利用物联网加密技术保障电力物联网的数据安全，但是该加密技术不能有效防止数据篡改隐患，同时没有提出如何有效处理分析大数据方法。
而为了解决本领域普遍存在电网数据传输过程中产生的安全隐患、传统服务器无法承担电网大数据分析处理任务导致处理时间过长等等问题，作出了本发明。
发明内容
本发明的目的在于保障电网数据安全传输并且提高电网大数据处理分析速度，针对目前电网数据传输过程中产生的安全隐患、传统服务器无法承担电网大数据分析处理任务导致处理时间过长等所存在的不足，提出了一种用于电力物联网的大数据分析方法及电子设备。
为了克服现有技术的不足，本发明采用如下技术方案：
一种基于区块链的电力网数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、由传感器组件采集电网设备的当前温湿度及所消耗电力功率数据；
S2、对所述数据创立密钥并盖以时间戳记录，平台之间通过密钥加密技术进行数据传输；
S3、接收数据后对数据进行加密分析，对属于安全套接层密码学的数据进行判断分析并存储该特征的数据在区块链数据库中；
S4、将所述特征数据利用云边协同计算技术对所述数据进行数据分析并以图表的形式反馈给所述系统使用用户。
2.如权利要求1所述的一种基于区块链的电力网数据分析方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：根据当前温湿度及所消耗电力功率数据生成数据块，并创建所述数据块基本信息，建立公开数据账户和私密数据账户。
优选的，所述对所述数据创立密钥并盖以时间戳记录具体包括：
B1、对所述数据进行初步处理；从所述数据集合进行数据加密分析，对属于安全套接层密码学的数据进行判断分析，将所述数据传输到存储模块中，对所述数据作为原始数据集，对所述原始数据集进行数据初步处理，所述数据初步处理负责将所述数据中非安全套接层数据包进行过滤，并且将所述安全套接层数据包五元组存入所述区块链Ⅱ中，所述存储模块对所述原始数据中存在的安全套接层交互协议字段排序连接去重，最后构成安全套接层网络流实验数据集；
B2、计算隐马尔可夫概率值；然后所述加密分析模块对待识别的数据流建立模型，对所述原始数据集输入对应的隐马尔可夫模型，利用前向算法计算得出所述数据中属于安全套接层加密的文件数据的隐马尔可夫模型的概率，并进行对数交换以避免得出所述概率值太小导致数值太密集；
B3、数据比较并分析；对所述数据中随机抽样500个样本特征并输入对应的隐马尔可夫模型进行比较，对比较的隐马尔可夫模型中所得出的概率值集合中找出最小的概率数值，将所述最小的概率值作为阈值；将所述概率值于阈值进行比较，若所述500个样本中得出该列数值大于阈值的样本将反馈到所述加密分析模块中，所述加密分析模块接收到样本特征后将属于所述样本特征进行记录，并作为判断将不对属于该系列特征数据流进行分析；若所述概率值大于阈值，则取概率值最大的样本数据的特征作为所述存储模块对数据进行加密分析的判断标准，并且所述存储模块对属于此类特征的数据进行识别，所述存储模块将识别成功的数据的特征存储到区块链Ⅱ中，并将其所述特征作为训练集对下一波数据进行识别分析；所述存储模块将识别完成后的所述数据发送至所述分析模块。
优选的，所述公开数据账户中的数据为所述双方平台共有已知的数据块，所述私密数据账户中的数据由对应的数据账户所私密拥有。
本发明另一方面提供一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如前任一所述的任务执行方法的步骤。本发明所取得的有益效果是：
1.通过采用对数据采集平台和中央处理平台在区块链创建两个数据账户，分别为公开账户和隐私账户，公开账户用于公开记录数据，隐私账户存储部分的隐私数据，保障平台间数据传输安全，提高电网数据传输的安全性，有效阻挡入侵行为对电网数据系统的攻击。
2.通过采用云边协同计算技术，解决边缘计算服务器处理电力网大数据处理时间过长问题，同时提升电网数据处理能力。
3.通过采用区块链存储技术，保障数据大量存储问题，同时提高系统提取及读取数据的速度。
4.通过采用加密分析技术对电力网大数据进行安全检测，过滤掉非安全数据，有效提高电力网大数据的安全性，对数据分析处理作两重安全保障。
5.通过采用数据可视化技术，使系统用户能快速直观了解电网设备的使用情况，并迅速作出控制调整行为。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
图1为本发明的一种基于区块链的电力网数据分析方法的步骤示意图。
图2为本发明的数据采集平台和中央处理平台数据传输过程的结构示意图。
图3为本发明的客户端与电力网数据的结构示意图。
具体实施方式
为了使得本发明的目的.技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明；应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。对于本领域技术人员而言，在查阅以下详细描述之后，本实施例的其它系统.方法和/或特征将变得显而易见。旨在所有此类附加的系统.方法.特征和优点都包括在本说明书内.包括在本发明的范围内，并且受所附权利要求书的保护。在以下详细描述描述了所公开的实施例的另外的特征，并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易见的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”.“下”.“左”.“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位.以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
实施例一：
一种基于区块链的电力网数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、由传感器组件采集电网设备的当前温湿度及所消耗电力功率数据；
S2、对所述数据创立密钥并盖以时间戳记录，平台之间通过密钥加密技术进行数据传输；
S3、接收数据后对数据进行加密分析，对属于安全套接层密码学的数据进行判断分析并存储该特征的数据在区块链数据库中；
S4、将所述特征数据利用云边协同计算技术对所述数据进行数据分析并以图表的形式反馈给所述系统使用用户。
2.如权利要求1所述的一种基于区块链的电力网数据分析方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：根据当前温湿度及所消耗电力功率数据生成数据块，并创建所述数据块基本信息，建立公开数据账户和私密数据账户。
优选的，所述对所述数据创立密钥并盖以时间戳记录具体包括：
B1、对所述数据进行初步处理；从所述数据集合进行数据加密分析，对属于安全套接层密码学的数据进行判断分析，将所述数据传输到存储模块中，对所述数据作为原始数据集，对所述原始数据集进行数据初步处理，所述数据初步处理负责将所述数据中非安全套接层数据包进行过滤，并且将所述安全套接层数据包五元组存入所述区块链Ⅱ中，所述存储模块对所述原始数据中存在的安全套接层交互协议字段排序连接去重，最后构成安全套接层网络流实验数据集；
B2、计算隐马尔可夫概率值；然后所述加密分析模块对待识别的数据流建立模型，对所述原始数据集输入对应的隐马尔可夫模型，利用前向算法计算得出所述数据中属于安全套接层加密的文件数据的隐马尔可夫模型的概率，并进行对数交换以避免得出所述概率值太小导致数值太密集；
B3、数据比较并分析；对所述数据中随机抽样500个样本特征并输入对应的隐马尔可夫模型进行比较，对比较的隐马尔可夫模型中所得出的概率值集合中找出最小的概率数值，将所述最小的概率值作为阈值；将所述概率值于阈值进行比较，若所述500个样本中得出该列数值大于阈值的样本将反馈到所述加密分析模块中，所述加密分析模块接收到样本特征后将属于所述样本特征进行记录，并作为判断将不对属于该系列特征数据流进行分析；若所述概率值大于阈值，则取概率值最大的样本数据的特征作为所述存储模块对数据进行加密分析的判断标准，并且所述存储模块对属于此类特征的数据进行识别，所述存储模块将识别成功的数据的特征存储到区块链Ⅱ中，并将其所述特征作为训练集对下一波数据进行识别分析；所述存储模块将识别完成后的所述数据发送至所述分析模块。
优选的，所述公开数据账户中的数据为所述双方平台共有已知的数据块，所述私密数据账户中的数据由对应的数据账户所私密拥有。
实施例二：本实施例应当理解为至少包含前述任一一个实施例的全部特征，并在其基础上进一步改进，具体的，提供一种基于区块链的电力物联网大数据分析方法，其基于一种分析系统，其中所述系统实现电网数据中心整体设备互联互通，降低了所述数据中心的整体能耗；所述系统包括：数据采集平台、中央处理平台和客户端；其中所述数据采集平台与所述中央处理平台数据连接，所述中央处理平台与所述客户端数据连接；所述数据采集平台由传感器模块和加密模块所组成；所述传感器模块与电网设备进行数据连接并且将采集到的数据传输到所述加密模块；其中所述传感器模块由温湿度传感器和电流传感器组成，所述温湿度传感器负责采集所述电网设备的温度及湿度数据，所述电流传感器负责测量所述电网设备的电流以计算所述电网设备的消耗功率；
所述传感器模块将采集到的数据打包成数据块发送至所述加密模块，所述加密模块对所述数据块创立密钥并盖以时间戳加以记录，其中所述加密模块内搭建有区块链Ⅰ，所述区块链Ⅰ负责对所述数据块进行所述加密工作，其中所述密钥创立步骤如下所述：
a1、创建所述数据块基本信息；本实施例将所述数据采集平台命名为Z，所述中央处理平台命名为G，在本实施例中所述数据采集平台为数据发送平台，所述中央处理平台为数据接收平台；对所述数据采集平台Z和所述中央处理平台G在所述区块链Ⅰ创建数据交换账户，所述数据交换账户内容包括密钥对和地址；其中所述交换双方的所述密钥对分别为(skZ，pkZ)和(skG，pkG)，其中skZ和skG分别表示所述Z和所述G的私钥，所述私钥可以解密共享双方进行所述数据交换时产生的共享的交易数据并访问双方平台存储在所述区块链Ⅰ中的所述数据块，pkZ和pkG分别表示所述Z和所述G的公钥，所述公钥可加密双方平台进行数据交换时共享的所述数据块，其中所述双方平台指所述数据采集平台和所述中央处理平台，所述共享的数据块仅所述双方平台知道；所述双方平台的所述账户地址分别为addrZ:＝CRH(pkZ)和addrG:＝CRH(pkG)，其中CRH是抗碰撞的哈希函数，通过所述哈希函数建立所述双方平台的账户地址，所述账户地址用于数据传输时的数据接收和数据发送操作，创建完成账户内容后所述区块链Ⅰ对所述双方平台进行的数据传输时产生对应的交易哈希值；
a2、确定数据承诺；建立好所述承诺后所述双方平台方可通过所述承诺进行数据传输和共享数据操作；因此在本实施例中确定数据发送承诺和数据接收承诺，其中所述双方平台的所述数据发送承诺分别为：cmtZ:＝COMM1(addrZ,valueZ,snZ,rZ)和cmtG:＝COMM1(addrG,valueG,snG,rG)，其中COMM1是指区块链Ⅰ中对所述数据发送行为进行统计隐藏的非交互式承诺方案，cmtZ和cmtG分别表示所述Z和所述G当前所述数据发送的承诺，在本实施中将所述双方平台账户分为公开账户和私密账户，所述公开账户表示任何人都可在所述区块链Ⅰ中查看数据传输中的一部分数据，所述私密账户表示在所述数据传输中隐藏的另一部分的数据，其中valueZ和valueG分表示所述Z对应cmtZ的所述数据采集平台的公开账户和所述G对应cmtG的所述中央处理平台的公开账户，snZ和snG分别表示和cmtZ唯一相关联的序列号和cmtG唯一相关联的序列号，所述序列号在所述区块链Ⅰ中进行公开存储，在本系统中的所有人均可通过被公开的所述序列号进行对应的数据查询，rZ和rG分别表示混淆snZ的随机数和混淆snG的随机数；
所述数据接收承诺表示为：cmtT:＝COMM2(addrZ,v,pkG,snT,rT,snZ)，其中COMM2表示对所述数据接收进行统计隐藏的非交互式承诺方案，cmtT表示所述Z向所述G进行所述数据接收的承诺，v是所述双方平台间基于隐私数据传输对应的具体数据块，snT表达式为snT:＝PRF(skZ,rT)，表示与cmtT唯一关联的序列号，所述Z需要与所述G共享数据时，所述Z建立数据接收承诺为cmtT，当所述Z与所述G进行数据共享时，所述Z利用所述G的公钥pkG对cmtT中的任意参数进行加密，所述参数包括addrZ,v,pkG,snT,rT,snZ，并将加密后所产生的密文放入tsend中，所述G在所述区块链Ⅰ中的所述数据传输的哈希值检索并解析tsend，所述G利用自己的密钥对tsend进行解密后获得所述共享数据，即完成双方的数据共享，其中所述数据接送承诺中的rT表示随机数用于混淆所述cmtT，snZ表示与所述Z的所述数据发送承诺cmtZ相关联的序列号；
a3、建立两种数据账户，在本实施例中对所述双方平台分别都建立两种数据账户，所述数据账户包括公开数据和私密数据，其中所述公开数据为所述双方平台共有已知的数据块，所述私密数据由对应的数据账户所私密拥有，其中所述数据发送平台和所述数据接收平台的所述公开数据的具体数据分别表示为pt_baZ和pt_baG，所述私密数据分别表示为：zk_baZ:＝(cmtZ,addrZ,valueZ,snZ,rZ)和zk_baG:＝(cmtG,addrG,valueG,snG,rG)；因此所述Z的总数据量为pt_baZ和zk_baZ.valueZ的总和，因此所述G的总数据量为pt_baG和zk_baG.valueG的总和，在本实施例中采用MPT树的数据存储方式将所述数据账户作为叶子节点连接在所述区块链Ⅰ中，通过所述双方平台的账户地址可查到对应的所述账户数据存在的叶子节点位置；
a4、实现数据转移；所述Z可以发送私密数据给所述G，所述双方平台的当前所述私密数据分别为zk_baZ和zk_baG，所述数据发送平台的私钥为skZ和所述接收平台的公钥为pkG，要进行的数据转移所对应的公开数据为v，所述Z可利用所述数据转移算法更新自己的私密数据zk_baZ*成并生成数据转移交易tS，所述tS被共识并记录在所述区块链Ⅰ中，当生成并记录所述数据转移交易tS后，所述Z将交易产生的哈希值hS链下告知所述G，所述G通过哈希值进行检索和解析tS，然后构造tD进行所述数据存入操作，所述G的账户信息将更新所述数据接收承诺；
a5、建立数据接收存入操作；当步骤4完成后所述G根据所述数据转移算法进行将所述数据转移交易中接受的数据存入自己的账户中，所述数据接收平台调用所述数据转移交易算法接收转移过来的数据以及获取新的私密数据zk_baG*并生成数据转移交易下的交易记录为tD；所述G根据步骤4产生的哈希值hS对tS进行检索并解析来构造步骤4产生的交易记录tD进行数据接收操作，当完成所述数据接收操作后tD将被记录在所述区块链Ⅰ中，所述数据接收平台将更新账户中的所述数据接收承诺；
a6、验证交易完成；检验步骤a2至步骤a5中产生的所有交易都被打包成区块并记录在所述区块链Ⅰ中，并且所述所有交易产生的数据发送承诺产生的序列号和数据接收承诺都对外公开，交易中默克尔根均有效，其中在本实施例中的默克尔树的固定树深为6；当所述检验完成后更新所述双方平台的私密数据承诺，此时所述数据采集平台和所述中央处理平台完成数据加密传输操作；
所述加密模块对所述数据块加盖时间戳的操作如下：
当所述传感器模块采集到数据生成数据包裹后将所述数据传输到所述区块链Ⅰ中，所述区块链Ⅰ将所述数据包裹打包并打上时间戳作为哈希树的节点并形成对应的区块记录在所述区块链Ⅰ中，同时所述数据包裹打包后生成对应的哈希值，所述哈希值用于对所述数据包裹所在区块的查找凭证；当所述数据包裹被记录在所述区块链Ⅰ中后所述数据采集平台将发送数据发送信息至所述中央处理平台中的MQTT服务器和所述数据包裹对应的所述哈希值到所述MQTT服务器中；
其中所述中央处理平台由MQTT服务器、分析模块和存储模块所组成；所述中央处理平台通过所述MQTT服务器与所述数据采集平台和所述客户端进行信息传输；所述MQTT服务器接收来自所述加密模块的所述数据后将所述数据传输至所述存储模块中，所述存储模块对所述数据进行加密数据分析后存储在搭建在所述存储模块中的区块链Ⅱ中；所述加密数据分析负责判断所述数据是都属于安全套接层协议特征的加密数据，其中具体操作如下所述：
b1、对所述数据进行初步处理；从所述数据集合进行数据加密分析，对属于安全套接层密码学的数据进行判断分析，将所述数据传输到存储模块中，对所述数据作为原始数据集，对所述原始数据集进行数据初步处理，所述数据初步处理负责将所述数据中非安全套接层数据包进行过滤，并且将所述安全套接层数据包五元组存入所述区块链Ⅱ中，所述存储模块对所述原始数据中存在的安全套接层交互协议字段排序连接去重，最后构成安全套接层网络流实验数据集；
b2、计算隐马尔可夫概率值；然后所述加密分析模块对待识别的数据流建立模型，对所述原始数据集输入对应的隐马尔可夫模型，利用前向算法计算得出所述数据中属于安全套接层加密的文件数据的隐马尔可夫模型的概率，并进行对数交换以避免得出所述概率值太小导致数值太密集；
b3、数据比较并分析；对所述数据中随机抽样500个样本特征并输入对应的隐马尔可夫模型进行比较，对比较的隐马尔可夫模型中所得出的概率值集合中找出最小的概率数值，将所述最小的概率值作为阈值；将所述概率值于阈值进行比较，若所述500个样本中得出该列数值大于阈值的样本将反馈到所述加密分析模块中，所述加密分析模块接收到样本特征后将属于所述样本特征进行记录，并作为判断将不对属于该系列特征数据流进行分析；若所述概率值大于阈值，则取概率值最大的样本数据的特征作为所述存储模块对数据进行加密分析的判断标准，并且所述存储模块对属于此类特征的数据进行识别，所述存储模块将识别成功的数据的特征存储到区块链Ⅱ中，并将其所述特征作为训练集对下一波数据进行识别分析；所述存储模块将识别完成后的所述数据发送至所述分析模块。
此外，本实施例中还构造一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行所述方法的任务执行方法的步
虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。也就是说上面讨论的方法，系统和设备是示例。各种配置可以适当地省略，替换或添加各种过程或组件。例如，在替代配置中，可以以与所描述的顺序不同的顺序执行方法，和/或可以添加，省略和/或组合各种部件。而且，关于某些配置描述的特征可以以各种其他配置组合，如可以以类似的方式组合配置的不同方面和元素。此外，随着技术发展其中的元素可以更新，即许多元素是示例，并不限制本公开或权利要求的范围。
在说明书中给出了具体细节以提供对包括实现的示例性配置的透彻理解。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实践配置例如，已经示出了众所周知的电路，过程，算法，结构和技术而没有不必要的细节，以避免模糊配置。该描述仅提供示例配置，并且不限制权利要求的范围，适用性或配置。相反，前面对配置的描述将为本领域技术人员提供用于实现所描述的技术的使能描述。在不脱离本公开的精神或范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。
综上，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。
Claims (5)
1.一种基于区块链的电力网数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、由传感器组件采集电网设备的当前温湿度及所消耗电力功率数据；
S2、对所述数据创立密钥并盖以时间戳记录，平台之间通过密钥加密技术进行数据传输；
S3、接收数据后对数据进行加密分析，对属于安全套接层密码学的数据进行判断分析并存储该特征的数据在区块链数据库中；
S4、将所述特征数据利用云边协同计算技术对所述数据进行数据分析并以图表的形式反馈给所述系统使用用户。
2.如权利要求1所述的一种基于区块链的电力网数据分析方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：根据当前温湿度及所消耗电力功率数据生成数据块，并创建所述数据块基本信息，建立公开数据账户和私密数据账户。
3.如权利要求2所述的一种基于区块链的电力网数据分析方法，其特征在于，所述对所述数据创立密钥并盖以时间戳记录具体包括：
B1、对所述数据进行初步处理；从所述数据集合进行数据加密分析，对属于安全套接层密码学的数据进行判断分析，将所述数据传输到存储模块中，对所述数据作为原始数据集，对所述原始数据集进行数据初步处理，所述数据初步处理负责将所述数据中非安全套接层数据包进行过滤，并且将所述安全套接层数据包五元组存入区块链Ⅱ中，所述存储模块对所述原始数据中存在的安全套接层交互协议字段排序连接去重，最后构成安全套接层网络流实验数据集；
B2、计算隐马尔可夫概率值；然后所述加密分析模块对待识别的数据流建立模型，对所述原始数据集输入对应的隐马尔可夫模型，利用前向算法计算得出所述数据中属于安全套接层加密的文件数据的隐马尔可夫模型的概率，并进行对数交换以避免得出所述概率值太小导致数值太密集；
B3、数据比较并分析；对所述数据中随机抽样500个样本特征并输入对应的隐马尔可夫模型进行比较，对比较的隐马尔可夫模型中所得出的概率值集合中找出最小的概率数值，将所述最小的概率值作为阈值；将所述概率值于阈值进行比较，若所述500个样本中得出该列数值大于阈值的样本将反馈到所述加密分析模块中，所述加密分析模块接收到样本特征后将属于所述样本特征进行记录，并作为判断将不对属于该系列特征数据流进行分析；若所述概率值大于阈值，则取概率值最大的样本数据的特征作为所述存储模块对数据进行加密分析的判断标准，并且所述存储模块对属于此类特征的数据进行识别，所述存储模块将识别成功的数据的特征存储到区块链Ⅱ中，并将其所述特征作为训练集对下一波数据进行识别分析；所述存储模块将识别完成后的所述数据发送至所述分析模块。
4.如权利要求3所述的一种基于区块链的电力网数据分析方法，其特征在于，
所述公开数据账户中的数据为所述双方平台共有已知的数据块，所述私密数据账户中的数据由对应的数据账户所私密拥有。
5.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至4任一所述的执行方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110620176.7A CN113239402A (zh) | 2021-06-03 | 2021-06-03 | 一种基于区块链的电力网数据分析方法及电子设备 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202110620176.7A CN113239402A (zh) | 2021-06-03 | 2021-06-03 | 一种基于区块链的电力网数据分析方法及电子设备 |
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| CN113239402A true CN113239402A (zh) | 2021-08-10 |
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|---|---|
| CN (1) | CN113239402A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115292291A (zh) * | 2022-08-19 | 2022-11-04 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于区块链的电力大数据交换方法及系统 |
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2021
- 2021-06-03 CN CN202110620176.7A patent/CN113239402A/zh not_active Withdrawn
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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