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公开(公告)号：CN118869831A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410592760.X
申请日：2024-05-14
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: H04L69/06 , H04L69/08 , H04L67/56 , H04L67/2866 , H04L43/0823
Abstract: 本发明属于网络互联互通技术领域，公开了一种基于MQTT协议的电网场景多模异构网络互联互通方法及系统，包括以下步骤：建立基于MQTT的统一报文数据帧；面向MQTT协议的差异化数据帧结构转换；智能网关设计。本发明的目的在于通过提出一种创新性的通信制式融合方案，来满足多模异构网络中电网场景的通信需求。本发明的创新点在于采用了MQTT协议作为通信框架，并在其基础上进行了进一步的优化和扩展，设计了一种通用的协议转换机制，适用于电网物联网业务中的各种通信设备和系统。该技术不仅能够简化系统集成和管理，还能够降低系统的维护成本和运营风险。
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公开(公告)号：CN117915360A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311823224.8
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: H04W24/02 , H04L41/0893 , G06N3/08 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于5G网络切片生成与管理技术领域，公开了一种5G网络切片模板自生成与选择接入方法及系统；在用户和核心网的通信链路之间加入基于深度Q网络的网络切片参数识别器网元；识别器网元输入用户的业务流量，输出一系列的网络切片参数；部署半实物仿真平台，通过接收所述网络切片参数实现网络切片模板系统组网的部署；通过所述网络切片模板系统组网实现基于FlexRIC的流量监控和切片控制，使切片控制xApp根据网络切片参数映射为具体的RAN侧切片指标；通过切片模板选择和接入来满足用户的具体需求。本发明实现端到端的网络切片接入服务，为用户实现自动化的网络切片模板分配，优化用户的网络QoS和综合服务体验。
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公开(公告)号：CN118984462A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410873390.7
申请日：2024-07-01
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: H04W24/02 , H04W4/024 , H04W4/029 , H04W72/0446 , H04W72/044 , H04W72/542 , H04W84/06 , H04B17/391
Abstract: 本发明属于电网无人机巡检领域，公开了一种电网巡检中无人机轨迹和通信感知一体化波形联合设计方法及系统，包括：构建电网无人机巡检场景；对电网巡检无人机的通信过程和感知功能进行建模；构建巡检无人机轨迹规划与通信感知一体化波形联合设计优化问题；给出无人机在任意时隙k的位置，利用半正定规划的方法求解波束成形子问题；结合波束成形和飞行轨迹，求解巡检无人机轨迹规划与通信感知一体化波形联合设计优化问题。本发明利用通信感知一体化技术，使无人机通信和感知功能可以集成于一套硬件设备中，共享发射波形，节省了硬件资源，提升了无人机的能量效率。既保证了无人机与地面工作人员的通信质量，又最大化了无人机的感知性能。
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公开(公告)号：CN118200169A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410431436.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/12 , H04L67/12
Abstract: 基于混合时空深度学习模型的电力光通信链路流量预测方法，涉及电力光通信网络技术领域，解决现有电力通信网预测方法难以适应网络结构动态的拓扑结构关系问题，本发明基于一种深度卷积神经网络和门控循环单元的动态DCNN‑GRU预测模型，该模型不仅捕捉时间序列信息，还综合分析网络拓扑结构，全面描绘了网络的时空特征。并将提出的DCNN‑GRU模型与独立的长短期记忆模型进行集成，结合前者的动态捕捉能力和后者的长期依赖处理能力对流量进行预测，提高了预测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，相较于其他预测模型，本发明的模型在流量预测方面降低了误差，展现了更高的预测准确性。
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公开(公告)号：CN119299532A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411413123.8
申请日：2024-10-11
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04L69/085 , H04L69/18 , H04L69/24 , H04L67/1074 , H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04B10/25 , G06N3/092
Abstract: 基于深度Q网络的电力光通信数字孪生系统通信协议选择方法，涉及电力光通信技术与数字孪生系统；解决现有数字孪生通信系统中存在的传输效率低、可靠性差等问题，本方法通过对获取电力光通信光缆数据进行传输，针对数字孪生系统的不同传输路径以及所需传输数据的形式、大小与复杂度，选择不同的通信协议，根据产生的时延信息，计算得到奖励反馈值，形成四元组，存入记忆库中；对DQN智能体网络模型进行训练，在训练结束之后，同样将每一次交互得到的结果存入记忆库中，形成训练样本集，采用深度学习优化算法RMSProp算法使DQN网络的均方误差函数收敛，从而改进DQN模型，使其精度提升。使其能够选择出最合理的通信协议。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118200169B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410431436.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/12 , H04L67/12
Abstract: 基于混合时空深度学习模型的电力光通信链路流量预测方法，涉及电力光通信网络技术领域，解决现有电力通信网预测方法难以适应网络结构动态的拓扑结构关系问题，本发明基于一种深度卷积神经网络和门控循环单元的动态DCNN‑GRU预测模型，该模型不仅捕捉时间序列信息，还综合分析网络拓扑结构，全面描绘了网络的时空特征。并将提出的DCNN‑GRU模型与独立的长短期记忆模型进行集成，结合前者的动态捕捉能力和后者的长期依赖处理能力对流量进行预测，提高了预测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，相较于其他预测模型，本发明的模型在流量预测方面降低了误差，展现了更高的预测准确性。
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公开(公告)号：CN117749647B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202311814805.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04L43/045 , H04L41/12 , H04L67/12 , H04Q11/00
Abstract: 基于改进Louvain算法的电力光通信网络可视化方法，涉及电力光通信网络运维管理技术领域，解决现有电力光通信网络中忽略节点所属的社区结构，导致社区内部的节点位置不一致或错位，进而导致效率低下和误判无法满足现有应用需求等问题，本方法能够自动检测网络中的社区结构，将网络中设备节点划分为紧密相关的社区，在划分社区时引入利用节点的度来选择种子节点，设置两个阈值，一方面可以减少候选节点的数量和避免无用的比较，提高算法的效率；另一方面可以排除掉度较大的节点，防止划分得到的社区过于庞大，提高算法划分社区结果的质量，从而揭示出网络内部的关联性。本发明可以明显提升网络运维的可靠性和效率。
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公开(公告)号：CN116680445B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202310499837.4
申请日：2023-05-05
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
Abstract: 基于知识图谱的电力光通信系统多源异构数据融合方法，涉及一种多源异构数据融合的方法，解决现有电力光通信系统多源异构数据处理技术中存在的知识图谱和数据融合问题。本方法包括：将获取的电力光通信系统多源异构数据，输入至知识提取单元中提取主体知识数据与已有知识规则集进行匹配，同时提取知识关系及属性，以促进知识规则集的新增更新；在主体数据处理单元进行处理主体数据以形成格式化数据流；在根据知识规则集对数据流进行整合对齐处理，存入主体融合数据储存库中；原始多源异构数据以知识tag标记存入相应类型数据储存库中，根据知识规则集中知识推演相互融合关联。本发明实现了可扩展的电力光通信系统多源异构数据的融合。
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公开(公告)号：CN116680445A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310499837.4
申请日：2023-05-05
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学
Abstract: 基于知识图谱的电力光通信系统多源异构数据融合方法，涉及一种多源异构数据融合的方法，解决现有电力光通信系统多源异构数据处理技术中存在的知识图谱和数据融合问题。本方法包括：将获取的电力光通信系统多源异构数据，输入至知识提取单元中提取主体知识数据与已有知识规则集进行匹配，同时提取知识关系及属性，以促进知识规则集的新增更新；在主体数据处理单元进行处理主体数据以形成格式化数据流；在根据知识规则集对数据流进行整合对齐处理，存入主体融合数据储存库中；原始多源异构数据以知识tag标记存入相应类型数据储存库中，根据知识规则集中知识推演相互融合关联。本发明实现了可扩展的电力光通信系统多源异构数据的融合。
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公开(公告)号：CN117749647A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311814805.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04L43/045 , H04L41/12 , H04L67/12 , H04Q11/00
Abstract: 基于改进Louvain算法的电力光通信网络可视化方法，涉及电力光通信网络运维管理技术领域，解决现有电力光通信网络中忽略节点所属的社区结构，导致社区内部的节点位置不一致或错位，进而导致效率低下和误判无法满足现有应用需求等问题，本方法能够自动检测网络中的社区结构，将网络中设备节点划分为紧密相关的社区，在划分社区时引入利用节点的度来选择种子节点，设置两个阈值，一方面可以减少候选节点的数量和避免无用的比较，提高算法的效率；另一方面可以排除掉度较大的节点，防止划分得到的社区过于庞大，提高算法划分社区结果的质量，从而揭示出网络内部的关联性。本发明可以明显提升网络运维的可靠性和效率。
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