电网数据的拓扑结构生成方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117112630B

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202311199897.0

    申请日:2023-09-15

    IPC分类号: G06F16/2455 G06Q50/06

    摘要: 本公开实施例公开了一种电网数据的拓扑结构生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:首先获取预先所构建电网公共信息模型CIM/E对应的模型数据描述文件;然后采用预编写的文件解析脚本,对所述模型数据描述文件中的CIM/E模型数据进行解析;最后基于所述CIM/E模型数据的解析结果,生成所述CIM/E模型数据的拓扑结构图。该方法解决了CIM/E模型存在占用空间大、冗余信息量大以及查询分析效率低的问题,采用拓扑结构图的方式清晰展现了电力系统运行中的各类数据,清晰简洁的描述CIM/E模型中各类数据之间的连接关系,提高了对电力系统运行的各类数据的搜索查找的效率,满足了未来新型电力系统下复杂电力调度控制的业务中电网拓扑存储、查询和分析等应用的性能需求。

    一种边缘辅助的高效能跨域任务调度方法

    公开(公告)号:CN118295783A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410468845.7

    申请日:2024-04-18

    IPC分类号: G06F9/48 G06F9/50

    摘要: 本发明公开了一种边缘辅助的高效能跨域任务调度方法,通过不断地根据边缘服务器实时到达的用户批处理任务信息、边缘服务器当前剩余物理资源情况、当前各跨地理范围分布的数据中心接入电网碳强度及数据中心与边缘服务器之间所连接的网络带宽信息,通过李亚普诺夫优化框架保证瞬时决策在长期运行下不违反用户服务质量需求约束,进行在线任务调度的决策,通过资源受限的边缘辅助任务执行以降低传输代价,并充分利用边缘节点和跨域云数据中心的低碳特征,最终实现整体高效能调度的目标。本发明保障了系统平均效能目标以及最小化碳排量的产生。

    基于横向联邦学习的电力数据共享方法

    公开(公告)号:CN115775010A

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202211470177.9

    申请日:2022-11-23

    摘要: 本发明公开了基于横向联邦学习的电力数据共享方法,首先构建C/S通信模式的横向联邦学习框架,并进行如下分布式训练:横向联邦学习框架下,服务器将模型参数发送给各客户端;各客户端构建BP神经网络并采用本地数据集进行本地训练,本地训练完成后的参数采用同态加密技术进行处理后上传;服务器对多个客户端上传的参数进行聚合评估,结果作为全局参数返回到各个客户端进行本地模型的更新,直至达到训练需求或模型收敛为止;其次根据测试数据对分布式训练完成的模型进行验证测试与评估,实现数据的精准预测。本发明在共享时不影响数据的使用,同时保护各参与方的隐私信息,能解决电力数据的数据融合及共享安全问题。

    一种负载均衡的电网算力网络资源调度方法及系统

    公开(公告)号:CN117762640A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311859621.0

    申请日:2023-12-30

    摘要: 本发明提供一种负载均衡的电网算力网络资源调度方法及系统,所述方法的步骤包括:获取当前的电网待处理的第一任务集合,对电力任务进行拆分,得到包括处理子任务和未拆分的电力任务的第二任务集合;将所述第二任务集合中的处理子任务和未拆分的电力任务分配至预设的算力网络模型中的节点中,得到任务分配计划,计算每个节点的均衡度;基于全部节点的均衡度计算总的均衡度,将每轮次计算出的总的均衡度与最优均衡度比较,确定下一轮次更新基础的任务分配计划;确定更新基础的任务分配计划中均衡度最低的节点,将该节点处理的未拆分的电力任务和处理子任务关联的电力任务进行重新分配,重新确定任务分配计划;完成预设轮次的任务分配计划的规划。