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公开(公告)号：CN109639498B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201811609272.6
申请日：2018-12-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于SDN与NFV的面向业务质量的资源柔性配置方法，其特征是基于软件定义网络SDN与网络功能虚拟化NFV技术建立智能变电站资源柔性配置模型，依据资源柔性配置模型，通过综合研究备选方案的成本消耗与对变电站资源均衡的影响确定资源配置方案。本发明提出终端均衡因子指标来衡量设备资源使用的均衡度，通过综合考量终端剩余处理能力，剩余存储容量，终端剩余入度资源，终端剩余出度资源以及路径总消耗，全面的量化变电站的均衡状态；本发明设计了重要性度量指标，同时考虑成本与均衡两个因素，使得资源配置的方案能够满足保证变电站均衡状态下的成本最小化的目标。
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公开(公告)号：CN109743751B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201910156045.0
申请日：2019-03-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种无线接入网的资源分配方法及装置，执行于软件定义网络SDN控制器上，该方法包括：接收至少一个业务请求，每个所述业务请求包括虚拟网络拓扑和业务约束条件；根据各业务请求的服务质量的需求信息，对所述至少一个业务请求进行排序，得到排序结果；按照所述排序结果，并根据每个业务请求所包含的虚拟网络拓扑和业务约束条件，为每个业务请求分配资源，用以实现动态分配网络资源，以解决按照所述排序结果，并根据每个业务请求所包含的虚拟网络拓扑和业务约束条件，为每个业务请求分配资源等问题。
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公开(公告)号：CN109600421B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201811367377.5
申请日：2018-11-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种无线云计算系统中分布式计算资源的选择方法，用户进入无线云计算系统后，接入系统中距离最近的计算单元CU并发出计算请求，接收到计算请求的CU为用户选择系统中空闲的CU处理计算请求。为了寻找系统中的空闲CU，CU向系统中发送探测数据包，探测数据包在CU之间转发，其中空闲程度比较大的CU在接收到探测数据包后，发送反馈数据包给发出探测数据包的CU，表示能够处理用户的计算请求，终端接入的CU接收到空闲CU的反馈数据包后，将计算请求发送到空闲的CU上。本发明方法有效减少了用户在系统中的等待时间，对无线云计算系统中计算资源择具有指导意义。
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公开(公告)号：CN109600421A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811367377.5
申请日：2018-11-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/1002
Abstract: 本发明公开了一种无线云计算系统中分布式计算资源的选择方法，用户进入无线云计算系统后，接入系统中距离最近的计算单元CU并发出计算请求，接收到计算请求的CU为用户选择系统中空闲的CU处理计算请求。为了寻找系统中的空闲CU，CU向系统中发送探测数据包，探测数据包在CU之间转发，其中空闲程度比较大的CU在接收到探测数据包后，发送反馈数据包给发出探测数据包的CU，表示能够处理用户的计算请求，终端接入的CU接收到空闲CU的反馈数据包后，将计算请求发送到空闲的CU上。本发明方法有效减少了用户在系统中的等待时间，对无线云计算系统中计算资源择具有指导意义。
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公开(公告)号：CN109525327A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811508296.2
申请日：2018-12-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 南京南瑞国盾量子技术有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种预设阈值实时选择的自由空间量子安全直接通信方法，通信的发送方制备N对Bell态光子脉冲，并将其中一个发送至接收方，接收方随机选取一部分光子进行测量判断是否存在窃听者，然后发送方再随机选取一部分光子作为检测态进行酉变换，再由接收方进行测量用于评估误码错误率，最后，接收方对剩余的经过编码的Bell态进行测量并获取信息。采用本发明具有更低的量子比特误码率和更高的信噪比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118612294A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410724206.2
申请日：2024-06-05
Applicant: 天津大学 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L67/566 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于边缘服务的数据请求处理方法、装置、设备及介质。该方法包括：接收终端发送的数据请求，并将所述数据请求和边缘服务器信息输入第一神经网络模型，输出第一动作信息；其中，所述第一动作信息包括被调度的目标边缘服务器信息；根据所述第一动作信息将所述数据请求发送至所述目标边缘服务器，使得所述目标边缘服务器对所述数据请求进行处理，获得处理结果；接收所述处理结果，并将所述处理结果反馈至所述数据请求对应的终端。本方案将数据请求和边缘服务器信息输入第一神经网络模型，获得被调度的目标边缘服务器信息，能够保证数据请求被调度至合适的边缘服务器，提高请求调度的准确性，从而解决数据请求处理失败的问题。
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公开(公告)号：CN118260155A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202311768253.9
申请日：2023-12-21
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于业务中台的微服务监测方法及相关设备，对于业务中台运行的每个微服务都能够从多个运行参数的维度综合进行服务能力监测，使得确定的关系特征矩阵更加准确，进而也能够保障确定的关系特征矩阵在全部时段对应的时间序列下的注意力分数矩阵的准确性，再根据该注意力分数矩阵对多个运行参数进行注意力机制处理，得到与多个运行参数对应对应的预测服务能力数值，最后根据预测服务能力数值与服务能力指标阈值确定的对比结果得到与目标微服务对应的服务能力监测结果，从而实现了可以准确、有效的对于基于业务中台的微服务监测。
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公开(公告)号：CN109525327B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201811508296.2
申请日：2018-12-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 南京南瑞国盾量子技术有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种预设阈值实时选择的自由空间量子安全直接通信方法，通信的发送方制备N对Bell态光子脉冲，并将其中一个发送至接收方，接收方随机选取一部分光子进行测量判断是否存在窃听者，然后发送方再随机选取一部分光子作为检测态进行酉变换，再由接收方进行测量用于评估误码错误率，最后，接收方对剩余的经过编码的Bell态进行测量并获取信息。采用本发明具有更低的量子比特误码率和更高的信噪比。
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公开(公告)号：CN109743751A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910156045.0
申请日：2019-03-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种无线接入网的资源分配方法及装置，执行于软件定义网络SDN控制器上，该方法包括：接收至少一个业务请求，每个所述业务请求包括虚拟网络拓扑和业务约束条件；根据各业务请求的服务质量的需求信息，对所述至少一个业务请求进行排序，得到排序结果；按照所述排序结果，并根据每个业务请求所包含的虚拟网络拓扑和业务约束条件，为每个业务请求分配资源，用以实现动态分配网络资源，以解决按照所述排序结果，并根据每个业务请求所包含的虚拟网络拓扑和业务约束条件，为每个业务请求分配资源等问题。
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公开(公告)号：CN119579976A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411656501.5
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明属于电力输电线路领域，公开了一种输电线路缺陷识别方法、系统、设备及存储介质，包括获取输电线路采样图像；将输电线路采样图像输入至预训练的输电线路缺陷识别模型中，得到输电线路的缺陷识别结果；其中，输电线路缺陷识别模型包括基于卷积神经网络的特征提取模块、自适应注意力模块、多层特征融合模块以及改进的Softmax分类器。针对小样本场景下输电线路缺陷识别精度不高的问题，通过引入自适应注意力模块和多层特征融合模块，提升了网络的特征提取能力，增强了网络的特征表示，从而在小样本场景下也能取得良好的识别效果。使用改进的Softmax分类器，使得分类器在判断类别时更加关注样本之间的相似性，进一步优化了少样本分类效果。
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