电网低压台区拓扑自动识别方法

    公开(公告)号:CN110874452A

    公开(公告)日:2020-03-10

    申请号:CN201911030229.9

    申请日:2019-10-28

    IPC分类号: G06F17/16 G06Q50/06 H02J3/00

    摘要: 本发明提供一种电网低压台区拓扑自动识别方法,包括:电网中共包括三类电力设备,分别为:出线柜、分支箱和电表箱;对电网的电力设备进行数据采集,包括:采集出线柜出线电流有效值Ia、分支箱分项出线电流有效值Ib以及电表箱进线电流有效值Ic;分支箱及其上级电力设备之间的拓扑识别方法,分支箱及电表箱之间的拓扑识别方法。优点为:本发明通过对电网各电力设备的电流进行监测和分析,能够快速的识别出整个网络的物理拓扑结构,从而提高电网拓扑识别的效率。

    电网低压台区拓扑自动识别方法

    公开(公告)号:CN110874452B

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN201911030229.9

    申请日:2019-10-28

    IPC分类号: G06F17/16 G06Q50/06 H02J3/00

    摘要: 本发明提供一种电网低压台区拓扑自动识别方法,包括:电网中共包括三类电力设备,分别为:出线柜、分支箱和电表箱;对电网的电力设备进行数据采集,包括:采集出线柜出线电流有效值Ia、分支箱分项出线电流有效值Ib以及电表箱进线电流有效值Ic;分支箱及其上级电力设备之间的拓扑识别方法,分支箱及电表箱之间的拓扑识别方法。优点为:本发明通过对电网各电力设备的电流进行监测和分析,能够快速的识别出整个网络的物理拓扑结构,从而提高电网拓扑识别的效率。

    一种基于SOA的全光波长转换控制器及控制方法

    公开(公告)号:CN112882311A

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN202110333361.8

    申请日:2021-03-29

    IPC分类号: G02F2/00

    摘要: 一种基于SOA的全光波长转换控制器,包括可调谐激光器(1)、激光器控制模块(2)、耦合模块(3)、SOA(4)和SOA控制模块(5),其特征在于:所述可调谐激光器(1)与所述耦合模块(3)连接,所述耦合模块(3)与所述SOA(4)连接;所述可调谐激光器(1)与所述激光器控制模块(2)电连接,所述SOA(4)与所述SOA控制模块(5)电连接,所述激光器控制模块(2)与所述SOA控制模块(5)电连接。基于本发明中的全光波长转换控制器实现的波长转换,具有良好的转换效率、稳定性和可靠性。

    一种基于SOA的全光波长转换控制器

    公开(公告)号:CN214540320U

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202120639399.3

    申请日:2021-03-29

    IPC分类号: G02F2/00

    摘要: 一种基于SOA的全光波长转换控制器,包括可调谐激光器(1)、激光器控制模块(2)、耦合模块(3)、SOA(4)和SOA控制模块(5),其特征在于:所述可调谐激光器(1)与所述耦合模块(3)连接,所述耦合模块(3)与所述SOA(4)连接;所述可调谐激光器(1)与所述激光器控制模块(2)电连接,所述SOA(4)与所述SOA控制模块(5)电连接,所述激光器控制模块(2)与所述SOA控制模块(5)电连接。基于本实用新型中的全光波长转换控制器实现的波长转换,具有良好的转换效率、稳定性和可靠性。

    分层联邦学习系统的资源分配及聚合优化方法及装置

    公开(公告)号:CN117076132A

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202311320639.3

    申请日:2023-10-12

    IPC分类号: G06F9/50 G06N20/00

    摘要: 本申请提供一种分层联邦学习系统的资源分配及聚合优化方法及装置,涉及机器学习领域,方法包括:根据分层联邦学习系统中的各个边缘服务器各自的域内训练时间及传输延时信息,确定当前迭代轮次的提交时间区间;将全局模型参数和提交时间区间发送至各个边缘服务器,以使各个边缘服务器分别为自身分组中的各个终端分配针对当前迭代轮次的全局模型参数的目标计算任务并同步聚合各个子模型参数,对提交时间区间内接收到的边缘聚合结果数据进行云聚合。本申请能够有效降低分层联邦学习系统的计算复杂度,尤其适用于物联网等大量终端构成的分层联邦学习系统的场景,还能够提高终端和边缘服务器的计算资源利用率,进而能够有效提高分层联邦学习的效率。