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公开(公告)号：CN117494837A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311414608.4
申请日：2023-10-27
Applicant: 清华大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于联邦学习的边缘计算非侵入式负荷辨识方法及装置，其中，方法包括：在各边缘设备侧本地部署全局模型的轻量化模型；下发全局模型参数至各边缘设备，其中，各边缘设备加载全局模型参数，并对本地模型进行训练，上传训练完成的本地模型参数；聚合各边缘设备上传的本地模型参数，根据聚合的本地模型参数更新全局模型参数，并下发更新后的全局模型参数至各边缘设备，直到全局模型满足目标条件时停止联邦学习，其中，各边缘设备根据联邦学习得到的本地模型进行非侵入式负荷辨识。由此，解决了相关技术中基于联邦学习的非侵入式负荷辨识的过程中，边缘资源受限、训练数据稀缺以及容易出现数据隐私等问题。
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公开(公告)号：CN115022188B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210588329.9
申请日：2022-05-27
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L41/14 , H04L41/5022 , H04L67/10
Abstract: 本发明涉及一种电力边缘云计算网络中的容器放置方法及系统，其包括：根据任务的紧迫性进行预处理后，基于预先构建的系统模型，将多个用户的并发应用程序请求设定为多容器并行放置问题；求解所述多容器并行放置问题，得到在满足服务的时延容忍度的情况下，输出最小化所有任务的总时延的容器放置策略。本发明解决了电力边缘云计算网络中的边缘节点资源异构问题以及任务卸载带来的容器放置问题，并在满足用户时延要求的同时降低任务服务时间。本发明可以在容器编排技术领域中应用。
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公开(公告)号：CN116996518B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311249967.9
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: H04L67/1008 , H04L67/63 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种多级异构算力网络调度方法、装置、系统及存储介质，所述方法的步骤包括：构建算力网络模型；获取包括多个任务的任务组，基于所述任务组初始化任务调度结果；基于预设的约束条件和任务调度结果计算第一适应度，基于所述任务调度结果中每个任务的完成时间和预设的截止时间计算第二适应度，基于所述任务调度结果中虚拟节点中任务的完成时间和当前时间计算第三适应度，基于第一适应度、第二适应度和第三适应度计算总适应度；采用遗传算法对初始化的任务调度结果进行交叉和变异操作，得到新的任务调度结果，并计算新的任务调度结果的总适应度，重复预设迭代次数，将所述总适应度最低的任务调度结果作为最终的任务调度结果。
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公开(公告)号：CN116437352A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310450018.0
申请日：2023-04-24
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04W12/122 , H04W12/121 , H04W12/60 , H04W12/00 , H04L41/0631 , H04L41/0654 , H04L41/16
Abstract: 本发明涉及一种电力边缘云网络及其安全防护方法，所述电力边缘云网络包括采集业务数据的传感器，对所述业务数据进行汇聚处理的汇聚节点，以及对整个所述电力边缘云网络进行管控的边缘云中心；所述方法包括：所述汇聚节点中的监督汇聚节点对其周边的待评估汇聚节点进行行为特征采集，并基于预设的监督机制对所述待评估汇聚节点进行信任计算，以识别出所述待评估汇聚节点中的异常节点；获取所述异常节点的处理数据传输至所述边缘云中心，以供所述边缘云中心基于深度学习算法对异常原因进行诊断。本发明快速地检测出其中的异常节点，再由边缘云中心对异常原因进行精确地诊断，从而有助于快速实现异常节点地修复，保证电力边缘云网络的安全工作。
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公开(公告)号：CN116418367A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310373779.0
申请日：2023-04-10
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明属于确保电力OPGW光缆可靠运行技术领域，涉及一种电力OPGW光缆运行风险预警方法和系统，包括以下步骤：获取电力OPGW光缆运行状态及承载业务信息；根据电力OPGW光缆运行状态，计算电力OPGW光缆链路运行状态可靠度；根据承载业务信息和电力OPGW光缆链路运行状态可靠度，计算考虑业务动态性的电力OPGW光缆链路运行风险度；根据电力OPGW光缆链路运行风险度，将电力OPGW光缆业务链路运行风险预警等级划分；在电力运行风险等级高时，将OPGW光缆业务链路运行风险状态进行上报。其为有效提升新型电力系统对电力OPGW光缆网络运行状态的可达可观的需求提供技术优化策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113365361B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110809477.4
申请日：2021-07-15
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种5G终端业务性能与PRB资源测算方法、系统、介质及设备，其包括：计算MCS；仿真获取瀑布曲线；根据MCS Index和瀑布曲线确定符合业务带宽要求的一条MCS曲线，固定该MCS曲线SINR值可唯一确定曲线BLER值；根据BLER值获取传输次数；根据传输次数和传输时延的影响因素计算传输时延。本发明在确定终端业务带宽、可靠性的基础上，仿真业务时延大小与PRB资源数的关系，根据业务时延要求最终确定无线空口切片所需PRB资源数。
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公开(公告)号：CN113365361A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110809477.4
申请日：2021-07-15
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及一种5G终端业务性能与PRB资源测算方法、系统、介质及设备，其包括：计算MCS；仿真获取瀑布曲线；根据MCS Index和瀑布曲线确定符合业务带宽要求的一条MCS曲线，固定该MCS曲线SINR值可唯一确定曲线BLER值；根据BLER值获取传输次数；根据传输次数和传输时延的影响因素计算传输时延。本发明在确定终端业务带宽、可靠性的基础上，仿真业务时延大小与PRB资源数的关系，根据业务时延要求最终确定无线空口切片所需PRB资源数。
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公开(公告)号：CN109599951A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201910019213.1
申请日：2019-01-09
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河北省电力有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种智能型分布式采集与集成终端及其数据处理方法，其特征在于：其包括ARM处理器，其与通信接口模块、数据处理模块、标准协议接口模块、存储模块、附属模块相连；通信接口模块用于接收各采集数据终端的采集数据，并上传到ARM处理器；标准协议接口模块用于对上传至ARM处理器中的采集数据进行标准数据包处理；数据处理模块用于对处理后的数据进行分析处理得到合理数据发送到存储模块进行存储，同时上传至主站，当畸变数据或者坏数据一直存在时启动故障报警程序；附属模块用于ARM处理器的控制信息显示及控制命令输入，并保障信息同步；电源及后备电池为智能终端供电。本发明可以广泛应用于电力技术领域配电网采集领域。
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公开(公告)号：CN109034563A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810745212.0
申请日：2018-07-09
Applicant: 国家电网公司 , 国网经济技术研究院有限公司
CPC classification number: G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种多主体博弈的增量配电网源网荷协同规划方法，其步骤：分别建立多个投资主体的规划决策模型；根据三个投资主体的传递关系分析DG投资运营商和配网公司之间的静态博弈行为，博弈达到均衡状态，以此为基础建立静态博弈模型；采用鲁棒优化处理DG出力的不确定性，并引入虚拟博弈者“大自然”，根据其与配网公司之间的动态博弈行为，博弈达到均衡状态，以此为基础建立动态博弈模型；考虑DG投资运营商、配网公司、电力用户以及“大自然”多主体博弈，形成面向增量配电网规划的动‑静态联合博弈格局，以此为基础建立动‑静态联合博弈模型；采用迭代搜索法求解纳什均衡点，对基于博弈理论的规划决策模型进行求解，得到最终规划方案。
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公开(公告)号：CN119813347A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411821020.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/38 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于高维样本异或稀疏编码的机组组合决策方法，包括以下步骤：步骤一：对高维机组启停状态变量矩阵进行编码预处理，以获得低维机组启停状态编码矩阵；步骤二：将负荷矩阵与高维机组启停状态变量矩阵成对组成发明的高维机组组合决策样本集，对高维机组启停状态变量矩阵异或稀疏编码降维，将负荷矩阵与低维机组启停状态编码矩阵成对组成发明的低维机组组合决策样本集；步骤三：构建适用机组组合决策的编码器‑解码器网络模型，并利用步骤二所获得的低维机组组合决策样本集对机组组合决策的编码器‑解码器网络模型进行训练和求解；通过以上步骤以实现机组组合决策。
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