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公开(公告)号:CN118200046A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410592013.6
申请日:2024-05-14
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
发明人: 缪巍巍 , 夏元轶 , 张瑞 , 赵新建 , 曾锃 , 张明轩 , 滕昌志 , 李世豪 , 张震 , 余益团 , 洪涛 , 肖茂然 , 何沐昕 , 殷俊杰 , 李千目 , 孟顺梅 , 徐丹宇 , 李小超
摘要: 本发明公开了一种电力物联网设备流量安全检测方法、装置及设备。该方法应用于云端,包括:获取关联物联网边缘设备基于电力物联网原始流量确定的初步分类结果;初步分类结果是通过部署在关联物联网边缘设备的预训练的轻量化模型,对电力物联网原始流量进行类型识别后得到的;基于云端预训练的威胁流量检测模型对初步分类结果进行分类,确定中间分类结果并输入至预设支持向量机进行流量威胁预测,得到潜在威胁检测结果。通过关联物联网边缘设备部署的轻量化模型进行预分类,使得云端对数量较少的初步分类结果识别潜在威胁检测结果,通过云边协同合作,实现了电力物联网边缘设备的威胁流量的识别,减轻了处理负担,提升了识别的准确率。
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公开(公告)号:CN116032727B
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202111239861.1
申请日:2021-10-25
申请人: 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号: H04L41/0663 , H04L67/12 , G16Y10/35
摘要: 本发明涉及一种基于区域协作的电力物联网感知层自修复方法,方法为基于电力物联网感知层的区域协作实现网络的自修复,从理论层面对电力物联网抗毁性进行分析。具体包括:利用复杂网络理论,建立电力物联网网络;基于Louvain社团划分算法,对网络结构进行划分,分离出网络中进行区域协作的物联节点簇;通过在不同的物联节点簇之间构建新的通信连接,并进行优化,实现对电力物联网感知层结构和功能的恢复。本发明方法能够区别于传统的网络修复概念,利用电力物联网感知层中的区域信息在理论层面研究网络修复方法。
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公开(公告)号:CN115543450A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211141803.X
申请日:2022-09-20
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要: 本发明公开了一种边缘场景中资源优化的无服务器计算动态休眠方法及应用,所述方法包括:基于边缘系统中不同函数服务实例更新前的保活时间、冷启动率及休眠时间运行系统,以更新Pareto分布曲线;基于更新后的Pareto分布曲线,确定更新后的冷启动率;基于不同函数服务实例接收请求的时间间隔,确定更新后的休眠时间;基于更新后的休眠时间和冷启动率,计算更新后的保活时间;判断更新前后的冷启动率之间的误差是否在预设误差范围内,以确定是否更新边缘系统的配置。该方法根据边缘系统中不同函数服务实例接收请求的时间间隔动态调整休眠时间,以满足不同类型的服务请求,减小函数服务实例的启动时延,提高请求执行效率,减少边缘系统的资源消耗。
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公开(公告)号:CN114124732B
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202111433934.0
申请日:2021-11-29
申请人: 南京大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号: H04L41/142 , H04L67/10
摘要: 本发明公开了一种面向云的带内计算部署方法、装置和系统。所述方法通过不断地收集当前云数据中心的网络拥塞信息,为当前集群内的交互的计算任务选择恰当的可编程交换机来完成数据聚合。本发明的带内计算系统利用了可编程交换机本身的计算能力,为来自不同任务产生的数据分配相应的缓存并将对应的简单计算,随后将计算后的结果转发至目的节点,以此节省带宽资源从而达到加速云数据中心任务的执行。
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公开(公告)号:CN114090218A
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN202111437730.4
申请日:2021-11-29
申请人: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京大学
摘要: 本发明公开了一种边缘计算环境下动态任务复制方法、设备和系统。方法包括:以边缘环境下作业的总完成时间与理想最优复制决策下的作业完成总时延之差regret最小为目标建立优化问题;利用基于多臂赌博机的任务复制决策算法对优化问题进行求解,包括:在第一个时隙开始时,根据任务的任务类型和输入数据的大小来估计任务计算量wt;对每一个任务t,计算将任务t从边缘集群i复制到边缘集群j的时延的置信下限根据确定所有可用的边缘集群,从中选择rt个较小的可用边缘集群作为目标边缘集群,将任务复制到所有目标边缘集群上进行执行。本发明首次将基于多臂赌博机的算法应用于边缘计算系统的任务复制问题,方法具有优秀的时延性能和服务可靠性。
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公开(公告)号:CN111459505A
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN202010439585.2
申请日:2020-05-22
申请人: 南京大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要: 本发明公开了一种边缘计算环境下多版本推断模型部署方法、装置和系统。所述方法通过不断地根据在线到达的用户推断请求数量、当前各边缘计算节点中待处理推断请求的队列以及当前时隙多版本推断模型实例部署的反馈,来不断调整更新下一时隙各边缘计算节点上的推断模型实例部署策略。本发明的推断类模型部署系统和部署方法能够在无法准确获知未来用户实际推断请求数量时,通过结合每次部署后刻推断类模型部署的效果反馈,为各边缘节点进行周期性地多版本模型实例数目调整,达到在边缘环境中最大化用户推断精度的效果。
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公开(公告)号:CN116886220A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310871897.4
申请日:2023-07-14
IPC分类号: H04B17/345 , G06N3/049 , H04B17/309 , H04B17/336
摘要: 本发明公开了一种无线通信干扰识别方法、装置、设备及存储介质。获取无线通信系统对应的目标输入数据,其中,无线通信系统对应于目标变电站,目标输入数据包括目标干扰功率数据、目标信号质量数据和目标距离数据,目标干扰功率数据包括预设设备的接收信号频域干扰功率,目标信号质量数据包括预设终端的空口信号质量,目标距离数据包括预设设备与预设终端之间的距离;将目标输入数据输入至预设脉冲神经网络模型进行处理;根据预设脉冲神经网络模型的输出,确定无线通信系统的干扰识别结果。综合考虑能够表征干扰的多个数据,有效解决了现有的无线通信干扰识别方法,存在干扰识别准确率低的问题,取到了提高干扰识别准确率的有益效果。
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公开(公告)号:CN111917715B
公开(公告)日:2023-06-16
申请号:CN202010584037.9
申请日:2020-06-23
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号: H04L9/40 , H04W12/121 , G06N3/08 , G06F18/24 , G06N3/04
摘要: 本发明公开了一种基于802.11ac MAC层指纹的设备识别方法,获取802.11ac探测请求帧,使用流量分析技术解析802.11ac探测请求帧中信息元素的有效字段,并对会被设备拥有者修改的有效字段内容进行去除;对处理过的探测请求帧进行补全,生成指纹,对指纹进行消除量纲和归一化的处理得到处理后的指纹,作为神经网络的输入,将设备类型对应的序号作为标签,并将标签进行编码作为神经网络的输出,对设备识别神经网络进行训练。本发明对探测请求帧数据中易被篡改的字段进行去除,减小了被攻击者从应用上层攻击的可能性。利用深度学习的方法克服了字段值随机变化的问题,完成了特征的自动提取,实现了对设备的识别。
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公开(公告)号:CN115103240A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210724299.X
申请日:2022-06-24
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要: 本发明公开了一种台区用户电表数据采集方法及系统,所述方法包括集中器、采集器、采集接口模块、电表,集中器与采集器之间采用低压电力线高速载波通信网络进行通信,采集器通过串行接口与采集接口模块进行连接,采集接口模块通过串行接口与多个电表进行连接。采集器并行对电表进行数据采集,采集器通过监听机制进行数据上报,集中器不需依次对采集器通过轮询方式采集数据,从而显著提升电表数据采集效率。本发明通过改进集中器与采集器、采集器与电表之间的通信机制,充分发挥低压电力线高速载波通信能力,显著提升台区电表数据采集效率。
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公开(公告)号:CN115100466A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210710527.8
申请日:2022-06-22
申请人: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/82 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种非侵入式住宅负荷监测方法、装置及介质,本方法包括以下步骤:(1)V‑I特性曲线灰度图提取;(2)多层卷积层提取图片特征;(3)通过通道注意力模型与空间注意力模型进一步提取特征;(4)双向长短时记忆神经网络训练与辨识。本方法的优点在于,通道注意力模型与空间注意力能有效提取有用负荷特征,丢弃无用负荷特征,最终有效提升负荷辨识精度。
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