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公开(公告)号：CN111160603B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201911148426.0
申请日：2019-11-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种端到端电力通信业务可靠性保障方法及系统，所述方法包括：采集业务接收端的电力数据；将所述电力数据输入至预先训练的Attention LSTM预测模型，获得预设的未来时刻的电力数据预测值；将所述电力数据预测值与预设阈值进行对比；若所述电力数据预测值低于预设阈值，则对所述端到端电力通信业务系统进行分析，并按预设规则实施业务可靠性保障措施；若所述可靠性保障措施有效，维持该保障措施，并持续进行电力数据监控；所述方法及系统通过建立基于融合注意力机制的LSTM神经网络的电力数据预警模型，对电力数据进行预警，并设置应对的保障方案，以保障端到端电力通信业务的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111160603A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911148426.0
申请日：2019-11-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种端到端电力通信业务可靠性保障方法及系统，所述方法包括：采集业务接收端的电力数据；将所述电力数据输入至预先训练的Attention LSTM预测模型，获得预设的未来时刻的电力数据预测值；将所述电力数据预测值与预设阈值进行对比；若所述电力数据预测值低于预设阈值，则对所述端到端电力通信业务系统进行分析，并按预设规则实施业务可靠性保障措施；若所述可靠性保障措施有效，维持该保障措施，并持续进行电力数据监控；所述方法及系统通过建立基于融合注意力机制的LSTM神经网络的电力数据预警模型，对电力数据进行预警，并设置应对的保障方案，以保障端到端电力通信业务的可靠性。
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公开(公告)号：CN110391843A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910532179.8
申请日：2019-06-19
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: H04B10/079
Abstract: 本发明公开了一种多域光网络的传输质量预测、路径选择方法和系统，所述系统包括：传送平面中的OPM，用于将当前采集的对应节点的网络数据输入到第一神经网络模块经过一层神经网络运算后输出所述节点的抽象化的网络数据至所述多域光网络的控制平面；控制平面中的控制器，用于针对待预测路径，获取构成所述路径的各节点所对应的OPM输出的抽象化的网络数据，并将获取的抽象化的网络数据作为第二神经网络模块的输入，将第二神经网络模块的输出作为所述路径的传输质量预测结果。应用本发明实现传送平面和控制平面协同智能，可以克服多域光网络的自主性和隐私性约束同时降低控制器负载，提供高准确度的传输质量预测，保障业务的可靠性。
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公开(公告)号：CN110391843B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910532179.8
申请日：2019-06-19
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: H04B10/079
Abstract: 本发明公开了一种多域光网络的传输质量预测、路径选择方法和系统，所述系统包括：传送平面中的OPM，用于将当前采集的对应节点的网络数据输入到第一神经网络模块经过一层神经网络运算后输出所述节点的抽象化的网络数据至所述多域光网络的控制平面；控制平面中的控制器，用于针对待预测路径，获取构成所述路径的各节点所对应的OPM输出的抽象化的网络数据，并将获取的抽象化的网络数据作为第二神经网络模块的输入，将第二神经网络模块的输出作为所述路径的传输质量预测结果。应用本发明实现传送平面和控制平面协同智能，可以克服多域光网络的自主性和隐私性约束同时降低控制器负载，提供高准确度的传输质量预测，保障业务的可靠性。
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公开(公告)号：CN111934755B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010651936.6
申请日：2020-07-08
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 北京邮电大学
IPC: H04B10/079 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种SDN控制器以及光通信设备的光信噪比预测方法，所述方法包括：采集被测光通信设备的OSNR预测相关的当前网络状态信息；针对采集的当前网络状态信息，基于先验知识的算法进行OSNR运算；将采集的当前网络状态信息，以及运算得到的OSNR先验预测结果输入到神经网络模型中，得到所述被测光通信设备的最终OSNR预测结果；其中，所述神经网络模型是通过训练集预先训练得到的。应用本发明可以具有更低的预测误差，且可以大大降低神经网络模型的训练难度。
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公开(公告)号：CN111934755A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010651936.6
申请日：2020-07-08
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 北京邮电大学
IPC: H04B10/079 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种SDN控制器以及光通信设备的光信噪比预测方法，所述方法包括：采集被测光通信设备的OSNR预测相关的当前网络状态信息；针对采集的当前网络状态信息，基于先验知识的算法进行OSNR运算；将采集的当前网络状态信息，以及运算得到的OSNR先验预测结果输入到神经网络模型中，得到所述被测光通信设备的最终OSNR预测结果；其中，所述神经网络模型是通过训练集预先训练得到的。应用本发明可以具有更低的预测误差，且可以大大降低神经网络模型的训练难度。
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