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公开(公告)号：CN106844042B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN201611247154.6
申请日：2016-12-29
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F9/50 , G06F9/52 , H04L65/1016
摘要： 本发明公开了一种电力IP多媒体子系统网络的数据处理方法以及处理装置，该方法包括：通过第一进程对所在的电力IP多媒体子系统网络的会话进行监听；判断所监听的会话是否符合预设条件；当所监听的会话符合预设条件时，根据所述会话的数据生成数据元组；将所述数据元组发送到至少一个第二进程以进行处理，其中，每个所述第二进程和所述第二进程占用的资源是互相隔离的。由此，既可以充分利用工作节点的资源，又可以隔离单一进程异常对另一进程造成的影响。
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公开(公告)号：CN113543225A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010294058.7
申请日：2020-04-15
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 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 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
摘要： 本发明涉及一种电力无线专网安全动态资源分配的方法和系统，包括：对预先构建的电力无线专网动态高能效资源分配模型中的各连接关系，采用凸优化方法得到所述各连接关系对应的最小传输能量；并将所述各连接关系、连接关系中的数据流信息以及所述最小传输能量存入设定的记忆池中；从所述记忆池中选择样本数据，进行训练得到最佳连接关系、最佳功率分配值和最优能效值；其中，所述电力无线专网动态高能效资源分配模型基于电力无线专网中每个基站与各用户设备之间的服务关系构建。建立了电力无线专网的动态高能效资源分配模型，并找到了最优的资源分配框架。
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公开(公告)号：CN111325238B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010071317.X
申请日：2020-01-21
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/23213 , G06N3/126 , G06F18/214 , H04B10/61
摘要： 本发明公开了一种相位噪声补偿方法及系统，该方法包括：获取传输系统的数据信息，根据预设剪切系数，将数据信息进行更新；根据预设算法及更新后的数据信息构建多个初始种群；根据预设控制参数求解各初始种群的目标函数，得到初始目标函数值；利用遗传算法对各初始种群进行迭代，得到新种群将遗传结果中的目标函数值与初始目标函数值进行比较，根据比较结果得到目标种群；如果当前温度小于预设终止温度，将当前聚类中心确定为最优聚类中心；根据预设补偿算法、目标种群及对应的最优聚类中心，对数据信息进行相位噪声的补偿。本发明不依赖于任何链路状态信息以及系统参数，降低了计算的复杂度，实现更方便，进而提升了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN111325238A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010071317.X
申请日：2020-01-21
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种相位噪声补偿方法及系统，该方法包括：获取传输系统的数据信息，根据预设剪切系数，将数据信息进行更新；根据预设算法及更新后的数据信息构建多个初始种群；根据预设控制参数求解各初始种群的目标函数，得到初始目标函数值；利用遗传算法对各初始种群进行迭代，得到新种群将遗传结果中的目标函数值与初始目标函数值进行比较，根据比较结果得到目标种群；如果当前温度小于预设终止温度，将当前聚类中心确定为最优聚类中心；根据预设补偿算法、目标种群及对应的最优聚类中心，对数据信息进行相位噪声的补偿。本发明不依赖于任何链路状态信息以及系统参数，降低了计算的复杂度，实现更方便，进而提升了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN110445665A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910840813.4
申请日：2019-09-06
IPC分类号： H04L12/24 , G06F16/2458 , H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种基于改进GSP的电力通信网络告警关联挖掘方法，包括以下步骤：(1)收集历史告警数据，建立历史告警数据库，并对历史告警数据进行预处理；(2)与步骤(1)同步网络拓扑数据库中分析网元设备之间的拓扑关系生成网络拓扑模型；(3)将步骤(1)的预处理后的历史告警数据通过访问步骤(2)的网络拓扑模型关联频繁序列的数据挖掘，形成告警关联规则与序列经验库；(4)收集实时告警数据，建立实时告警数据库，并对实时告警数据进行预处理；(5)将预处理后的实时告警数据结合的告警关联规则与序列经验库进行数据分析，再结合步骤(2)的网络拓扑模型构建告警实时依赖模型，从而实现根告警的定位分析。
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公开(公告)号：CN110555058A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910840814.9
申请日：2019-09-06
IPC分类号： G06F16/2458 , G06Q10/00 , G06Q10/04 , G06Q50/30
摘要： 本发明公开了一种基于改进决策树的电力通信设备状态的预测方法，包括以下步骤：(1)收集的电力通信设备的固有数据并将收集的固有数据存入数据库；同时采集所述电力通信设备的实时监测信息；(2)对所述步骤(1)中收集的固有数据进行数据挖掘与分析，构建出多变量数的预测分析决策树，获得所述电力通信设备与监测点的关联参数及相关值和所述电力通信设备的异常特征值；(3)通过所述电力通信设备与监测点的关联参数及相关值和所述电力通信设备的异常特征值结合所述电力通信设备的实时监测信息对所述电力通信设备进行运行状态分析，从而得出所述电力通信设备的故障预测与检修指导。实现了对可能存在的故障隐患进行预测与判断，提供事前检修。
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公开(公告)号：CN106793133A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710011157.8
申请日：2017-01-06
申请人： 国网江苏省电力公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种电力无线通信系统中保障多业务QoS的调度方法。方法步骤如下：将系统中要调度的多种业务分为实时业务与非实时业务两大类；在每个调度周期开始前，依据当前信道下的传输速率，数据等待时间，计算各项实时业务的调度优先级并根据优先级为各项业务分配资源；若实时业务分配完后仍有剩余资源，则对非实时业务根据当前信道下的传输速率，数据等待时间以及缓存区堆积情况，计算各项非实时业务的调度优先级并分配无线资源；被调度的业务进行传输，在调度周期结束前，更新各项参数准备进入下一个调度周期。本发明不仅能够满足电力系统中实时业务低时延的要求，同时还能尽量保证资源分配的公平，保障电力系统中多业务的QoS。
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公开(公告)号：CN112801815A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011642773.1
申请日：2020-12-30
申请人： 国网江苏省电力公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种基于联邦学习的电力通信网络故障预警方法，包括以下步骤：以分布式计算方案在电力通信网络各个通信节点搜集并保存数据；基于联邦学习方法，在本地通信节点以传统方法和网络通信训练局部预测模型，在本地通信节点以传统方法和网络通信训练全局预测模型；局部预测模型和全局预测模型通过滑动平均得到真实预测模型；根据真实预测模型以及当前通信节点的真实运行数据对通信节点运行状态进行预测。
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公开(公告)号：CN106793133B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710011157.8
申请日：2017-01-06
申请人： 国网江苏省电力公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种电力无线通信系统中保障多业务QoS的调度方法。方法步骤如下：将系统中要调度的多种业务分为实时业务与非实时业务两大类；在每个调度周期开始前，依据当前信道下的传输速率，数据等待时间，计算各项实时业务的调度优先级并根据优先级为各项业务分配资源；若实时业务分配完后仍有剩余资源，则对非实时业务根据当前信道下的传输速率，数据等待时间以及缓存区堆积情况，计算各项非实时业务的调度优先级并分配无线资源；被调度的业务进行传输，在调度周期结束前，更新各项参数准备进入下一个调度周期。本发明不仅能够满足电力系统中实时业务低时延的要求，同时还能尽量保证资源分配的公平，保障电力系统中多业务的QoS。
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公开(公告)号：CN111106999A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911382012.4
申请日：2019-12-27
申请人： 国网江苏省电力公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司
IPC分类号： H04L12/703 , H04L12/707 , H04L12/721 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例提供一种IP-光网络通信业务联合分配方法及装置，该方法包括：获取业务信息；将所述业务信息输入预设路由分配模型，利用预设深度强化学习模型对所述预设路由分配模型进行分析，得到业务路由分配信息；其中，所述预设路由分配模型是由IP-光网络风险均衡度信息、主备路由相似度信息和网络时延信息进行归一化加权得到的。通过考虑了智能电网通信网效率和风险均衡两方面来构建路由分配指标，分析了电力通信网中业务均衡度和传输时延的具体评估方法，然后对他们进行加权分析计算，最终设计合理的预设路由分配模型，并选择了预设深度强化学习模型，求解最优路径，以保障IP-光网络的高效合理运行。
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