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公开(公告)号：CN111614571B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202010340849.9
申请日：2020-04-26
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L47/10 , H04L47/283
Abstract: 本发明提供的分布式的关键型任务端到端时延优化方法及系统，该包括：根据端到端网络，构建底层核心网络的权重有向图；以链路拥塞因子作为优化变量，考虑链路存在故障时的链路‑路径流量恢复设计，构建时延优化模型；采用基于交替方向乘法子的Benders分解，对时延优化模型进行求解，获取分布式的链路‑路径流量规划方案。本发明实施例采用简洁的方法对底层核心网络进行设计，创建了一个针对最小化最大链路拥塞因子的问题模型，并采用基于交替方向乘法子的Benders分解对该模型进行求解，以得到分布式的链路‑路径流量规划方案，使得端到端关键型任务时延最小化，兼顾了链路‑路径的流量恢复设计，有效的提高了优化的效率和精度。
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公开(公告)号：CN111614571A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010340849.9
申请日：2020-04-26
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04L12/801 , H04L12/841
Abstract: 本发明提供的分布式的关键型任务端到端时延优化方法及系统，该包括：根据端到端网络，构建底层核心网络的权重有向图；以链路拥塞因子作为优化变量，考虑链路存在故障时的链路-路径流量恢复设计，构建时延优化模型；采用基于交替方向乘法子的Benders分解，对时延优化模型进行求解，获取分布式的链路-路径流量规划方案。本发明实施例采用简洁的方法对底层核心网络进行设计，创建了一个针对最小化最大链路拥塞因子的问题模型，并采用基于交替方向乘法子的Benders分解对该模型进行求解，以得到分布式的链路-路径流量规划方案，使得端到端关键型任务时延最小化，兼顾了链路-路径的流量恢复设计，有效的提高了优化的效率和精度。
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公开(公告)号：CN111628887B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010358301.7
申请日：2020-04-29
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司
IPC: H04L41/0893 , H04L41/0895 , H04W72/04 , H04W72/10
Abstract: 本公开实施例公开了一种物联网切片资源分配系统、方法、电子设备及存储介质，所述系统包括片间控制器和片内控制器；其中，所述片间控制器适于接收终端的资源服务请求，并计算资源服务请求所需要的无线网络资源信息，以及根据所述无线网络资源信息确定为所述资源服务请求分配的目标切片，并将所述无线网络资源信息发送至所述目标切片对应的片内控制器；所述目标切片对应的所述片内控制器接收所述片间控制器发送的所述资源服务请求以及所述无线网络资源信息，并根据所述无线网络资源信息为所述终端的资源服务请求分配当前切片内的无线网络资源。
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公开(公告)号：CN111628887A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010358301.7
申请日：2020-04-29
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 全球能源互联网研究院有限公司
Abstract: 本公开实施例公开了一种物联网切片资源分配系统、方法、电子设备及存储介质，所述系统包括片间控制器和片内控制器；其中，所述片间控制器适于接收终端的资源服务请求，并计算资源服务请求所需要的无线网络资源信息，以及根据所述无线网络资源信息确定为所述资源服务请求分配的目标切片，并将所述无线网络资源信息发送至所述目标切片对应的片内控制器；所述目标切片对应的所述片内控制器接收所述片间控制器发送的所述资源服务请求以及所述无线网络资源信息，并根据所述无线网络资源信息为所述终端的资源服务请求分配当前切片内的无线网络资源。
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公开(公告)号：CN111953510B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010412340.0
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04W72/0453 , H04W28/16 , H04W72/566
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的智能电网切片无线资源分配方法及系统，其中方法包括：基于智能电网场景下的不同电力业务的需求对所述电力业务进行分类，并为多个所述电力业务设置优先级；按照所述电力业务的分类将所述电力业务与电网切片进行关联；建立电网业务资源分配的强化学习优化模型，根据所述强化学习优化模型的当前切片状态和奖励函数确定下一个状态执行的动作，基于最小成本原则为电网业务分配电网切片；其中优先级高的电力业务优先分配电网切片。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111723978A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010494860.0
申请日：2020-06-03
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评价方法，随着电力行业发展速度的快速提升，各种电力业务特征呈现差异化，控制类、信息采集类、移动应用类等三类业务对通信和安全的需求差别很大，其通信带宽、延迟容忍、安全等级、业务可靠性等指标都存在很大差距，传统的电力通信业务模型难以同时进行描述。本发明提供的基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评价方法，设计了基于虚拟映射的电力业务通信与安全性能指标评估模型，并通过改进粒子群算法进行快速迭代，获取最优的指标评价方法，从而同时适应控制类、信息采集类、移动应用类等三类类型的业务需求情况，为电力业务与通信技术的适配性研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN111723978B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010494860.0
申请日：2020-06-03
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评价方法，随着电力行业发展速度的快速提升，各种电力业务特征呈现差异化，控制类、信息采集类、移动应用类等三类业务对通信和安全的需求差别很大，其通信带宽、延迟容忍、安全等级、业务可靠性等指标都存在很大差距，传统的电力通信业务模型难以同时进行描述。本发明提供的基于虚拟映射适应多种电力业务差异性需求的指标评价方法，设计了基于虚拟映射的电力业务通信与安全性能指标评估模型，并通过改进粒子群算法进行快速迭代，获取最优的指标评价方法，从而同时适应控制类、信息采集类、移动应用类等三类类型的业务需求情况，为电力业务与通信技术的适配性研究奠定了基础。
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公开(公告)号：CN112468249A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011358047.7
申请日：2020-11-27
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04B17/391 , H04B17/364 , H04W24/06
Abstract: 本发明公开了属于无线信道建模技术领域的一种基于自适应核功率密度的5G无线信道分簇算法；包括：采用高分辨率信道参数提取算法提取信道每一快照中的小尺度参数；利用基于多径分量距离的算法计算每一个多径分量的adaptive‑K值；根据每个多径分量附近adaptive‑K个多径分量的小尺度参数计算每个多径分量的相对密度；根据每个多径分量的相对密度进行分簇；对分簇结果进行簇合并。本发明方法能够更准确地对5G无线通信信道数据进行分簇，从而建立更加精准的信道模型，对科研机构和工业界实现5G链路和系统级性能仿真评估与5G网络设计有非常重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN111953510A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010412340.0
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的智能电网切片无线资源分配方法及系统，其中方法包括：基于智能电网场景下的不同电力业务的需求对所述电力业务进行分类，并为多个所述电力业务设置优先级；按照所述电力业务的分类将所述电力业务与电网切片进行关联；建立电网业务资源分配的强化学习优化模型，根据所述强化学习优化模型的当前切片状态和奖励函数确定下一个状态执行的动作，基于最小成本原则为电网业务分配电网切片；其中优先级高的电力业务优先分配电网切片。
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公开(公告)号：CN111062464B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201911017376.2
申请日：2019-10-24
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
Inventor： 王亚男 , 张庚 , 汪洋 , 丁慧霞 , 王智慧 , 李卓桐 , 赵永利 , 高凯强 , 黄建彰 , 任佳星 , 吴赛 , 孟萨出拉 , 李健 , 李哲 , 邱丽君 , 尹弘亮 , 张颉 , 柴继文
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的电力通信网可靠性预测和保障方法和系统。所述方法和系统采用深度置信网络和双向LSTM神经网络分别对网络中的状态数据和计算的可靠性指标数据进行特征提取和预测，预测得出下一有效时间段内的网络状态和相应的可靠性指标。之后通过对预测的可靠性指标进行评估，若不满足标准阈值，则需要进行网络优化以提高网络的可靠性，优化时则结合预测到的下一有效时间段内的网络基本数据，选择相应的光缆优化、节点优化以及业务层级的优化，提高网络的整体可靠性。所述方法和系统通过结合预测的下一时间段的网络业务状态对电力通信网进行优化，从远期安稳提供通信服务的角度提高了网络可靠性。
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