公开(公告)号：CN118338321A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410516599.8

申请日：2024-04-28

申请人： 华北电力大学

发明人： 廖海君 ,  周振宇 ,  于子淇 ,  舒乙凌 ,  范金超 ,  慈浩宇 ,  胡本涛 ,  孔德羽 ,  姚子佳 ,  廖斌 ,  陈晓梅

IPC分类号： H04W24/02 ,  H04W24/06

摘要： 本发明涉及一种基于通感一体化的电力语义短包通信方法、装置与系统，属于电力通信技术领域。本发明通过构建多模态经验回放池和引入电力模态探索‑利用折中系数，使PMU终端能够动态调整数据采集频率，有效应对配电网多样化运行模态下的感知挑战，提升稀疏模态下感知频率的优化性能，加强了对电力系统关键运行状态的捕捉能力。利用对抗智能体模拟不确定性环境，结合多智能体的合作博弈机制，实现了信源信道联合编码的动态优化和鲁棒性提升，有效保障了电力语义信息在复杂信道条件下的传输可靠性，为电力系统的高效和可靠运行提供了坚实的技术支撑。

公开(公告)号：CN118051722A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410086580.4

申请日：2024-01-22

申请人： 华北电力大学

发明人： 陈晓梅 ,  邓朝龙 ,  薛佳朋 ,  程梓健 ,  胡本涛 ,  周子怡 ,  周振宇

IPC分类号： G06F18/10 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2136 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0442 ,  H02J13/00

摘要： 本发明涉及一种多尺度特征分解可重构电力线噪声分析方法，该方法针对电力线噪声分析领域，在采集电力线混合噪声数据之后，基于高斯随机矩阵进行噪声数据压缩，提取其有效噪声特征信息，并通过最小二乘法比对获取电力线噪声数据库和压缩噪声特征数据的相似度结果，之后通过构建聚合LSTM小波循环神经网络优化输出电力线噪声特征预测结果，提高电力线噪声特性的预测准确度。此外，通过对噪声特征数据进行多尺度特征分解，采用残差法迭代求解噪声待重构信号的估计值和真实值的最佳逼近稀疏解，重构出电力线原始噪声信号。与现有技术相比，本发明能够有效提取复杂环境下电力线噪声数据的有效特征信息，最大程度地还原电力线噪声原始信号，实现电力线噪声特性的高精度预测分析。

公开(公告)号：CN118509885A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410506432.3

申请日：2024-04-25

申请人： 华北电力大学

发明人： 廖海君 ,  周振宇 ,  孔德羽 ,  慈浩宇 ,  范金超 ,  胡本涛 ,  陈晓梅 ,  廖斌

IPC分类号： H04W24/02 ,  G06N3/043 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  H04W28/16

摘要： 本发明公开了基于通感一体化的6G电力语义通信方法、装置及系统，包括：构建新的信息时效性度量指标；考虑配电网分级协同调控对信息时效性的约束，构建了一个联合优化问题，目标是最小化配电网峰值语义年龄；根据优化主体的差异性，将原始问题拆分为两个子问题；将终端调度问题构建为马尔科夫决策过程，通过Top‑N2实现优化；将数据采集频率与语义压缩比联合优化问题建模为Multi‑Armed Bandit Problem，构建六层模糊网络来挖掘摇臂与运行状态的适配度；基于归一化后的适配度计算摇臂效用，终端选择效用值最小的采集频率和语义压缩比组合，终端基于边缘服务器反馈的峰值语义年龄信息更新统计学习参数。提高了电力系统的运行效率和稳定性。

公开(公告)号：CN117997379A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410084067.1

申请日：2024-01-19

申请人： 华北电力大学

发明人： 陈晓梅 ,  程梓健 ,  薛佳朋 ,  邓朝龙 ,  周子怡 ,  胡本涛

IPC分类号： H04B3/30 ,  H04B3/54 ,  H04B17/391 ,  H04B17/345 ,  H04B7/0413 ,  G06F18/241 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及一种基于差异化选择的多输入多输出电力线载波噪声建模方法，该方法针对包括低压台区等在内的多输入多输出电力线通信应用场景，首先，采用动态聚类算法对实际电力线载波噪声进行分类，该算法通过在欧式距离中引入权重值，并根据电力线载波噪声特性进行动态调整，加大数据的不同属性间的区分程度；其次，采用多尺度排列熵方法，根据不同噪声类型自适应调整尺度因子s，计算所有噪声的复杂度；最终，构建分别构建适应背景噪声与脉冲噪声2个LSTM与2个WNN模型，适配不同类型与复杂度的电力线载波噪声，实现电力线载波噪声差异化精准建模。与现有技术相比，本发明能够实现对不同电力线载波噪声的高效、精准分类与差异化高精度建模。

公开(公告)号：CN117314070A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311218811.4

申请日：2023-09-20

申请人： 华北电力大学

发明人： 周振宇 ,  潘超 ,  汤中卫 ,  叶宇鸿 ,  胡本涛 ,  薛佳朋 ,  廖海君

IPC分类号： G06Q10/0631 ,  G06Q30/0207 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/008 ,  G06N3/092

摘要： 本发明涉及一种基于非对称一致性学习的电动汽车参与需求响应方法，属于电力系统技术领域。其中，固定签约电动汽车固定需求响应系统实现固定签约电动汽车的非对称一致性优化，并由固定需求响应模块补足需求响应缺额并输出固定签约电动汽车调度成本，辅助灵活签约电动汽车需求响应优化；灵活签约电动汽车自主需求响应系统通过环境信息采集模块、智能体网络模块得到灵活签约电动汽车自主需求响应的功率，由自主需求响应模块执行需求响应并将结果输出，固定签约电动汽车根据需求响应缺额进行补足，同时，局部奖励模块、贡献占比分析模块、奖励聚合模块、柔性损失函数模块根据各模块结果计算柔性损失函数，传送至智能体网络模块进行学习优化。