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公开(公告)号：CN118659526A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410701611.2
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Abstract: 本公开实施例公开了一种基于时间敏感网络的分布式能源系统、能源管理方法，包括：云平台，用于分析网络节点的实时能源数据；网络节点，网络节点设置有传感器和控制器，传感器用于采集能源节点的实时能源数据，控制器用于将实时能源数据发送至云平台；核心网络，用于连接云平台和网络节点，核心网络基于无线通信网络与时间敏感网络实现；能源节点，包括储能设备和负载设备，能源节点通过无线或有线的方式接入核心网络。本技术方案中的核心网络基于无线通信网络与时间敏感网络实现，并通过核心网络将云平台、网络节点和能源节点进行连接构建分布式能源系统，可以对能源进行高效、实时和可靠的管理，显著提升了能源利用效率和系统的安全性。
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公开(公告)号：CN118153904A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410457592.3
申请日：2024-04-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06F18/21 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及分布式可再生能源发电技术领域，具体为一种聚合强化学习资源调度方法、系统、终端及介质，包括：对流量进行分类，得到流量分类结果；对流量进行划分资源类型，得到资源类型结果；将所述流量分类结果和所述资源类型结果输入至训练后的深度强化学习模型，根据训练后的深度强化学习模型的输出结果进行资源调度，该方法、系统、终端及介质能够减少由于资源分配比例不当导致网络拥塞引起的数据帧无法及时到达或丢失的问题，保证资源预留的准确性和实时更新，有效兼顾资源利用率和流量差异服务质量要求。
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公开(公告)号：CN118400233A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410648810.1
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种信道感知方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：接收调制信号，调制信号由至少一个传输序列组成，每个传输序列包括：原始导频信息和虚拟导频信息；根据原始导频信息估计当前时刻的信道信息并预测当前时刻对应的后续时刻的信道信息；根据当前时刻对应的后续时刻的信道信息和调制信号确定虚拟导频信息对应的数据符号；根据虚拟导频信息对应的数据符号重新估计虚拟导频信息对应的发送时刻的信道信息并预测发送时刻对应的后续时刻的信道信息。通过本发明的技术方案，能够通过特殊的数据传输结构，在接收端基于原始导频信息和虚拟导频信息交替进行信道估计及预测和数据监测，能够有效提高在非平稳快变信道环境下的信道感知精度。
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公开(公告)号：CN113194432A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110475513.8
申请日：2021-04-29
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海思敦信息科技有限公司
Abstract: 一种智能分布式馈线自动化终端间的网络通信方法，通过5G切片网络设计界面进行网络功能和参数的编排，设计满足智能分布式馈线自动化终端的电力业务需求的uRLLC切片；利用5G切片网络作为通信信道，通过5G切片网络优化数据链路，以最小化链路传输跳数，通过电力终端设备组与分布式馈线自动化终端的IGMP协议消息完成动态组模型的加入和离开；利用5G切片网络作为通信信道，当电力终端设备组的静态组模型发生变化时，核心网控制面基于组成员信息生成组成员转发策略，下发到用户面功能UPF，用户面功能UPF基于组内成员转发策略将组播报文在组内转发。本发明实现海量数据的实时传输、分析、就地处理和应用，能够实现配网故障快速处理。
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公开(公告)号：CN112613024A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202110019684.X
申请日：2021-01-07
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据交互方法、装置、系统及存储介质。其中，该方法包括：云端服务器对电力物联网终端设备进行安全认证，并将安全认证结果传输至业务应用设备；业务应用设备在安全认证结果为通过时，通过云端服务器将控制指令下发至电力物联网终端设备；电力物联网终端设备根据控制指令采集数据，并对数据进行处理后上传至云端服务器。本发明实施例提供的技术方案，实现了云端服务器与电力物联网终端设备的数据交互，提高了数据交互过程的安全性以及准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112232031A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011118301.6
申请日：2020-10-19
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: G06F40/14 , G06F40/226
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网边缘数据模型校验方法，该方法包括基于边缘数据模型中的逻辑模型获取第一公共数据；基于边缘数据模型中的物理模型获取第二公共数据；根据所述第一公共数据和所述第二公共数据分别生成XML格式的对应数据；基于XML验证规则对XML格式的第一公共数据和XML格式的第二公共数据分别进行校验，得到第一校验结果；基于数据一致性验证规则对所述物理模型进行校验，得到第二校验结果；基于模型规则对所述物理模型进行校验，得到第三校验结果；基于所述第一校验结果、所述第二校验结果和所述第三校验结果获取边缘数据模型的最终校验结果。本发明实施例提供的技术方案可以实现评估边缘数据模型处理边缘侧数据的效果。
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公开(公告)号：CN106850048B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201710153390.X
申请日：2017-03-15
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 中国空间技术研究院通信卫星事业部 , 国家电网有限公司
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明提供了一种卫星通信方法、装置及卫星通信系统，其中，该方法包括：从源卫星终端和与源卫星终端对应的目的卫星终端分别接收探测消息；其中，该探测消息包括用于标识源卫星终端和目的卫星终端的信息；根据探测消息获取为该源卫星终端和与该源卫星终端对应的目的卫星终端服务的一个或者多个MEO卫星的标识信息；根据该标识信息配置星上信道化交换路径，并将星上信道化交换路径发送至一个或者多个MEO卫星，以使得一个或者多个MEO卫星根据星上信道化交换路径将数据由该源卫星终端发送至目的卫星终端。通过本发明解决了现有技术中MEO星座宽带卫星通信系统不能采用星上信道化交换体制完成卫星通信的问题。
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公开(公告)号：CN105389861A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510769340.5
申请日：2015-11-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海思敦信息科技有限公司
CPC classification number: G07C1/20 , G06Q10/06311 , G06Q50/06 , G07C9/00119
Abstract: 本发明公开了一种用于电力巡检的可穿戴设备，包含：固定组件，以及内置在固定组件的通信模块、处理器、感应模块和显示模块；通信模块用于接收移动终端发出的任务消息；处理器用于根据任务消息生成事件标题信息和触发指令；感应模块用于检测触发指令并生成提醒指示；显示模块用于显示事件标题信息。本发明采用手环或钥匙挂坠的形式方便随身携带，并与无线终端通信，提供身份认证、任务提醒和定位功能，为巡检人员的工作提供便利性。
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公开(公告)号：CN112613584A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202110018249.5
申请日：2021-01-07
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种故障诊断方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取边缘侧设备的故障数据；对缺失的故障数据进行补全得到待诊断故障数据；通过故障诊断模型对所述待诊断故障数据进行处理得到故障类别，所述故障诊断模型通过训练样本集迭代训练待训练故障诊断模型得到，所述训练样本集包括：故障数据样本和所述故障数据样本对应的故障类别。通过本发明的技术方案，能够解决采集到的数据缺失问题，并通过调整故障诊断模型中的各决策树的权重，有效地解决设备故障诊断准确率低和效率低的问题，实现高效、准确地诊断电力物联网边缘侧设备的故障类别。
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公开(公告)号：CN111522908A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010275820.7
申请日：2020-04-09
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于BiGRU和注意力机制的多标签文本分类方法，该方法包含以下步骤：S1、获取若干条网络文本；S2、对若干条网络文本进行预处理；S3、使用预训练词向量提取网络文本的深层次信息特征；S4、根据注意力机制将所述深层次信息特征加以相应的权重；S5、使用BiGRU对步骤S4所得的数据进行不同类别标签概率分类；S6、输出每条网络文本在不同类别标签上的概率。其优点是：该方法采用预训练词向量进一步缩短了训练时间，采用注意力机制让神经网络可以聚焦于对分类效果有提升的重要信息，相比于现有技术，BiGRU和注意力机制相融合使该方法可使用更少的训练时间取得同样高的准确率。
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