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公开(公告)号：CN115396906A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210901688.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于可再生能源的输电线路MEC服务部署方法，属于电力物联网数据传输领域。首先对输电线路监测系统网络及网络中各节点进行建模，在K‑means算法的基础上，根据节点的邻居节点数量以及能量因素选择簇头，并根据计算任务大小、传输跳数和能量消耗约束对输电线路监测网络拓扑进行聚类，最后在选择出的簇头节点部署MEC服务。通过本发明的方法，将MEC服务部署在邻居节点数量较多且能量充足的节点，能够使计算任务转发跳数较少，传输时延较少；同时延长网络存活时间，增强网络稳定性。
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公开(公告)号：CN115412966B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210900101.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了电力物联网下基于多边缘节点协作的绿色节能卸载方法，属于电力物联网领域；首先、针对光伏发电场景，均匀分布N个汇聚节点，每个汇聚节点搭载一个边缘节点，每个汇聚节点下辖若干传感器；分别计算各汇聚节点的能量消耗模型；同时、对于传感器所产生的边缘计算任务j，按是否为时延敏感任务构建时延约束模型；然后、利用各汇聚节点的能量消耗模型以及任务的时延约束模型，搭建在满足任务时延要求的前提下最小化所有汇聚节点的能耗目标函数；最后，将目标函数的求解过程解耦为两个子问题，进行分簇和卸载，最终得到最优的绿色节能卸载结果；本发明在减少汇聚节点能耗和提升边缘计算任务完成率之间实现了较好的平衡。
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公开(公告)号：CN115396906B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210901688.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04W16/18 , H04W28/084 , H04W52/02 , G06F18/23213 , H04L67/12 , H04W4/38
Abstract: 本发明公开了一种基于可再生能源的输电线路MEC服务部署方法，属于电力物联网数据传输领域。首先对输电线路监测系统网络及网络中各节点进行建模，在K‑means算法的基础上，根据节点的邻居节点数量以及能量因素选择簇头，并根据计算任务大小、传输跳数和能量消耗约束对输电线路监测网络拓扑进行聚类，最后在选择出的簇头节点部署MEC服务。通过本发明的方法，将MEC服务部署在邻居节点数量较多且能量充足的节点，能够使计算任务转发跳数较少，传输时延较少；同时延长网络存活时间，增强网络稳定性。
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公开(公告)号：CN115412966A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210900101.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了电力物联网下基于多边缘节点协作的绿色节能卸载方法，属于电力物联网领域；首先、针对光伏发电场景，均匀分布N个汇聚节点，每个汇聚节点搭载一个边缘节点，每个汇聚节点下辖若干传感器；分别计算各汇聚节点的能量消耗模型；同时、对于传感器所产生的边缘计算任务j，按是否为时延敏感任务构建时延约束模型；然后、利用各汇聚节点的能量消耗模型以及任务的时延约束模型，搭建在满足任务时延要求的前提下最小化所有汇聚节点的能耗目标函数；最后，将目标函数的求解过程解耦为两个子问题，进行分簇和卸载，最终得到最优的绿色节能卸载结果；本发明在减少汇聚节点能耗和提升边缘计算任务完成率之间实现了较好的平衡。
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公开(公告)号：CN118366094A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410367549.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , H04N7/18
Abstract: 本发明提出了基于深度学习的动力环境视频监控智能巡检方法及系统，包括：截取动力环境视频监控系统的监控画面得到原始数据图片，对原始数据图片进行转换保存为深度学习数据集；搭建深度学习模型；采用深度学习数据集训练深度学习模型，获得训练后的深度学习模型；读取日常巡检路径至深度学习模型，对动力环境视频监控系统进行智能巡检。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108259224A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711375665.0
申请日：2017-12-19
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明实施例公开一种SDN和传统网络共存模式下的同质化配置的方法及装置，提供一次性操作完成配置的方案，达到迅速进行业务部署的目的。方法包括：综合网络管理系统获取用户输入的同质化配置指令，根据预设的同质化指令转换信息文件，将同质化配置指令转换为与其连接的各个网元管理系统对应的控制指令，将所述控制指令发送给对应的网元管理系统；网元管理系统接收所述综合网络管理系统发送的控制指令，根据与其连接的各个网络设备的信息及预设的命令转换规则，将所述控制指令转换为所述各个网络设备对应的控制指令，并将所述各个网络设备对应的控制指令发送给对应的网络设备；所述各个网络设备接收与其连接的网元管理系统发送的控制指令，并执行。
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公开(公告)号：CN108259224B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201711375665.0
申请日：2017-12-19
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明实施例公开一种SDN和传统网络共存模式下的同质化配置的方法及装置，提供一次性操作完成配置的方案，达到迅速进行业务部署的目的。方法包括：综合网络管理系统获取用户输入的同质化配置指令，根据预设的同质化指令转换信息文件，将同质化配置指令转换为与其连接的各个网元管理系统对应的控制指令，将所述控制指令发送给对应的网元管理系统；网元管理系统接收所述综合网络管理系统发送的控制指令，根据与其连接的各个网络设备的信息及预设的命令转换规则，将所述控制指令转换为所述各个网络设备对应的控制指令，并将所述各个网络设备对应的控制指令发送给对应的网络设备；所述各个网络设备接收与其连接的网元管理系统发送的控制指令，并执行。
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公开(公告)号：CN117874229A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311741936.5
申请日：2023-12-18
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 东北电力大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/279 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及电力通信设备故障文本识别方法、系统、电子设备及介质，方法包括：获取电力通信设备的的故障文本；为每个待标记字符融合全文语义信息，确定目标文本特征向量；为目标文本特征向量中的每个待标记字符融合待标记字符所在语句的前后文的语义信息，确定语义编码向量；对语义编码向量中每个待标记字符预测多个分类结果；将每个待标记字符与对应的多个分类结果，通过条件随机场算法，确定每个待标记字符的目标分类结果；根据各个目标分类结果，确定故障文本的识别结果。本申请通过融合了全文语义信息和前后文语义信息，有效挖掘了上下文信息，且扩展了分类结果的多样性，进一步提高了识别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117669569A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311304383.7
申请日：2023-10-10
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 东北电力大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/091
Abstract: 本发明公开了一种基于字词向量融合的实体识别方法、系统、设备及介质，涉及信息提取技术领域，方法包括：获取待识别文本，通过BERT模型中的经通信领域词典融合后得到的Transformer处理后得到第一文本向量；将所述第一文本向量作为所述BERT模型中的下一层的输入进行处理，得到该待识别文本对应的实体类型。本发明能够通过词典适配器将外部词典知识直接集成到BERT模型中，提高实体识别的准确性，并在融合词典信息的基础上，进行后续识别，更能提高识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119066195A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410896596.1
申请日：2024-07-05
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 东北电力大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明针对现有电力通信安全隐患风险等级的划分依赖人工经验导致对风险的判断和划分存在主观性和偏差，特别在大规模的复杂电力通信网络中，人工划分隐患风险等级耗时大且效率低，难以全面识别和考虑所有潜在的安全隐患风险因素，发明了一种基于知识图谱的电力通信安全隐患风险等级分类方法。首先，提出了基于BERT‑Lattice‑LSTM的电力隐患实体识别模型，通过融合字向量与词向量的方式，实现电力通信安全隐患领域专业词汇实体的边界划分。其次，根据电力通信安全隐患文本专业词汇多、句子比较长和复杂度高的特点，设计了基于语义关联的简化神经网络模型，将电力通信安全隐患长文本进行化简，并提出基于规则的电力通信安全隐患实体关系抽取方法，生成相应的电力通信安全隐患RDF(resource description framework)三元组数据模型。最后，设计了电力通信安全隐患的领域本体，建立了电力通信安全隐患知识图谱，提出了基于改进的TextCNN电力通信隐患风险等级分类模型，包含基于TransH的电力通信安全隐患知识图谱向量化表示层、基于TextCNN的电力通信隐患风险等级分类层两个部分，实现了电力通信安全隐患风险等级的自动划分。
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