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公开(公告)号：CN118200169B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410431436.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/12 , H04L67/12
Abstract: 基于混合时空深度学习模型的电力光通信链路流量预测方法，涉及电力光通信网络技术领域，解决现有电力通信网预测方法难以适应网络结构动态的拓扑结构关系问题，本发明基于一种深度卷积神经网络和门控循环单元的动态DCNN‑GRU预测模型，该模型不仅捕捉时间序列信息，还综合分析网络拓扑结构，全面描绘了网络的时空特征。并将提出的DCNN‑GRU模型与独立的长短期记忆模型进行集成，结合前者的动态捕捉能力和后者的长期依赖处理能力对流量进行预测，提高了预测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，相较于其他预测模型，本发明的模型在流量预测方面降低了误差，展现了更高的预测准确性。
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公开(公告)号：CN113887330A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111064365.7
申请日：2021-09-10
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感图像的目标检测系统，包括：本地端用于依据预设时间间隔获取原始遥感图像，针对每一原始遥感图像，识别其中的预定区域是否为空白区域，若否将该原始遥感图像中预定区域的图像确定为目标图像并发送给云服务端；云服务端用于将目标图像输入预先训练得到的改进型YOLOv3网络中，利用密集连接形式的主干网络对目标图像进行特征提取，得到x个不同尺度的特征图；利用改进型FPN网络对x个不同尺度的特征图进行自顶向下、密集连接方式的特征融合，得到各尺度对应的预测结果；将所有预测结果经由分类网络和非极大值抑制模块进行处理，得到目标图像中的目标检测结果。本发明能够降低设备功耗，并提高目标检测精度。
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公开(公告)号：CN119854196A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510007936.5
申请日：2025-01-03
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 吉林东北电力大学科技开发有限责任公司
IPC: H04L45/02 , H04L47/125 , H04L45/00
Abstract: 一种基于强化学习的电力通信网路由规划方法，涉及电力通信网络技术领域，解决现有电力通信网路由规划方法考虑因素单一，导致不能准确实现电力通信网路由规划负载和风险均衡的问题，本发明通过构建电力通信网拓扑模型G和电力通信网业务模型H；构建电力通信网负载均衡和风险均衡优化模型；构建PDQN网络模型，在Pareto最优解集合中进行路径选择；对PDQN网络模型进行训练，最终输出业务需求的路由决策。本方法避免了传统方法主要关注单一目标的局限性，可以有效降低网络负载均衡度和风险均衡度，满足电力通信网业务路由规划需求，旨在提升网络的整体性能和可靠性。
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公开(公告)号：CN117787100B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202311830357.8
申请日：2023-12-28
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0499 , G02B6/44 , G06F113/16
Abstract: 本发明公开了一种机理与数据双向融合驱动的电力通信光缆数字孪生建模方法，涉及电力光通信技术领域，包括：获取环境参数数据与光缆固有属性，建立机理模型，将光缆固有属性与环境参数数据作为输入数据，分别输入机理模型与物理实体中，获取电力通信光缆的理论输出和真实输出，电力通信光缆数据包括所述理论输出、真实输出与光缆固有属性；根据电力通信光缆数据与环境参数数据建立数据驱动模型；将物理实体与机理模型输出间的偏差数据补偿到机理模型中，建立电力通信光缆数字孪生模型。本发明建立的数字孪生模型可以优化电力通信光缆物理实体的运行，实现电力光通信系统的实时监测和智慧运行，提高系统的运行效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN118200169A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410431436.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/12 , H04L67/12
Abstract: 基于混合时空深度学习模型的电力光通信链路流量预测方法，涉及电力光通信网络技术领域，解决现有电力通信网预测方法难以适应网络结构动态的拓扑结构关系问题，本发明基于一种深度卷积神经网络和门控循环单元的动态DCNN‑GRU预测模型，该模型不仅捕捉时间序列信息，还综合分析网络拓扑结构，全面描绘了网络的时空特征。并将提出的DCNN‑GRU模型与独立的长短期记忆模型进行集成，结合前者的动态捕捉能力和后者的长期依赖处理能力对流量进行预测，提高了预测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，相较于其他预测模型，本发明的模型在流量预测方面降低了误差，展现了更高的预测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117994563A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311823232.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , H04L9/40
Abstract: 本发明属于流量识别技术领域，公开了一种基于深度学习的智能化5G切片规划方法及系统，包括以下步骤；步骤1：将Pcap数据包中的有效载荷信息转化为可视化为图像,并对图像进行预处理；步骤2：训练CNN神经网络，并对其进行优化，计算损失函数以衡量模型性能；步骤3：基于电业务识别结果，智能化生成切片参数，辅助5G切片模块智能绑定网络切片，实现网络资源按需分配。本发明既能满足实时性要求，又能在有限的计算资源下实现高精度识别的电业务识别方法和系统，确保5G智能电网的稳定与高效运行。
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公开(公告)号：CN116633433A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310538135.2
申请日：2023-05-12
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 长春理工大学
IPC: H04B10/079 , H04B10/071 , H04L41/0631 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种基于模型驱动的OPGW光缆故障诊断与定位方法，涉及电力设备检测技术领域，包括：获取光缆数据以及线路故障发生时通过OTDR获取的故障点距离及检测曲线；将检测曲线和光缆数据进行预处理，通过预处理后的数据训练得到最优光缆故障分类模型，进行光缆故障分类；构建T‑S模糊故障树光缆故障诊断模型进行光缆故障原因诊断；构建光缆故障定位模型，基于故障点距离进行故障定位。本发明实现光缆故障类型的精确分类，利用光缆定位算法实现光缆故障点的精确定位，利用T‑S模糊故障树对光缆故障进行推理并分析，通过推理结果可知最有可能造成其故障的原因，方便工作人员能够精准施策，采取适当措施减少故障发生次数。
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公开(公告)号：CN116030364A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211630194.4
申请日：2022-12-19
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种无人机轻量级目标检测方法、系统、介质、设备及终端，对YOLO系列网络的主干网络结构进行分析，将特征金字塔与Darknet‑53网络模型相结合，得到Yolov3的主干网络；对YOLO‑fastest的特征金字塔部分进行裁剪，得到裁剪后的YOLO‑fastest网络；构建YOLO解码器，实现非极大值抑制，并在MCU配套的LCD屏幕上呈现识别效果。通过检测结果可以非常明显的发现，本发明裁剪后的YOLO‑fastest网络在目标图片上可以检测出对象目标的位置；裁剪后的网络在推理速度上获得了大幅的提升，量化以后的模型大大减少了浮点运算的次数，加快了推理速度。
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公开(公告)号：CN118984462A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410873390.7
申请日：2024-07-01
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: H04W24/02 , H04W4/024 , H04W4/029 , H04W72/0446 , H04W72/044 , H04W72/542 , H04W84/06 , H04B17/391
Abstract: 本发明属于电网无人机巡检领域，公开了一种电网巡检中无人机轨迹和通信感知一体化波形联合设计方法及系统，包括：构建电网无人机巡检场景；对电网巡检无人机的通信过程和感知功能进行建模；构建巡检无人机轨迹规划与通信感知一体化波形联合设计优化问题；给出无人机在任意时隙k的位置，利用半正定规划的方法求解波束成形子问题；结合波束成形和飞行轨迹，求解巡检无人机轨迹规划与通信感知一体化波形联合设计优化问题。本发明利用通信感知一体化技术，使无人机通信和感知功能可以集成于一套硬件设备中，共享发射波形，节省了硬件资源，提升了无人机的能量效率。既保证了无人机与地面工作人员的通信质量，又最大化了无人机的感知性能。
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公开(公告)号：CN117896801A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311758016.4
申请日：2023-12-20
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及电力通信技术领域，具体是指基于Mesh组网实现无公网范围内的分布式电力通信系统，所述系统包括数据收集模块、数据管理模块、远程监控模块、故障检测与诊断模块、Mesh组网模块和用户界面模块，本方案采用使用GACS算法确定节点设备之间通信的最佳路径，通过优化路由，提高路由的效率和稳定性，减少通信延迟和能耗，同时增强Mesh组网的容错性，提高了系统的吞吐量和响应速度；采用一种基于扩散概率模型的无监督表面异常检测算法进行异常检测，自主的对数据进行建模和检测，自动学习数据中的特征并捕捉到更全面与准确的特征信息，同时不依赖于特定的模型，更好的适应各种类型的异常数据，提供更准确和自适应的异常检测能力。
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