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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：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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公开(公告)号：CN117787100A
公开(公告)日：2024-03-29
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：CN117749647A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311814805.5
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 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04L43/045 , H04L41/12 , H04L67/12 , H04Q11/00
Abstract: 基于改进Louvain算法的电力光通信网络可视化方法，涉及电力光通信网络运维管理技术领域，解决现有电力光通信网络中忽略节点所属的社区结构，导致社区内部的节点位置不一致或错位，进而导致效率低下和误判无法满足现有应用需求等问题，本方法能够自动检测网络中的社区结构，将网络中设备节点划分为紧密相关的社区，在划分社区时引入利用节点的度来选择种子节点，设置两个阈值，一方面可以减少候选节点的数量和避免无用的比较，提高算法的效率；另一方面可以排除掉度较大的节点，防止划分得到的社区过于庞大，提高算法划分社区结果的质量，从而揭示出网络内部的关联性。本发明可以明显提升网络运维的可靠性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119299532A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411413123.8
申请日：2024-10-11
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: H04L69/085 , H04L69/18 , H04L69/24 , H04L67/1074 , H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04B10/25 , G06N3/092
Abstract: 基于深度Q网络的电力光通信数字孪生系统通信协议选择方法，涉及电力光通信技术与数字孪生系统；解决现有数字孪生通信系统中存在的传输效率低、可靠性差等问题，本方法通过对获取电力光通信光缆数据进行传输，针对数字孪生系统的不同传输路径以及所需传输数据的形式、大小与复杂度，选择不同的通信协议，根据产生的时延信息，计算得到奖励反馈值，形成四元组，存入记忆库中；对DQN智能体网络模型进行训练，在训练结束之后，同样将每一次交互得到的结果存入记忆库中，形成训练样本集，采用深度学习优化算法RMSProp算法使DQN网络的均方误差函数收敛，从而改进DQN模型，使其精度提升。使其能够选择出最合理的通信协议。
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公开(公告)号：CN118227953B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410432363.6
申请日：2024-04-11
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 应用于电力通信光缆的数字孪生模型参数更新方法，涉及电力通信领域，解决现有电力通信光缆数字孪生模型更新不及时，进而影响模型稳定性进一步导致影响其与实际系统的同步性等问题；本方法包括：使用改进的最小二乘法在线辨识电力通信光缆数字孪生模型参数更新；然后选取均方误差作为电力通信光缆数字孪生模型性能评价指标，同时通过TSO算法引入权重系数，降低历史数据的影响。最后使用渐进式更新算法将实时得到的参数反馈回模型；本发明可实现系统模型参数的在线迭代更新，有效解决系统模型性能劣化，提高了系统的稳定性，使电力通信光缆数字孪生模型更加可靠。
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公开(公告)号：CN116633433B
公开(公告)日：2024-03-08
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 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04B10/079 , H04B10/071 , H04L41/0631 , H04L41/142
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公开(公告)号：CN117749647B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202311814805.5
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 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司
IPC: H04L43/045 , H04L41/12 , H04L67/12 , H04Q11/00
Abstract: 基于改进Louvain算法的电力光通信网络可视化方法，涉及电力光通信网络运维管理技术领域，解决现有电力光通信网络中忽略节点所属的社区结构，导致社区内部的节点位置不一致或错位，进而导致效率低下和误判无法满足现有应用需求等问题，本方法能够自动检测网络中的社区结构，将网络中设备节点划分为紧密相关的社区，在划分社区时引入利用节点的度来选择种子节点，设置两个阈值，一方面可以减少候选节点的数量和避免无用的比较，提高算法的效率；另一方面可以排除掉度较大的节点，防止划分得到的社区过于庞大，提高算法划分社区结果的质量，从而揭示出网络内部的关联性。本发明可以明显提升网络运维的可靠性和效率。
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公开(公告)号：CN118227953A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410432363.6
申请日：2024-04-11
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 长春理工大学高技术产业有限责任公司 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 应用于电力通信光缆的数字孪生模型参数更新方法，涉及电力通信领域，解决现有电力通信光缆数字孪生模型更新不及时，进而影响模型稳定性进一步导致影响其与实际系统的同步性等问题；本方法包括：使用改进的最小二乘法在线辨识电力通信光缆数字孪生模型参数更新；然后选取均方误差作为电力通信光缆数字孪生模型性能评价指标，同时通过TSO算法引入权重系数，降低历史数据的影响。最后使用渐进式更新算法将实时得到的参数反馈回模型；本发明可实现系统模型参数的在线迭代更新，有效解决系统模型性能劣化，提高了系统的稳定性，使电力通信光缆数字孪生模型更加可靠。
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