一种利用电路交换实现本地自存活的IMS核心网架构

    公开(公告)号:CN206686206U

    公开(公告)日:2017-11-28

    申请号:CN201720494918.5

    申请日:2017-05-05

    IPC分类号: H04L29/06 H04W24/04

    摘要: 本实用新型涉及一种利用电路交换实现本地自存活的IMS核心网架构,主用节点核心模块与备用节点核心模块的组成单元相同,均包括IM-MGW单元、容灾媒体网关R-IM-MGW单元和组网交换单元,IM-MGW单元和容灾媒体网关R-IM-MGW单元均与组网交换单元连接,IM-MGW单元与外部电路交换单元连接,容灾媒体网关R-IM-MGW与容灾电路交换单元连接;接入网模块包括核心归属地接入网模块和地市接入网模块,所述地市接入网模块内中的IM-MGW中设置有容灾板卡,容灾板卡与终端设备及容灾电路交换单元连接。本实用新型的有益效果是考虑了IMS接入节点中不同用户的重要等级,根据业务需要配置节点的级别,从而在IMS网络发生极端损毁的情况下,利有电路交换设备,对不同级别的用户实现不同级别的容灾。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

    综合能源系统的建模方法、装置
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114925611A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210576947.1

    申请日:2022-05-25

    发明人: 杨鹏 朱祺 谢胤喆

    IPC分类号: G06F30/27 G06F119/02

    摘要: 本发明提供一种综合能源系统的建模方法、装置,方法包括:确定多个历史时间,并获取综合能源系统在每个历史时间下的多个特征;从多个特征中选择一个目标特征和多个非目标特征;将每个历史时间对应的多个非目标特征进行降维处理;根据多个历史时间对应的时间特征、多个历史时间对应的目标特征和降维后的非目标特征对每个神经网络模型进行训练;将训练后的神经网络模型进行融合处理,以得到目标神经网络模型。由此,以历史时间作为对齐数据,通过对历史时间下的多个特征对多个神经网络模型进行训练得到需要的模型,即无需数学原理即可实现对综合能源系统、系统中的电源设备的建模,可以在提高建模准确性的同时降低建模成本。

    一种区域能源互联网动态运行优化方法

    公开(公告)号:CN106651047A

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201611243452.8

    申请日:2016-12-29

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种区域能源互联网动态运行的优化方法。本发明的优化方法包括以下步骤:(1)根据系统设备,获取系统某一运行周期的运行参数;(2)根据获取的系统运行参数列写动态运行目标函数Q1,根据系统功率平衡列写功率平衡方程式Q2,根据设备性能的约束条件列写约束方程式Q3;(3)根据混合整数线性规划算法求解上述方程,得到不同工况下系统的运行情况;(4)根据上述计算的运行情况,执行动态运行最优方式,所述动态运行最优方式为保证系统正常运行且成本最低的运行方式。本发明的区域能源互联网动态运行优化方法考虑管网载能的动态损耗,更符合实际情况;同时计算冷热优化,工况适应性更高。

    时间特征的处理方法、处理装置
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114004276A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111138437.8

    申请日:2021-09-27

    发明人: 朱祺 杨鹏

    IPC分类号: G06K9/62 G06N20/00

    摘要: 本发明提供一种时间特征的处理方法、处理装置,所述方法包括:将训练数据集中的时间特征转化为十进制的数值型时间特征后,采用聚类算法对训练数据集进行聚类,并输出聚类结果;采用至少一种用于分类的机器学习算法对时间特征和聚类结果进行机器学习;采用交叉验证数据集验证机器学习算法输出结果的准确性,直到训练出符合要求的分类模型;将测试数据集中的时间特征转化为十进制的数值型时间特征后,输入分类模型,以使分类模型输出分类结果。本发明将时间特征数据转化成十进制的数值型数据后再进行学习,可以解决因其形式特殊而造成的问题,且从训练数据集和测试数据集双向对于时间特征进行学习,可以显著提高学习模型的准确程度。