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公开(公告)号：CN119292688A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411129245.4
申请日：2024-08-16
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F9/445 , G06F9/50 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种电网处理任务的任务卸载预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取初始策略网络模型和初始价值网络模型，以及获取样本电网处理任务信息和当前训练环境信息；协同其他边缘服务器和中心云服务器，根据当前训练环境信息和样本电网处理任务信息，对边缘服务器中的初始策略网络模型和初始价值网络模型进行集中训练，得到训练完成的目标策略网络模型；在接收到新的电网处理任务的情况下，获取边缘服务器的当前状态信息；将当前状态信息和新的电网处理任务的任务信息，输入目标策略网络模型，得到针对新的电网处理任务的任务卸载预测信息。采用本方法能够提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN118748843A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202411151492.4
申请日：2024-08-21
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: H04W72/512 , H04W28/08
Abstract: 本申请涉及一种资源分配方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将初始资源分配模型的模型参数发送至各客户端服务器，客户端服务器根据历史传输速率和对应的历史资源分配结果，以计算任务的处理时延最小为目标，对初始资源分配模型进行参数更新，以得到中间资源分配模型，服务端服务器根据各中间资源分配模型的模型参数，确定目标模型参数，客户端服务器根据目标模型参数对中间资源分配模型进行参数更新，以得到目标资源分配模型，从而能够通过资源分配模型学习通信网络的任务处理特征，提高资源分配结果的准确性，减少计算任务处理的延迟。并且，基于资源分配模型确定资源分配结果，还能够提高资源分配的效率。
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公开(公告)号：CN113204913B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202110595001.5
申请日：2021-05-28
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F30/25 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的智能电网切片虚拟资源分配方法和系统，该方法包括以下步骤：步骤一：构建基于SDN的网络虚拟化架构，所述基于SDN的网络虚拟化架构包括智能电网控制平台和支持SDN技术的底层网络；步骤二：在所述智能电网控制平台上采用模拟退火‑粒子群的方法分配智能电网系统网络切片虚拟资源并找出最优解。该方法和系统便于InP对于本身网络的管控也利于快速的实现重映射完成动态的资源分配，同时保证了智能电网系统中的安全性。采用模拟退火‑粒子群的方法分配虚拟资源并找出最优解，具有较强的特征分辨能力；引入SDN虚拟网络架构，有利于控制平台与数据平台分离，从而更加方便网络切片资源的管理。
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公开(公告)号：CN118474893A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410592819.5
申请日：2024-05-14
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本申请涉及虚拟电厂网络通信技术领域，尤其是涉及一种虚拟电厂网络通信系统及方法，包括虚拟电厂，用于通过5G网络协调控制其连接的发电储能终端；调度模块，包括5G网络资源调度模型和GATS算法，用于部署在所述虚拟电厂的5G网络中；所述5G网络资源调度模型基于所述虚拟电厂的虚拟链路的传输时延构建，用于得到调度方案；所述GATS算法用于求解所述5G网络资源调度模型。通过在虚拟电厂的端到端通信网络中建立5G网络资源调度模型和引入GATS算法，提高了虚拟电厂系统调频时的实时性和稳定性，减少了虚拟电厂在调频过程中的资源浪费，降低了能源成本，提高了整个电力系统的能源利用效率。
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公开(公告)号：CN117336031A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311223386.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种基于设备属性指纹聚合的虚拟电厂安全接入方法，包括：属性注册，对属性分层分类编号；属性树构建，对属性进行哈希类型运算，生成私有与公共属性树；属性指纹身份鉴别，由两种属性树聚合设备属性生成属性指纹，与基准值比对进行身份鉴别；全局状态聚合校验，分层次聚合属性指纹，与基准值比对快速校验全局状态；异常属性快速定位，由属性指纹比对结果，快速定位异常设备与属性，及时阻断并报告；接入状态持续监测，定期更新属性与属性树，持续监测设备接入状态。该方法无需负荷侧设备具备任何安全能力，无需进行双向交互，有效降低接入过程的资源开销，实现对设备身份轻量化、无感知鉴别，能够大规模应用于资源受限的终端设备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113645059A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110729537.1
申请日：2021-06-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种切片确定方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：根据分布式电力监控系统中各监测终端采集的电力监控数据，确定各监测终端的网络需求特征图；根据电力监控数据的网络需求，对各监测终端的网络需求特征图进行分类，得到至少一类的候选网络需求特征图；一类候选网络需求特征图对应一类监测终端；将各类候选网络需求特征图分别输入至网络切片模型中，得到各类监测终端对应的目标网络切片。如此，利用网络切片使分布式电力监控系统内的通信无线化，无需再铺设光纤等有线网络，网络切片模型确定的目标网络切片用于对应类监测终端传输采集的电力监控数据，提高了电力监控数据的传输效率。
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公开(公告)号：CN113630733A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110727550.3
申请日：2021-06-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种网络切片的分配方法、装置、计算机设备和存储介质。网络切片管理单元根据电力设备当前已触发的目标业务的业务等级确定目标业务对应的网络等级，根据网络等级以及目标业务的历史网络资源需求量，从服务器维护的网络切片集合中，确定与网络等级以及历史网络资源需求量匹配的目标网络切片，为目标业务分配目标网络切片；本实施例中，对电力设备已触发的目标业务分配目标网络切片，对于电力设备未触发的业务暂时不分配网络切片，减少了对网络切片的使用数量，避免对未触发业务分配的网络切片造成资源浪费现象；本实施例中的目标网络切片和目标业务的实际需求匹配度更高，避免网络切片分配不合理导致的资源浪费现象，提高了资源利用率。
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公开(公告)号：CN113312639A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110594981.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于标识加密算法的智能电网终端接入认证方法和系统，包括以下步骤：采用虹膜识别方式在终端侧对终端操作人员的合法性进行确认；基于SM9标识加密算法对终端进行身份认证，若认证通过则终端接入服务器；服务器基于CHAP协议动态改变认证凭据对终端进行不定时认证；终端接入服务器后，服务器监视终端的性能和实时状态，当终端的状态出现异常时服务器发出警示信息或断开与终端的连接。该认证系统包括终端和服务器，所述终端设有确认模块，所述服务器设有第一认证模块、第二认证模块和终端状态检测模块。本发明的认证方法和系统具有安全性高、海量终端设备的安全接入认证效率高的特点。
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公开(公告)号：CN113204913A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110595001.5
申请日：2021-05-28
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F30/25 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的智能电网切片虚拟资源分配方法和系统，该方法包括以下步骤：步骤一：构建基于SDN的网络虚拟化架构，所述基于SDN的网络虚拟化架构包括智能电网控制平台和支持SDN技术的底层网络；步骤二：在所述智能电网控制平台上采用模拟退火‑粒子群的方法分配智能电网系统网络切片虚拟资源并找出最优解。该方法和系统便于InP对于本身网络的管控也利于快速的实现重映射完成动态的资源分配，同时保证了智能电网系统中的安全性。采用模拟退火‑粒子群的方法分配虚拟资源并找出最优解，具有较强的特征分辨能力；引入SDN虚拟网络架构，有利于控制平台与数据平台分离，从而更加方便网络切片资源的管理。
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公开(公告)号：CN118100415A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410018876.2
申请日：2024-01-05
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明提供一种基于异构组网的电力系统故障上报系统及方法，涉及电网管理技术领域，通过数据采集模块获取状态特征、数据通信特征、设备运行特征和负荷特征，并经过数据处理模块对异常值处理后的监测数据依次进行相关性分析和方差分析，并分别生成对应相关系数ρ和F值，依次对相应的电压数据U、电流数据I、频率数据f、数据丢失率数据SJDs、设备温度数据SBWd、设备状态数据SBZt、负荷数据FHj和负荷类型进行关联程度判断、区分度判断，并进行特征价值判断后生成故障特征集，基于故障特征集并结合历史故障数据库分别生成故障类型输出单元和故障类型预测单元进行远程上传。
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