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公开(公告)号：CN113064449B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110351946.2
申请日：2021-03-31
申请人： 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： G05D1/695 , G05D109/20
摘要： 本发明公开了一种无人机调度方法及系统，涉及电力系统运行检修技术领域。所述方法包括获取飞行任务信息；根据所述任务信息以及若干可供调度的无人机信息，构建数学模型；每个所述无人机对应一个无人机站；通过神经网络算法对所述数学模型进行处理，随机生成调度方案集；其中，所述调度方案集包括若干种调度方案；从若干调度方案中选择总飞行里程最短的方案，作为最优调度方案。本发明能够在多个不同优先级待检测地点且待检测地点数量大于无人机数量的情况下，实现调度在不同地点的无人机，且使得无人机总飞行距离最短、时间最少或者效率最高。
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公开(公告)号：CN113064449A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110351946.2
申请日：2021-03-31
申请人： 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种无人机调度方法及系统，涉及电力系统运行检修技术领域。所述方法包括获取飞行任务信息；根据所述任务信息以及若干可供调度的无人机信息，构建数学模型；每个所述无人机对应一个无人机站；通过神经网络算法对所述数学模型进行处理，随机生成调度方案集；其中，所述调度方案集包括若干种调度方案；从若干调度方案中选择总飞行里程最短的方案，作为最优调度方案。本发明能够在多个不同优先级待检测地点且待检测地点数量大于无人机数量的情况下，实现调度在不同地点的无人机，且使得无人机总飞行距离最短、时间最少或者效率最高。
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公开(公告)号：CN113518367B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110382918.7
申请日：2021-04-09
申请人： 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 广东电力通信科技有限公司
IPC分类号： H04W24/06 , H04L41/14 , H04L41/0677
摘要： 本发明提供一种5G网络切片下基于服务特征的故障诊断方法及系统，其中方法包括：接收虚拟网络发送的异常服务信息；根据所述虚拟网络与底层网络的映射关系及所述异常服务信息，构建底层网络与异常服务的故障传播模型；根据动态路由协议确定每一个网络节点可替代性，并根据所述网络节点可替代性优化所述故障传播模型；通过所述故障传播模型得到每一个网络节点发生故障的概率值；根据所述网络节点发生故障的概率值对所有网络节点进行降序排列，构建故障集合，实现网络故障诊断。本发明提供的5G网络切片下基于服务特征的故障诊断方法有效提升了故障诊断方法的准确度及性能。
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公开(公告)号：CN112596910A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011586658.7
申请日：2020-12-28
申请人： 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要： 本申请公开了一种多用户MEC系统中的云计算资源调度方法，在移动用户根据花销在本地制定最小化成本的卸载决策下，在用户子任务具有顺序执行的关联性、用户对金钱和计算延迟时间的偏好程度不同的场景下，建立以服务器任务执行次序为变量的服务器收益最大化模型，然后，基于蚁群算法求解收益最大化模型得到收益最大化的最佳任务执行次序和最佳任务分区策略。使得在满足用户对任务的计算时间和成本的同时，实现服务器提供商的收益最大化，能很好地平衡用户成本和MEC服务器收益之间的关系。
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公开(公告)号：CN112348070A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011185160.X
申请日：2020-10-30
申请人： 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要： 本发明提供一种智能电网中短期负荷预测方法及系统，所述方法包括：获取用户的每日用电总负荷数据和每小时用户电负荷数据；确定基于历史用电负荷数据进行训练而得到的深度卷积神经网络DCNN预测模型；所述历史用户负荷数据包括预设天数内每日的用电负荷数据；将所述每日的用电总负荷数据和每小时用户电负荷数据，输入所述DCNN预测模型进行处理，输出短期负荷预测结果。本发明的方案可以简化负荷预测模型，提高负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN112596910B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202011586658.7
申请日：2020-12-28
申请人： 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要： 本申请公开了一种多用户MEC系统中的云计算资源调度方法，在移动用户根据花销在本地制定最小化成本的卸载决策下，在用户子任务具有顺序执行的关联性、用户对金钱和计算延迟时间的偏好程度不同的场景下，建立以服务器任务执行次序为变量的服务器收益最大化模型，然后，基于蚁群算法求解收益最大化模型得到收益最大化的最佳任务执行次序和最佳任务分区策略。使得在满足用户对任务的计算时间和成本的同时，实现服务器提供商的收益最大化，能很好地平衡用户成本和MEC服务器收益之间的关系。
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公开(公告)号：CN113518367A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110382918.7
申请日：2021-04-09
申请人： 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 广东电力通信科技有限公司
摘要： 本发明提供一种5G网络切片下基于服务特征的故障诊断方法及系统，其中方法包括：接收虚拟网络发送的异常服务信息；根据所述虚拟网络与底层网络的映射关系及所述异常服务信息，构建底层网络与异常服务的故障传播模型；根据动态路由协议确定每一个网络节点可替代性，并根据所述网络节点可替代性优化所述故障传播模型；通过所述故障传播模型得到每一个网络节点发生故障的概率值；根据所述网络节点发生故障的概率值对所有网络节点进行降序排列，构建故障集合，实现网络故障诊断。本发明提供的5G网络切片下基于服务特征的故障诊断方法有效提升了故障诊断方法的准确度及性能。
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