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公开(公告)号：CN119903881A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411959083.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 武汉大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06Q10/0631 , G06Q10/087 , G06F30/27 , G06F111/06
Abstract: 本公开涉及通信网络运维技术领域，提供了一种备件调度模型训练方法、备件调度方法及装置，所述备件调度方法包括采集当前备件调度信息，基于当前备件调度信息构建状态信息，其中，备件调度信息包括：库存信息、需求预测信息、设备故障信息和运输资源信息；将构建的状态信息，输入到训练好的备件调度模型，得到执行每个动作对应的所能获得的长期累积奖励的预期值，将最大预期值对应的动作作为备件调度策略。基于构建的备件调度环境模型和数据，对基于BP神经网络与强化学习网络结构进行训练，得到备件调度模型，利用备件调度模型进行备件调度，实现了通信网络备件供应的高效、低成本和智能化管理。
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公开(公告)号：CN118265272A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410518122.3
申请日：2024-04-28
Applicant: 武汉大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: H05K7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于动态温度场的数据中心节能方法、介质和设备。该方法包括：对数据中心室内热能过程进行建模；构建数据中心节能管理优化目标函数，根据优化目标函数和建模得到的多个约束方程描述数据中心节能管理优化问题；求解数据中心节能管理优化问题，得到具有实时性的暖通空调系统中风扇线圈的气流速率，并基于暖通空调系统中风扇线圈的气流速率对暖通空调系统进行实时控制，即可实现数据中心节能管理优化控制，实现数据中心节能的目的。本发明可在满足数据中心服务质量的要求的前提下，实现数据中心节能优化控制。
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公开(公告)号：CN118214666A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311858947.1
申请日：2023-12-30
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学 , 北京中电飞华通信有限公司
Inventor： 陈家璘 , 周正 , 陈琪美 , 周德坤 , 查志勇 , 余铮 , 李瑞雪 , 高飞 , 孟浩华 , 郑蕾 , 龙霏 , 徐焕 , 夏凡 , 吴耿 , 魏晓燕 , 梅子薇 , 王红卫 , 曾铮 , 王逸兮 , 李想 , 王晟玮 , 李磊
IPC: H04L41/122 , H04L41/0895 , H04L41/0894 , H04L67/12
Abstract: 一种基于SDN和NFV的电力物联网虚拟化方法，基于SDN实现电力物联网资源虚拟化，设计电力物联网的网络架构；对虚拟资源进行合理分配，对节点和链路资源进行虚拟化，对电力物联网的流量进行实时监测，并使用资源调度算法对网络中的路由、带宽进行分配，实现负载均衡；基于NFV实现网络功能虚拟化以及网络功能虚拟化管理和编排，完善电力物联网的虚拟化功能；包括将网络功能进行虚拟化，将原本的网络功能，转换为虚拟化的软件实例，并部署在通用服务器。网络功能的虚拟化是通过NFV技术对于专业设备中的网络功能进行软件化，实现可扩展、可定制。本发明与现有技术相比，网络虚拟化能够实现网络功能可编程，使网络管理更灵活，高效利用网络资源。
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公开(公告)号：CN117910624A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311856780.5
申请日：2023-12-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学 , 北京中电飞华通信有限公司
Inventor： 陈家璘 , 周正 , 陈琪美 , 金波 , 周德坤 , 孟浩华 , 承涵 , 郑蕾 , 龙霏 , 吴耿 , 肖冬玲 , 邹澄澄 , 赵婷 , 曾铮 , 隋璐捷 , 李煕 , 胡晨 , 杨硕 , 李静茹 , 王逸兮 , 李磊 , 王晟玮
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 一种基于耦合式神经网络的双层电力物联网架构资源分配方法，包括以下步骤：步骤1：搭建基于双层架构的电力物联网络框架；步骤2：根据上述搭建的电力物联网络框架，设计基于卷积神经网络以及长短记忆网络的电力负荷预测模型对电力网络负荷进行预测，而后基于电力负荷预测结果实现电力物联网络下的SDN/NFV平面电力资源分配；步骤3：本地配电中心依据基于深度强化学习的本地配电中心的资源分配算法对步骤2中分配到的电力资源进行二次分配。利用神经网络强大的学习及拟合能力提升电力资源分配的合理性，为未来电力互联网络提供了更智能的电力资源分配算法。
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公开(公告)号：CN117880898A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311858623.8
申请日：2023-12-30
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学 , 北京中电飞华通信有限公司
Inventor： 金波 , 陈家璘 , 陈琪美 , 周正 , 胡莉娜 , 袁慧 , 杨洋 , 周德坤 , 孟浩华 , 徐宁 , 张泉 , 贺易 , 郑蕾 , 吴耿 , 肖冬玲 , 邹澄澄 , 詹鹏 , 周智睿 , 邱学晶 , 王逸兮 , 李磊 , 王晟玮
IPC: H04W28/26 , H04L41/0893 , H04L41/0895 , H04L41/14 , H04L67/12
Abstract: 一种面向5G电力物联网络的动态切片和资源分配方法，包括以下步骤：步骤1：在电力物联网络中针对不同服务需求搭建网络切片架构；步骤2：根据步骤1搭建的网络切片架构，配置满足不同服务需求的端到端网络切片，通过集中式SDN控制器对不同网络切片间的资源配置和流量路由做出联合决策，最大限度降低总网络成本；步骤3：根据步骤1搭建的的网络切片架构和步骤2针对不同网络切片间的资源分配，在考虑终端用户的需求下通过本地SDN控制器实现网络切片内部资源的合理分配。与现有的通信技术相比，本发明提高了资源的利用率；同时在定制优化方案中综合考虑多种性能指标，实现更全面的网络性能优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115422826A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210938881.6
申请日：2022-08-05
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种数据中心智能节能调控方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过利用数据中心记录的历史调控数据对自动机器学习Auto ML模型进行基于电源使用效率PUE值的训练，获得训练完成的目标Auto ML模型；根据所述目标Auto ML模型结合深层确定性策略梯度DDPG获得每个时刻的PUE值最小值，生成最优行为策略；根据所述最优行为策略对所述数据中心的能耗进行调控，能够实时提供每个时刻的最优参数调控组合，有效降低数据中心能耗，解决了现有的数据中心PUE调节方式不能实现全自动的实时调节策略输出的缺陷，节省了数据中心智能节能调控消耗的时间，提升了数据中心智能节能调控的速度和效率。
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公开(公告)号：CN113395703B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110610605.2
申请日：2021-06-01
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MIMO(multiple‑inmultiple‑out,多输入多输出)技术的高频段异构网络共存传输方法。随着无线通信技术的发展，数据流量爆炸式增长，利用毫米波以及太赫兹等高频段通信能够有效缓解当前日益紧张的频谱资源和无线系统的容量限制问题。但由相同频段多种无线接入技术所构成的异构网络的共存问题仍待解决。本发明基于IEEE802.11ay标准，建立了一种高频段异构网络的共存框架，通过高度定向的波束协调，增强相同频段上的用户连接，抑制网络节点间干扰，提高频谱利用率，解决了用户选择，协调混合波束赋形和功率分配等问题。本技术特别适合用于毫米波波段及太赫兹频段内，基于IEEE802.11系列无线局域网络通信协议的多种无线接入技术。
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公开(公告)号：CN114071960A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111319657.0
申请日：2021-11-09
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司 , 武汉大学
IPC: H05K7/20
Abstract: 本申请公开了一种空调冷量调节方法、装置、计算机设备与计算机可读介质，该方法包括：获取当前环境温度；根据所述环境温度在主动散热装置和被动散热装置中选择对应的散热装置；若选择所述主动散热装置，获取室内设备的发热量与空气参数；根据所述室内设备的发热量与所述空气参数确定所述主动散热装置的启动温度，实现根据不同温度开启不同的散热装置，减少因为散热带来的能耗，对散热装置的温度进行控制，在室内温度较高时快速将温度降到需求范围内。
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公开(公告)号：CN113988160A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111202121.0
申请日：2021-10-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时效性的半异步分层联邦学习更新方法，其中包括了一种解决多种异构设备数据共享的分层通信架构，实现大量设备的异构连接；其次提出了一种基于半异步的分层联邦学习更新方法，实现网络分层情况下的同步和半异步的模型更新，实现异构设备计算与通信的资源合理运用，并保证联邦学习网络的可靠性；最后针对异构设备数据存在异质性，为了给分类设备提供更个性化的网络服务，我们提出了一种边缘更新方法来实现模型个性化服务。与现有的联邦学习方法相比，本发明提出的基于时效性的半异步分层联邦学习方法更能提高异构网络的通信和计算性能，为未来移动网络提供更智能的分布式学习方法。
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公开(公告)号：CN110113822B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910402353.7
申请日：2019-05-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种面向未来无线通信的异构网络融合接入方法，采用HCCA与EDCA接入机制，其特征在于：设定在每个超帧开始时，所有用户就将QoS需求与传输信息包含在信标帧Beacon中，支持通过混合协调器HC提前给用户分配时长任意的传输间隔，满足QoS需求的同时提高资源效率；修改EDCA机制中用户划分优先级的方式，包括通过对各种不同类型的用户，进行分类，划分优先级，并根据类别相应基于EDCA或HCCA机制进行接入；支持通过调整EDCA机制中传输参数实现更好的融合。本发明通过合理的资源分配，使得系统整体性能得到提升，为未来无线通信系统异构网络的共存提供了新的方案。
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