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公开(公告)号：CN111898857A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010571026.7
申请日：2020-06-22
申请人： 沈阳工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/906 , G06K9/62
摘要： 本发明涉及电力系统的负荷预测领域，具体涉及基于BEMD和kmeans电力用户特征分析方法及系统。该方法先获取用户电力负荷数据，并存储为数据库；然后基于经验模态分解方法对电力负荷数据进行预处理；再将分层次的电力负荷数据进行kmeans算法聚类，并选取皮尔逊距离作为样本相似程度的评价指标；根据kmeans聚类结果和实际用户用电特点针对不同时间区间进行特征分析。本发明分析方法能够适应时间区间负荷数据，同样适用于波动性强、稳定性差的负荷，可实现对于电力用户用电特征的分层次聚类，兼顾了运算速度的前提下聚类效果稳定良好。
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公开(公告)号：CN112217737B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202011009694.7
申请日：2020-09-23
申请人： 北京邮电大学 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种基于业务优先级的机会网络资源动态分配方法，应用于机会网络中携带业务消息的当前节点，所述业务消息包括发送所述业务消息的目标延时、所述业务消息的消息大小以及目的节点的标识，获取所述机会网络中的节点总数，所述当前节点的社交群的平均拥塞度，所述当前节点的缓存空间大小以及所述业务消息的初始优先级；基于所述目标延时，所述消息大小，所述节点总数，所述社交群的平均拥塞度，当前节点的缓存空间大小以及所述业务消息的初始优先级，计算所述业务消息的副本数；获取所述业务消息的副本数个业务消息副本，并将所获取的业务消息副本发送给具有所述标识的目的节点。本方案可以提高业务消息所属业务的服务质量。
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公开(公告)号：CN112217737A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011009694.7
申请日：2020-09-23
申请人： 北京邮电大学 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L12/833 , H04L12/851 , H04L12/911 , H04L12/927
摘要： 本发明实施例提供了一种基于业务优先级的机会网络资源动态分配方法，应用于机会网络中携带业务消息的当前节点，所述业务消息包括发送所述业务消息的目标延时、所述业务消息的消息大小以及目的节点的标识，获取所述机会网络中的节点总数，所述当前节点的社交群的平均拥塞度，所述当前节点的缓存空间大小以及所述业务消息的初始优先级；基于所述目标延时，所述消息大小，所述节点总数，所述社交群的平均拥塞度，当前节点的缓存空间大小以及所述业务消息的初始优先级，计算所述业务消息的副本数；获取所述业务消息的副本数个业务消息副本，并将所获取的业务消息副本发送给具有所述标识的目的节点。本方案可以提高业务消息所属业务的服务质量。
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公开(公告)号：CN111915449B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202010571036.0
申请日：2020-06-22
申请人： 沈阳工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电力负荷数据的处理，具体涉及基于VMD与OMP的电力负荷数据降维重构处理方法。该方法先采集电力负荷数据；再将采集到的电力负荷数据通过变分模态分解方法进行数据分解滤波和降维处理；然后在得到频率从低到高的固有模态分量后，再运用正交匹配跟踪算法对分解滤波后的数据进行重构优化处理。本发明首次将VMD运算方法与OMP运算方法结合起来，得到一种运算效率高且普适性强的降维重构处理方法，适用于现有维度的数据集，且不易受噪声影响，稳定性高，更加适应越来越蓬勃发展信息时代衍生的电力负荷大数据处理。
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公开(公告)号：CN112101622A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010812125.X
申请日：2020-08-13
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 沈阳工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司
摘要： 本发明属于电力系统需求侧响应的控制领域，涉及一种基于混合整数线性规划的配电网灵活性潜力挖掘方法。本方法提出考虑通过配电网挖掘需求侧响应资源延迟电网后期投资的方法解决此类问题。本方法提出一种基于混合整数线性规划的配电网灵活性潜力挖掘方法，所提的灵活调度模型可帮助实现产销者与配电系统运营商（DSO）具有需求灵活性的性能，同时提出的方法可让DSO和产销者双方共同受益，辅助配电网长期规划，并能够提供最佳的物理扩展和需求灵活性分配的组合方案，以确保电网的稳定安全运行。
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公开(公告)号：CN111915449A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010571036.0
申请日：2020-06-22
申请人： 沈阳工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电力负荷数据的处理，具体涉及基于VMD与OMP的电力负荷数据降维重构处理方法。该方法先采集电力负荷数据；再将采集到的电力负荷数据通过变分模态分解方法进行数据分解滤波和降维处理；然后在得到频率从低到高的固有模态分量后，再运用正交匹配跟踪算法对分解滤波后的数据进行重构优化处理。本发明首次将VMD运算方法与OMP运算方法结合起来，得到一种运算效率高且普适性强的降维重构处理方法，适用于现有维度的数据集，且不易受噪声影响，稳定性高，更加适应越来越蓬勃发展信息时代衍生的电力负荷大数据处理。
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公开(公告)号：CN112101622B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202010812125.X
申请日：2020-08-13
申请人： 沈阳工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力系统需求侧响应的控制领域，涉及一种基于混合整数线性规划的配电网灵活性潜力挖掘方法。本方法提出考虑通过配电网挖掘需求侧响应资源延迟电网后期投资的方法解决此类问题。本方法提出一种基于混合整数线性规划的配电网灵活性潜力挖掘方法，所提的灵活调度模型可帮助实现产销者与配电系统运营商（DSO）具有需求灵活性的性能，同时提出的方法可让DSO和产销者双方共同受益，辅助配电网长期规划，并能够提供最佳的物理扩展和需求灵活性分配的组合方案，以确保电网的稳定安全运行。
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公开(公告)号：CN112469044B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202011502372.6
申请日：2020-12-17
申请人： 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网信通亿力科技有限责任公司 , 国家电网有限公司
发明人： 杨超 , 金垒 , 林晓康 , 董世丹傑 , 刘冬 , 傅予 , 陈明辉 , 姜燕 , 许元斌 , 张瑜 , 陈述 , 赵景宏 , 金成明 , 刘景峰 , 吕旭明 , 陈武 , 邓惠贤 , 陈如尹
IPC分类号： H04W12/73 , H04W12/122 , H04L9/32
摘要： 本发明公开了一种异构终端的边缘接入管控方法及控制器，其中管控方法包括接入步骤和检测步骤；所述接入步骤包括：标识可信注册：业务终端通过区块链客户端向平台进行注册；标识可信解析：区块链客户端发送包含标识编码的解析请求消息给平台，平台请求区块链网络对所述区块链客户端接入信息服务器进行认证，认证通过后，所述信息服务器向区块链客户端返回所述标识编码所对应的数据信息或URL信息；所述检测步骤包括检测非法业务终端接入、检测伪基站接入和检测异常行为。本发明实现了对非法接入行为控制，保证了业务终端和边缘物联代理间的有效通信。
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公开(公告)号：CN114327762A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111609758.1
申请日：2021-12-27
申请人： 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种电网操作系统资源调度方法，包括：检测部署有虚拟机的各物理机的运行参数；分别判断各物理机的运行参数是否满足预设的迁移条件；对运行参数满足所述迁移条件的物理机上的虚拟机进行迁移；在所有物理机的运行参数均布满足所述迁移条件时，检测各物理机的资源利用率；分别判断各物理机的资源利用率是否大于预设的利用率阈值；对资源利用率大于所述利用率阈值的物理机上的虚拟机进行迁移。本发明中通过对物理机的运行参数进行检测，在物理机存在故障风险时及时将物理机上的虚拟机迁出，保证虚拟机的正常工作，避免了物理机故障导致业务应用中断的情形。
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公开(公告)号：CN111835827B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010531172.7
申请日：2020-06-11
申请人： 北京邮电大学 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明实施例提供物联网边缘计算任务卸载方法及系统。该方法包括：获取物联网边缘计算网络的场景模型；基于深度强化学习PPO算法，设计任务卸载策略，定义环境状态向量和行为向量；根据环境状态变量和行为向量设定预设任务请求规定，基于预设任务请求规定完成所述场景模型中若干网元的计算任务卸载请求。本发明实施例通过在物联网场景下引入边缘计算技术和深度强化学习技术，利用深度强化学习中的PPO算法逐步学习，完善其神经网络模型，应用更优的边缘计算任务卸载策略，在保证复杂度不高的情况下，可以灵活地降低网络时延。
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