电力设备通信中基于负载均衡的传感器网络传输方法

    公开(公告)号:CN111010710B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN201911287083.6

    申请日:2019-12-14

    摘要: 本发明属于电力通信技术领域,公开了一种电力设备通信中基于负载均衡的传感器网络传输方法,所述方法包括步骤:步骤一、各节点根据自身位置实现负载均衡分簇;步骤二、各节点根据自身剩余能量划分多个等级;步骤三、各节点根据自身位置确定参考传输距离;步骤四、各节点根据多个因素确定实际传输距离。本发明旨在提供一种适用于电力通信设备通信的传感器网络传输方法,降低传感器网络的能耗,实现各个节点的负载均衡,通过优化各个簇节点的传输距离来最终大幅度提升网络的生命周期。

    基于虚拟数据库的电力通信网络异地异构数据源整合方法

    公开(公告)号:CN111241054B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN201911288538.6

    申请日:2019-12-12

    摘要: 本发明涉及电力通信技术领域,且公开了基于虚拟数据库的电力通信网络异地异构数据源整合方法,包括步骤一、进行传输负载模型及数据存储结构的构建与重组,步骤二、进行异地异构数据源整合优化。该发明构建虚拟数据库异地异构数据的传输负载模型及数据存储结构,用以提取数据存储结构的稀疏性特征;基于挖掘虚拟数据库异地异构数据的属性关联规则特征量,利用特征量融合异地异构数据的模糊信息,建立数据整合模型,实现虚拟数据库异地异构数据源整合。解决了现有的方法中存在时间开销较大、查准率低等问题。

    基于改进K-means算法的电力通信数据聚类方法

    公开(公告)号:CN111191687B

    公开(公告)日:2023-02-10

    申请号:CN201911286973.5

    申请日:2019-12-14

    IPC分类号: G06F18/23213 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开的一种基于改进K‑means算法的电力通信数据聚类方法,包括:S101、将电力通信数据进行规范化处理;S102、规范化处理后的数据经人工选定初始分类数K,根据K值确定元素距离矩阵,并确定K个初始聚类中心;S103、选择一个元素,通过计算该元素与每个初始聚类中心的距离,确定该元素对应的分类组;S104、更新各分类组的聚类中心,确定各分类组的实际聚类中心;S105、直至分类组不再变化,即可得到电力通信数据的分类;本发明在传统的K‑means聚类算法基础上,对于初始分类数K值,能够根据聚类效果动态调整改进,以提升聚类效果;对于初始元素能够根据元素距离矩阵更加合理的选取,以提高分类合理性,具有极强的实用性。

    基于改进K-means算法的电力通信数据聚类方法

    公开(公告)号:CN111191687A

    公开(公告)日:2020-05-22

    申请号:CN201911286973.5

    申请日:2019-12-14

    IPC分类号: G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开的一种基于改进K-means算法的电力通信数据聚类方法,包括:S101、将电力通信数据进行规范化处理;S102、规范化处理后的数据经人工选定初始分类数K,根据K值确定元素距离矩阵,并确定K个初始聚类中心;S103、选择一个元素,通过计算该元素与每个初始聚类中心的距离,确定该元素对应的分类组;S104、更新各分类组的聚类中心,确定各分类组的实际聚类中心;S105、直至分类组不再变化,即可得到电力通信数据的分类;本发明在传统的K-means聚类算法基础上,对于初始分类数K值,能够根据聚类效果动态调整改进,以提升聚类效果;对于初始元素能够根据元素距离矩阵更加合理的选取,以提高分类合理性,具有极强的实用性。

    一种基于决策树算法的电力通信网络冗余数据辨识方法及系统

    公开(公告)号:CN111177502A

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201911289576.3

    申请日:2019-12-14

    IPC分类号: G06F16/906 G06K9/62 G06N5/00

    摘要: 本发明公开的一种基于决策树算法的电力通信网络冗余数据辨识方法及系统,包括:S101、将电力通信网络中的部分数据进行人工辨识,记为训练智能体的基础数据;S102、将未辨识的电力通信网络数据转化为易于机器学习的数据类型;S103、通过ID3决策树算法对基础数据进行智能体训练,得到满足电力通信网络冗余数据辨识要求的ID3决策树智能体;S104、将未辨识的电力通信网络数据输入训练得到的决策树智能体,输出辨识结果;本发明从人工辨识的数据中开展学习,训练形成ID3决策树智能体,并将该智能体用于通信数据辨识,从而实现对庞大的电力通信网络冗余数据的自动辨识和分析,极大的提高了工作效率。

    一种电力调度通信网节点重要性辨识评估方法

    公开(公告)号:CN111147288B

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN201911290606.2

    申请日:2019-12-14

    IPC分类号: H04L41/12 H04L41/14

    摘要: 本发明公开了一种电力调度通信网节点重要性辨识评估方法,包括步骤:S1、将电力调度通信网的节点重要性辨识准则划分为三个级别,分别为拓扑层、流量层和业务层;S2、分别评价电力调度通信网节点在拓扑层、流量层和业务层的重要性;S3、将电力调度通信网节点在各层的重要性指标进行归一化处理;S4、通过偏好学习多属性决策算法,得到节点的重要性评价;或者,通过直接加和计算得到通信网络节点的重要性度量值。本发明的评估方法综合考虑了节点在网络拓扑层面、流量层面和业务层面的重要性评价,能够较为准确、合理的辨识评估出电力调度通信网中节点的重要程度,对提高网络健壮性,降低网络失效风险,提升电网安全可靠运行意义重大。

    基于元数据的电网通信资源数据校核方法

    公开(公告)号:CN111222296A

    公开(公告)日:2020-06-02

    申请号:CN201911286974.X

    申请日:2019-12-14

    IPC分类号: G06F30/367 G06F113/04

    摘要: 本发明公开了一种基于元数据的电网通信资源数据校核方法,包括:电网通信资源数据捕获,获取电网通信资源数据,形成实时校核图、统计数据图表及报警信息;使用磁盘阵列存储电网通信资源数据,实现电网通信网络故障状态下资源数据全部抓取;对电网通信资源数据进行多层次校核,保障电网通信资源数据交互的标准化与完整性。本发明利用网络捕包得到电网通信资源数据,将捕获的数据存入磁盘列阵内,在此基础上实施多层次校核,通过语法规则、数据模型等方法对电网通信资源数据进行完整性、一致性、有效性校核,提升通信数据质量。

    基于虚拟数据库的电力通信网络异地异构数据源整合方法

    公开(公告)号:CN111241054A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN201911288538.6

    申请日:2019-12-12

    IPC分类号: G06F16/21 G06F16/25 G06K9/62

    摘要: 本发明涉及电力通信技术领域,且公开了基于虚拟数据库的电力通信网络异地异构数据源整合方法,包括步骤一、进行传输负载模型及数据存储结构的构建与重组,步骤二、进行异地异构数据源整合优化。该发明构建虚拟数据库异地异构数据的传输负载模型及数据存储结构,用以提取数据存储结构的稀疏性特征;基于挖掘虚拟数据库异地异构数据的属性关联规则特征量,利用特征量融合异地异构数据的模糊信息,建立数据整合模型,实现虚拟数据库异地异构数据源整合。解决了现有的方法中存在时间开销较大、查准率低等问题。