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公开(公告)号：CN113472570A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110715256.0
申请日：2021-06-26
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/851 , H04L12/875
Abstract: 本发明涉及一种面向电力通信的时延敏感前传网流量调度方法，属于电力通信技术领域。本发明的目的是提供一种面向电力通信的时延敏感前传网流量调度方法。本发明基于匹配理论和QoS感知的流量调度算法，以实现电力通信前传网流量调度优化，本发明依据IEEE 802.1Qbv标准提出了基于门控制的前传网流量调度模型，并开发了一种灵活、低复杂度和高效的流量调度算法，大幅缓解前传网流量转发压力，本发明利用TSN的超低时延、可控传输、灵活扩展等优势，提升电力通信专网的业务承载和服务保障能力，满足电力通信业务的确定性时延保障需求，本发明对多种类别电力通信业务进行合理的优先级划分，并优先保证高优先级业务数据传输，满足关键业务的精细化QoS保障需求。
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公开(公告)号：CN113194133A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110457315.9
申请日：2021-04-27
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/801 , H04L12/833 , H04L12/865
Abstract: 本发明涉及配电物联网海量消息传递的MQTT协议通信方法，通过设计上下行隔离、实时优先、支持海量数据的队列网关，将上下行链路隔离拆分，上行链路发生堆积时，实时消息优先发送，堆积消息进入保序降级队列，同时堆积消息和实时消息并行发送，不影响下行链路业务的正常运行处理。采用多赛道队列模型，将海量Topic相互隔离，做到一个设备的消息堆积Topic，不影响另一个设备的正常运行。通过TCP通道的多路复用，即一条TCP通道对应若干MQTT客户端，同一组MQTT客户端通过同一条TCP通道与MQTT代理服务器建立通信连接，最大限度降低配电物联网设备对MQTT代理服务器的并发连接数请求，做到MQTT协议与传输层的解耦，实现海量Topic的真正隔离，从根本上解决堆积带来的延时问题。
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公开(公告)号：CN113132258A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110456650.7
申请日：2021-04-27
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04L12/841
Abstract: 本发明公开了一种时间敏感网络数据传输系统及时延分析方法，首先，构建时间敏感网络数据传输系统架构，其中包括数据预处理模块、数据缓存模块、TSN控制模块、数据转发模块、时延感知模块、时间同步模块及带宽预分配模块，通过各模块对数据流的处理加工，降低了数据流在传输过程中的延迟、抖动和拥塞概率；其次，针对数据传输过程中产生的时延，提出了一种时间敏感网络数据传输时延分析方法，该方法可以有效地降低数据传输中的时延动、丢包等现象，提高数据传输的可靠性与确定性。
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公开(公告)号：CN113115459A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110403801.2
申请日：2021-04-15
Applicant: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明属于电力物联网技术领域，特别涉及一种面向电力物联网海量终端的多尺度多维资源分配方法，包括(1)构建系统模型，具体为构建出一种基于NOMA‑边缘计算的PIoT场景，该场景由基站BS、边缘服务器以及大量具有有限能源和计算资源的PIoT设备组成；(2)模型的细化，包括设备端流量模型、本地任务处理模型、任务卸载模型；(3)队列时延约束和优化问题的提出与转化，包括队列时延约束、优化问题的提出、优化问题的转化；(4)多时间尺度、多维度资源分配与任务划分，包括资源块分配、任务划分、计算资源分配。
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公开(公告)号：CN108944516B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201810795055.4
申请日：2018-07-19
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种应用在当地能源聚合器与电动汽车进行需求响应的电动汽车互联网场景，对如何保护交易信息的安全和交易双方的隐私，如何设计激励机制，和如何预测电动汽车的私人信息问题进行联合解决的方法。我们提出了基于联盟区块链的交易方法，这既保护了交易信息的安全和交易双方的隐私，又降低了建立交易信息区块过程中的共识流程的成本。为了激励电动汽车参与需求响应，我们提出一种基于契约理论建模的激励兼容的需求响应机制。为了使社会福利最大化，该合同针对每种电动汽车类型的独特特性而定制。所制定的优化问题通过使用迭代凸凹程序算法解决。为了预测电动汽车的私人信息，我们通过探索基于计算智能的荷电状态（SoC）估计技术来推导EV类型的概率分布。最后，通过数值结果阐述了社会福利，EV类型，奖励，排放电量和SoC估计误差之间的关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110012039B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201810006519.9
申请日：2018-01-04
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种车联网场景中的移动边缘计算方案，该方法在满足时延要求的前提下，对车内用户设备的计算任务分配和传输功率控制问题进行了优化。把设备在计算任务分配率加权下的能源损耗作为目标函数，使用排队论方法获得用户设备和边缘计算节点的数据传输模型，通过非线性分式优化和交替方向乘子法的迭代来解决该优化问题。在每一轮循环中，外层循环解决非线性分式规划问题，内层循环更新初始值和变量，直到迭代的结果满足设定的阈值，确定各用户设备的任务量分配比率并得到最小化的能耗。本发明提供的技术方案可以有效降低用户设备的能耗并满足时延的要求，提高整个网络的计算能力。
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公开(公告)号：CN107071695B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201710035357.7
申请日：2017-01-17
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种应用在两跳传输的Machine‑to‑Machine(M2M)中继通信场景，对中继选择、频谱分配和功率控制问题进行联合优化的资源管理算法。本文所提出的四维联合优化问题为非确定性多项式组合优化问题，不能在多项式时间内求解。为了求出该问题的一个次优解，该算法分为两个阶段，在第一阶段，本文将中继到接收端的频谱资源复用问题描述为两维匹配问题。在第二阶段，将M2M用户、中继用户和发送端到中继用户之间的资源复用问题描述为三维匹配问题。在第二阶段中，在建立用户的喜好列表时，对M2M用户的传输功率进行优化。在对四维联合优化问题进行求次优解时，此算法通过降低问题维度，大大降低了运算复杂度，并且在能效方面有着很好的表现，同时在能够提高被服务用户的平均数量。
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公开(公告)号：CN106454700B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201610820640.6
申请日：2016-09-13
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种应用在基于蜂窝网络的Device‑to‑Device(D2D)通信与社交网络相结合的通信系统中的三维匹配算法。为了在用户对内容的喜好不同的情况下进行内容的分享和推送，并使得用户对分享得到的内容具有相对较高的满意度的同时能够最大化系统D2D通信链路的总传输速率，此算法在充分考虑通信系统的社交层信息和物理层信息的基础上，将用户之间的以社交关系的紧密程度加权的传输速率作为优化目标，从而有效地对用户、分享内容与频谱资源之间的匹配进行优化，解决用户匹配和资源分配问题。此算法基于定价策略能够有效地解决用户请求冲突的问题，在极大地降低了运算复杂度的基础上，最终使得系统中的用户、分享内容与频谱资源之间的匹配达到稳定状态。
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公开(公告)号：CN111182509B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010012710.1
申请日：2020-01-07
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文感知学习的泛在电力物联网接入方法，包括以下步骤：S1.构建系统模型；S2.对构建的系统模型进行细化，得到任务数据/传输模型、能量消耗模型和时延模型；S3.基于最大化设备能效，构建优化问题；S4.基于虚拟队列的理论和lyapunov优化理论，对优化问题进行转化；S5.通过学习实现在信道选择上的最优，进而实现能效的最大化。本发明基于lyapunov优化理论，本发明将能量感知和服务可靠性感知与学习结合了起来，所以通过学习可以达到能量利用率和服务可靠性的最大与最优，提高了网络能量的利用效率以及网络服务的可靠性。
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公开(公告)号：CN111935303A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010848607.0
申请日：2020-08-21
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提供一种空地一体化车联网中基于意图感知的任务卸载方法，包括构建系统模型；模型的细化；高可靠低时延约束与优化问题的提出；优化问题的转化与轨迹相似度估计；基于意图的任务卸载方法。本发明将用户体验质量模型、高可靠低时延约束和轨迹相似度估计与强化学习结合起来用于选择边缘服务器，实现了用户体验质量感知、高可靠低时延感知和轨迹相似度感知的三维用户意图感知。还考虑了队列长度的尾部分布，对极端事件的发生概率、长期平均时间下超额积压的条件均值以及方差进行约束，减少了队列时延，提升了队列稳定性并且不需要经过多跳转发，显著地降低了端到端时延，提高了任务卸载成功的次数。
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