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公开(公告)号：CN116611118A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310900290.4
申请日：2023-07-21
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 提供一种基于改进差分隐私的数据隐私保护模型的构建方法、装置、处理器及存储介质，属于人工智能领域。该方法包括：选择参与数据隐私保护模型构建的边缘节点；将各边缘节点的本地模型融合为数据隐私保护优化模型，判断所述数据隐私保护优化模型是否收敛，所述本地模型为各边缘节点利用其自身训练集对数据隐私保护初始模型训练得到，所述数据隐私保护初始模型由所述中心节点发送给各边缘节点；若未收敛，则基于与各边缘节点的本地模型的样本预测能力相匹配的权重，重新筛选参与数据隐私保护模型构建的边缘节点，并将所述数据隐私保护初始模型更新为所述数据隐私保护优化模型，重复上述步骤直至模型收敛。本发明实施例可以保证构建模型的准确性。
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公开(公告)号：CN119921474A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510141747.7
申请日：2025-02-08
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种分布式馈线终端协同方法、装置及电子设备，涉及馈线终端技术领域。其中，方法包括：将与服务节点具有访问关系的馈线终端划分为一类节点和二类节点；当任一个属于二类节点的馈线终端连接到所述服务节点时，将该馈线终端的上级节点由服务节点更新为一类节点中的馈线终端；当属于一类节点的馈线终端接收到下级节点上报的故障信息后，生成故障处理指令；所述故障处理指令经所述服务节点确认后执行。本申请提供的实施方式为高效定位线路故障提供了技术保障。
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公开(公告)号：CN119892835A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510064231.7
申请日：2025-01-15
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种边缘计算的算力编排方法、装置、设备、介质及程序产品。包括：获取各待处理业务流的待处理业务流信息；根据各待处理业务流信息中的业务流特征，将各待处理业务流映射为对应的实时业务子队列和非实时业务子队列；根据各实时业务子队列的待处理数据量和算力预约误差修正系数确定实时算力资源预约量，并根据实时算力资源预约量确定实时算力编排方案；根据各非实时业务子队列的待处理数据量、当前剩余算力资源和实时算力资源预约量，确定非实时算力编排方案；其中，算力预约误差修正系数根据当前业务周期所对应上一业务周期内的上一实际算力资源占用量和上一实时算力资源预约量确定得到。提升了边缘计算设备的算力资源利用率。
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公开(公告)号：CN119827907A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510003096.5
申请日：2025-01-02
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本公开涉及供配电技术领域，具体涉及一种配电网线路故障识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取节点特征数据、分布式能源状态特征数据以及连接线路特征数据；获取邻接矩阵；生成与配电网对应的节点特征矩阵、分布式能源状态特征矩阵以及连接线路特征矩阵；获取预先训练得到的线路故障识别模型；将节点特征矩阵、分布式能源状态特征矩阵以及连接线路特征矩阵作为输入，输入线路故障识别模型，以获取线路故障识别模型输出的线路故障识别结果；根据线路故障识别结果确定对应连接线路是否出现故障。该方案提高了配电网故障识别的准确率以及效率，使运维人员可以及时、准确的识别配电网中的故障，有助于提高配电网的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118449189B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410531518.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: H02J3/38 , H02J3/00 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种光伏配电网的集群划分方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：获取光伏配电网的光伏节点数据集；所述光伏节点数据集包括：光伏节点的并网模式；根据并网模式对光伏节点数据集进行集群划分，获得至少一个初始集群；以综合集群划分指标最小为目标，基于密度峰值聚类算法对各初始集群进行集群划分，获得目标集群划分结果；综合集群划分指标由模块度指标和戴维森堡丁指标确定。本发明通过将并网模式、模块度指标和戴维森堡丁指标引入集群划分指标，并基于密度峰值聚类算法实现集群划分，能够提高光伏配电网的集群划分自动化程度和划分结果稳定性，降低接入配电网的管理复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119443349A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411377668.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/096
Abstract: 本发明实施例提供一种微电网负荷供需组合预测方法、装置和电子设备，属于微电网技术领域。方法包括：获取微电网的多个种类的待预测负荷；将所述多个种类的待预测负荷输入至负荷预测模型，得到所述负荷预测模型输出的所有种类的待预测负荷的负荷预测结果；其中，所述负荷预测模型基于预测层和融合层构建，所述预测层包括多任务学习模型和单任务学习模型，用于分别对所述多个种类的待预测负荷进行预测，得到第一预测值序列和第二预测值，所述融合层用于对所述第一预测值序列和所述第二预测值进行非线性融合，以得到所述所有种类的待预测负荷的负荷预测结果。本发明实施例用以解决现有方法无法实现面向微电网的电能供需组合预测的缺陷。
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公开(公告)号：CN118469206A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410617243.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及电动汽车充电领域，提供一种电动汽车充电行为引导方法及系统。所述方法包括：基于电动汽车用户行为特征及充电需求影响因素构建充电需求模型；利用充电需求模型预测单位时间内的充电需求总量；根据单位时间内的充电需求总量确定需要参与的电力市场交易策略；根据需要参与的电力市场交易策略以及预测的充电需求总量确定激励调度策略，以引导电动汽车用户的充电行为。本发明结合电力市场交易策略、运营商调度策略等多因素影响，对市场环境下用户充电行为进行预测，提高电动汽车充电行为预测精度和准确度。
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公开(公告)号：CN117872037B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410271698.4
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: G01R31/08 , G01R31/52 , G01R19/165 , G01R1/20
Abstract: 本发明提供一种基于智慧开关的故障诊断方法、装置及配电网系统，属于配电网技术领域。所述基于智慧开关的故障诊断方法应用于配电网中的智慧开关，所述配电网包含分布式电源，每一电源下有多个线路，所述智慧开关位于线路上，所述方法包括：获取线路信息；基于所述线路信息，确定得到故障类型；基于所述线路信息，构建Petri网模型，并基于所述Petri网模型对所述配电网进行故障诊断，得到故障位置；基于所述故障类型和所述故障位置，得到故障信息。降低了误判的几率，大大提高故障诊断的准确性，可以大大提高故障诊断速度，给配电运维人员预留充足的时间预判现场情况，保障配电网运行的可靠性，从而提升了配电网故障诊断的能力。
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公开(公告)号：CN117613902B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410083238.9
申请日：2024-01-19
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于智慧开关的配网优化运行方法及装置，该方法在将多个时段划分为时段组的过程中，智慧终端基于效益评估值的离散程度判断连续的至少两个时段是否可以作为一个时段组，充分考虑到了分布式电源的接入对配网的实时影响，并将效益相近的时段划分为一个重构时段。此外，由于效益评估值与操作成本负相关，通过将相近的效益划分到同一重构时段，减小了开关操作成本。由于对于不同的时段组，智慧终端基于粒子群算法可以确定出配网在该时段组的重构方式，因此可以提高了配网重构的灵活性，具备实时性。
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公开(公告)号：CN117579399B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410065850.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种异常流量检测模型的训练方法和系统、异常流量检测方法，属于网络安全技术领域。该方法包括：基于获取的多个第一流量数据对初始检测模型进行训练，直至初始检测模型收敛；对初始检测模型进行模型剪枝和知识蒸馏处理，得到子网检测模型，并将子网检测模型的子网模型参数发送至全局控制器，以使全局控制器将多个子网模型参数聚合得到全局模型参数；接收全局控制器发送的全局模型参数，基于多个第二流量数据对子网检测模型的全局模型参数进行微调，直至子网检测模型收敛，得到异常流量检测模型，该第二流量数据与第一流量数据的流量类别不同。上述方法不仅提高了训练得到的异常流量检测模型的普适性，而且提高了模型的检测准确性。
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