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公开(公告)号：CN101848153A
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：CN201010172426.7
申请日：2010-05-10
Applicant: 国网信息通信有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种电力ICT网络区分可靠性的路由建立方法和系统，包括：对原网络拓扑图进行分层，其中一层为物理层，另一层为最短路径对层，物理层与原网络拓扑图相同，最短路径对层包含原网络拓扑图中所有能够建立的最短路径对；在满足连接请求所允许的最大失效概率前提下，在分层模型中寻找从源节点到目的节点代价最小的路由；将其与原网络拓扑图进行匹配，找到原网络拓扑图中，满足连接请求所允许的最大失效概率条件下代价最小的路由。本发明通过在构造分层网络模型时，使最短路径对层包含原网络拓扑图中的所有能够建立的最短路径对，从而能够在满足可靠性的前提下找到代价最小的路由，降低了路由耗费的网络资源，提高了网络资源的利用率。
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公开(公告)号：CN109991997B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201810000454.7
申请日：2018-01-02
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明是一种应用在智能电网中的高效节能的无人机电力巡线方案，首先无人机能耗最小化问题被建模成一个联合优化问题，包括大尺度优化和小尺度优化。其中大尺度优化包含轨迹调度，速度控制，频率调节三部分，小尺度优化包括中继选择和功率控制这两部分。其次，本发明采用动态规划算法来解决大尺度优化问题，同时联合拍卖理论和匹配算法来解决小尺度优化问题。最后，本发明在真实的电网拓扑结构下验证所提方案性能。
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公开(公告)号：CN105704741B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510809679.3
申请日：2015-11-20
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了无线通信领域的一种异构无线网络接入选择策略，该策略消除了无线网络时延、负载程度、剩余带宽、接入信号强度等性能指标之间的相关性，为移动终端提供综合性能最优的网络进行接入。该接入选择策略包括以下步骤：根据采集到的时延、负载程度等实时性能指标值建立标准化判决矩阵，并根据性能指标的历史样本数据计算独立系数向量；根据已经建立的标准化判决矩阵和独立系数向量构建接入选择模型，通过优化算法求解接入选择模型中最优权重系数；计算出最优权重系数下的网络效用值，终端根据网络效用值确定最佳网络进行接入。本发明能够根据网络与终端的实际情况选择最合适网络进行接入。
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公开(公告)号：CN108512681A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201710110941.4
申请日：2017-02-28
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司 , 中国信息通信研究院 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 华北电力大学 , 国家电网公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本申请提供了一种实现光配线网络部署线路的方法和装置，该方法包括：按照深度优先遍历方法遍历配电网树，并按遍历顺序将遍历到的树节点V1、V2、…VN进行存储，其中，N为配电网树中的树节点的个数；按各树节点的存储顺序对V1之外的树节点进行如下处理：针对第k个树节点，计算Vk与各链的尾节点，以及V1之间的距离；如果计算出的距离中Vk与V1之间的距离最小，则生成一条从V1指向Vk的链；否则，将Vk加入到计算出的距离中尾节点与Vk之间的距离最小的链的链尾；针对生成的每条链，复用配电网物理管道，并按照手拉手的方式部署线路。该方法能够降低EPON电力终端通信接入网的建设成本，并提高通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN105976020B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201610274610.X
申请日：2016-04-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明属于网络通信技术领域，尤其涉及一种考虑小波跨层关联性的网络流量预测方法，首先对流量数据进行小波分解并利用经典神经网络方法对最高层的细节分量和近似分量进行预测；然后由高到低逐层完成对细节分量的预测，在神经网络训练过程中，通过代价函数将细节分量的层内关联性和层间关联性进行融合，提高对各层细节分量的预测精度；最后，通过小波重构实现对网络流量的精确预测。本发明对小波神经网络流量预测算法中各层分量无关联预测的缺点进行了改进，考虑了层间相关性和层内相关性，采用冗余小波方案对流量进行分解，克服了小波变换的移变性；通过修改代价函数，利用相邻层的信息来提高对细节分量的预测精度，从而提高整体流量的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107087305A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710018037.0
申请日：2017-01-10
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04W72/04 , H04W72/08 , H04B17/391 , H04W4/00
CPC classification number: Y02D70/20 , H04W72/0453 , H04B17/3911 , H04W4/70 , H04W72/0473 , H04W72/082 , H04W72/085
Abstract: 本发明涉及一种应用在基于蜂窝网络的Device‑to‑Device(D2D)通信系统中，结合“无线信息与能量同时传输”(SWIPT)技术与匹配理论的资源分配方案。在保证D2D通信用户和蜂窝用户的服务质量的前提下，以优化D2D通信用户的能量效率(能效)及蜂窝用户收集到的能量为目标，提出基于GS算法的能效稳定匹配算法，使D2D用户与蜂窝用户之间的匹配达到稳定状态，从而有效地解决集功率分配与频谱资源分配于一体的资源分配问题。
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公开(公告)号：CN105976020A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610274610.X
申请日：2016-04-28
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06N3/0454 , G06N3/08 , G06Q10/04
Abstract: 本发明属于网络通信技术领域，尤其涉及一种考虑小波跨层关联性的网络流量预测方法，首先对流量数据进行小波分解并利用经典神经网络方法对最高层的细节分量和近似分量进行预测；然后由高到低逐层完成对细节分量的预测，在神经网络训练过程中，通过代价函数将细节分量的层内关联性和层间关联性进行融合，提高对各层细节分量的预测精度；最后，通过小波重构实现对网络流量的精确预测。本发明对小波神经网络流量预测算法中各层分量无关联预测的缺点进行了改进，考虑了层间相关性和层内相关性，采用冗余小波方案对流量进行分解，克服了小波变换的移变性；通过修改代价函数，利用相邻层的信息来提高对细节分量的预测精度，从而提高整体流量的预测精度。
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公开(公告)号：CN105704026A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201510810930.8
申请日：2015-11-20
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04L12/721
CPC classification number: H04L45/14
Abstract: 本发明公开了通信网络技术领域中一种区分服务网络中低风险路由方法，用于解决传统低风险路由方法考虑的风险层面单一、网元失效方式单一的问题。该方法首先针对区分服务网络中业务重要程度差异化的特征，分别从业务层、传输层和物理拓扑层建立单层网络路由风险模型；然后根据不同层面对网络的影响程度以及承载业务情况，建立了具有自适应参数的综合路由风险模型；最后将网络综合风险作为优化目标，利用人工免疫算法求解使网络综合风险最小的路由。本发明克服了已有研究从单一层面考虑网络路由风险的片面性和针对单一网络单元失效方式的局限性，并从网络服务于业务的本质出发，确定综合路由风险的计算参数，更能体现网络用户对网络路由风险的要求。
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公开(公告)号：CN105704025A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201510809677.4
申请日：2015-11-20
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04L12/721 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了通信网络技术领域中一种基于混沌搜索和人工免疫算法的路由优化方法，用于解决传统智能优化算法求解多目标路由优化问题中，路径生成效率低、单次优化结果不确定的问题。该方法包括：利用混沌搜索和动态邻接矩阵生成多条路径作为人工免疫算法的初始抗体种群；利用人工免疫算法求解最优路由，其中主要步骤包括：对优秀抗体进行克隆并对克隆抗体接种动态疫苗；对接种疫苗后的克隆抗体进行变异操作；对次优秀抗体进行自由变异操作；将优秀抗体、接种疫苗并变异后的克隆抗体和自由变异后的次优秀抗体组成新一代抗体种群。该方法路径生成效率高，利用混沌搜索值替代了随机概率值，具有寻优速度快、单次输出结果稳定的优点。
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公开(公告)号：CN102938742B
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201210445390.4
申请日：2012-11-08
Applicant: 广东电网公司电力调度控制中心 , 华北电力大学
IPC: H04L12/911
Abstract: 本发明公开了一种基于电力业务需求的通信带宽预测方法，包括：计算各年度的业务总带宽数据；获取若干个业务带宽影响因素在各年度中的数据；采用主成分分析法对所述若干个业务带宽影响因素在各年度中的数据进行降维处理；对用于电力通信网络带宽预测的神经网络模型进行训练；通过训练后的神经网络模型对电力通信网络的通信带宽进行预测。此外，还公开了一种基于电力业务需求的通信带宽预测装置。本发明选取神经网络模型来进行电力通信网络带宽的多因素预测。克服了传统方法无法描述各个业务带宽影响因素对预测对象影响的问题，提高了预测精度。有利于降低通信成本，从而提高电力系统通信的经济效益和社会效益。
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