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公开(公告)号:CN111817265A
公开(公告)日:2020-10-23
申请号:CN202010608794.5
申请日:2020-06-29
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种低压台区配电保护方法及系统,属于配电保护技术领域。所述方法包括:获取低压台区内各电网线路的电力参数;根据所述电力参数初步判断所述电网线路的运行状态是否正常;在初步判定所述电网线路的运行状态正常的情况下,将所述电力参数与低压台区侧本地的先验知识数据库中的电力参数历史统计数据进行对比分析,进一步判断所述电网线路的运行状态是否正常;在初步判断所述电网线路的运行状态不正常的情况下或进一步判断所述电网线路的运行状态不正常的情况下,根据所述先验知识数据库中的保护策略对所述电网线路执行相关保护操作。本发明通过低压台区本地决策,响应更及时,操作更便捷,降低升级维护成本。
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公开(公告)号:CN110378125A
公开(公告)日:2019-10-25
申请号:CN201910670601.6
申请日:2019-07-24
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种可信计算的验证方法,包括:可信计算芯片生成一组分布式证书,其中,所述一组分布式证书包括多个不同的与操作系统功能模块对应的分布式证书;操作系统启动时,每个功能模块分别使用与所述功能模块对应的分布式证书进行可信验证;若所有功能模块的可信验证均通过,则启动操作系统。本发明提供的可信计算的验证方法,通过每个功能模块分别使用动态的分布式证书进行可信验证,可以实现避免依赖前一级可信链的安全性,保证了系统的灵活性,存储更新相应的分布式证书就可以在嵌入式可信计算平台上完成信任链的传递,满足系统安全性的需求。
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公开(公告)号:CN110351189A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201910628113.9
申请日:2019-07-12
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: H04L12/727 , H04L12/721 , H04L12/741
Abstract: 本发明公开了一种面向实时边缘计算的路由控制方法,包括:第一边缘计算节点向第二边缘计算节点进行广播,最小时延路由选作第一边缘计算节点到第二边缘计算节点的确定路由;第一边缘计算节点向剩余任一边缘计算节点进行广播,计算第一边缘计算节点到当前目的边缘计算节点的每条路由中的所有通信链路的权重之和,将权重之和最大的路由选作待定路由,重复该过程,直至选出第一边缘计算节点与剩余所有边缘计算节点之间的待定路由;计算所有待定路由的时延,将未超出时延容忍值的待定路由确定为确定路由,对于超出时延容忍值的待定路由重新选择路由。该路由控制方法能够提高网络资源利用率和通信的实时性。
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公开(公告)号:CN110337116A
公开(公告)日:2019-10-15
申请号:CN201910615079.1
申请日:2019-07-09
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种MAC层融合通信的QoS指标的判断方法,包括:获取电力线载波与无线通信基于MAC层融合后的物理信道特性参数,根据物理信道特性参数以及预设模型计算融合后的MAC层的QoS指标数据,其中,QoS指标数据包括误码率、吞吐量和时延,衰减因子、噪声功率、调制方式与误码率对应,带宽、信噪比与吞吐量对应,传输距离以及传输速率与时延对应,判断计算的融合后的MAC层的QoS指标数据是否满足预设的业务需求。本发明提供的MAC层融合通信的QoS指标的判断方法,可以根据评估结果对物理信道特性参数进行优化,以提高融合网络业务接入控制的通信质量。
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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:CN119854300A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202510007252.5
申请日:2025-01-03
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: H04L67/1008 , H04L67/1014 , H04L67/1029 , H04L67/60
Abstract: 本发明实施例公开了一种边端协同算力分配方法、装置、设备、介质及程序产品。包括:获取当前业务周期中各终端节点的业物流信息;将各业物流信息输入至预训练的业务分类预测模型,确定实时终端节点和实时算力预测值;根据实时终端节点和实时算力预测值确定实时算力需求量,并根据实时算力需求量将总算力资源划分为实时业务容器区和非实时业务容器区;根据非实时业务容器区的非实时算力资源和各非实时终端节点的节点权重,确定下一业务周期所对应各时隙的非实时接入节点,并在非实时业务容器区内对各非实时接入节点进行非实时算力资源分配。使得边缘节点的算力资源能够被充分利用,分布式业务可被灵活部署,提升了电力物联网络针对业务的处理能力。
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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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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:CN118659360B
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202410811387.2
申请日:2024-06-21
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/243 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及智能配电领域,具体涉及公开了一种光伏功率预测方法、装置、馈线终端、系统、介质及芯片,该方法包括:获取样本时间段的光伏发电功率真值以及样本时间段对应的影响光伏发电功率的多种类型的特征数据为样本数据集;采用随机森林算法从多种类型中确定影响光伏发电功率的重要类型;将预测时间段之前的多个历史时间段对应的重要类型的特征数据输入预先训练好的卷积神经网络CNN模型中,得到CNN模型输出的特征向量;将CNN模型输出的特征向量输入至预先训练好的RVM模型中,得到RVM模型输出的预测时间段的光伏发电功率。该技术方案可以对光伏发电功率进行精准预测,主要用于光伏设备管理、光伏发电并网调控、源网荷储高效联动。
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