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公开(公告)号：CN119539009A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411432844.3
申请日：2024-10-14
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/092 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种传算资源动态适配的协同推演模型剪枝分割方法及装置，涉及人工智能技术领域，方法包括：获取边端节点之间的传输速率、边端节点算力比、预设最低识别精度，并加载预训练的识别模型；将传输速率、边端节点算力比和预设最低识别精度输入至预训练的强化学习模型，对识别模型进行剪枝分割决策，获得强化学习模型输出的剪枝分割决策结果。通过上述方式，在强化学习模型的剪枝分割决策中综合考虑边端节点之间的传输速率、边端节点算力比和识别模型的最低精度，使得最终生成的剪枝分割决策结果可动态适配边端两侧的传输资源、计算资源以及精度需求，优化剪枝分割策略，进而降低剪枝分割后的识别模型的推演时延。
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公开(公告)号：CN118432270B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410499180.6
申请日：2024-04-24
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书涉及智能电网技术领域，提供了一种考虑无线通信不稳定因素的配电网电压控制方法及装置，该方法包括：利用考虑外部干扰、无线通信链路不确定性和通信时延的二级控制器，调节所述配电网的电压、频率；判断所述配电网的电压、频率是否满足预设条件；当所述配电网的电压、频率满足预设条件时，获取所述二级控制器在所述配电网的电压、频率满足预设条件时输出的第一电压频率控制量；根据所述第一电压频率控制量确定所述配电网的一级控制器的第二电压频率控制量；使所述一级控制器根据所述第二电压频率控制量控制所述配电网的电压、频率。本说明书实施例可以提高配电网电压控制精度。
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公开(公告)号：CN117641351B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202311624346.4
申请日：2023-11-30
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04W12/06 , H04W12/106 , H04W12/48
Abstract: 本申请公开了一种基于多因子的多层安全可信接入认证方法和系统，涉及新型电力系统无线融合组网技术领域。本申请的主要技术方案为：本申请首先利用业务终端所涉及到的各个环节构建多因子认证密钥，以将业务终端所涉及到的不同用户设备完成通过TNAN注册到核心网络的主认证流程，即对用户设备进行一次安全认证；再在用户设备与电力网中的数据网络建立连接之前，基于用户设备、TNAP和认证服务器之间彼此相互认证身份，以完成业务终端与数据网络之间的业务二次认证。在新型电力系统的庞大网络中提供对业务终端的两次认证流程，以更加严谨地构建一个安全应对端到端的分布式接入认证方法，解决尽最大可能地保护新型电力系统组网安全的问题。
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公开(公告)号：CN118432270A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410499180.6
申请日：2024-04-24
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书涉及智能电网技术领域，提供了一种考虑无线通信不稳定因素的配电网电压控制方法及装置，该方法包括：利用考虑外部干扰、无线通信链路不确定性和通信时延的二级控制器，调节所述配电网的电压、频率；判断所述配电网的电压、频率是否满足预设条件；当所述配电网的电压、频率满足预设条件时，获取所述二级控制器在所述配电网的电压、频率满足预设条件时输出的第一电压频率控制量；根据所述第一电压频率控制量确定所述配电网的一级控制器的第二电压频率控制量；使所述一级控制器根据所述第二电压频率控制量控制所述配电网的电压、频率。本说明书实施例可以提高配电网电压控制精度。
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公开(公告)号：CN118336913A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410439286.7
申请日：2024-04-12
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J13/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/20 , H04W12/121 , H04W12/122
Abstract: 本发明提供了一种基于5G通信的智能电网攻击检测方法及装置，其中，方法包括：基于5G通信采集智能电网系统中各设备的电力参数；根据智能电网系统中各设备的电力参数及基于马尔可夫模型建立的智能电网系统中各子系统的随机状态概率转移矩阵，采用蒙特卡洛仿真方法预测各子系统在未来时刻的状态；若子系统在未来时刻的状态中存在部分可用状态，则计算部分可用状态的子系统在模拟时长内的未供电能量损失值和负荷价值损失值；根据部分可用状态的子系统在模拟时长内的未供电能量损失值和负荷价值损失值，预测智能电网受外部攻击的风险。本发明能够快速检测智能电网是否受到外部攻击，大大缩短智能电网在遭受攻击时的识别和反映时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118135352A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410127986.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/774 , G06T7/10 , G06T5/77
Abstract: 本申请公开了一种图像恢复模型的训练方法、图像恢复方法及相关设备，涉及计算机技术领域。方法包括：获取训练样本集；对所述训练样本集中的训练图像进行预处理，得到多个带有重叠区域的输入块；根据所述多个带有重叠区域的输入块对神经网络模型进行训练，得到图像恢复模型。本申请通过将训练图像处理成多个带有重叠区域的输入块，可以使得计算设备在根据训练图像恢复模型时减少计算资源，还可以避免采用不重叠的分割方式处理训练图像，经过图像恢复模型恢复后的恢复图像的多个块之间存在分割线，使得恢复的图像不完整。
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公开(公告)号：CN118113435A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410058343.7
申请日：2024-01-15
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F9/48
Abstract: 本申请公开了一种任务调度模型的构建方法、装置、存储介质及电子设备，涉及计算机技术领域。方法包括：获取任务集合；确定所述任务集合中各任务的优先级；根据所述优先级确定所述任务集合的关键路径和关键处理器；根据空隙插入条件、关键路径、关键处理器、各处理器完成任务的时间，为所述任务集合中各任务分配处理器。本申请通过空隙插入条件、关键路径、关键处理器、各处理器完成任务的时间综合考虑任务的调度，可以更好地适应异构多核调度环境，在任务调度阶段采用空隙插入方法能够有效的利用处理器的处理空隙从而减少任务的总体调度时间。
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公开(公告)号：CN117613983B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410090946.5
申请日：2024-01-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书涉及电力技术领域，尤其涉及基于融合规则强化学习的储能充放电控制决策方法及装置，应用于电网及用户侧光伏储能设备，包括：将任意时间段的用户用电功率、储能电池的荷电状态、室外温度、太阳光辐照度、电网用电单价、电网卖电单价，确定状态空间；将状态空间输入至基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型，得到最优充放电决策变量，其中最优充放电决策变量包括：储能电池最优充放电功率及最优系数，基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型通过样本状态空间、光伏发电不确定模型训练得到。本说明书融合预先定义规则，提高强化学习训练收敛至最优充放电控制策略的速度，提高用电经济性，降低电网功率波动和负担。
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公开(公告)号：CN116644810B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310502825.2
申请日：2023-05-06
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N5/025 , G06N5/02 , G06F40/205 , G06F16/31 , G06F16/33
Abstract: 本申请公开了一种基于知识图谱实现的电网故障风险处置方法及装置，涉及电网风险防控技术领域。本申请的主要技术方案为：从预置电力设备故障文本中抽取目标设备和目标设备对应的从属信息，从属信息至少包括：目标设备的结构信息，目标设备发生的历史故障信息；利用知识图谱技术，对目标设备的结构信息进行解析重构，得到对应的树状结构知识库，树状结构知识库中叶子节点用于按照预置层级细化存储目标设备的部件或组件；从目标设备发生的历史故障信息中抽取出部件或组件的描述信息；通过利用描述信息创建叶子节点的下一级节点，扩展树状结构知识库，以得到电力故障知识库；当目标设备发生故障时，通过搜索电力故障知识库以实现应急处置操作。
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公开(公告)号：CN117239739B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311500219.3
申请日：2023-11-13
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/23
Abstract: 本说明书涉及电力负荷领域，尤其涉及一种知识大模型预测用户侧负荷方法、装置及设备。其方法包括，从多个时间尺度下分析用户侧储能用电行为以及用户侧储能负荷数据；对多维天气影响因素进行特征选择并降维，获得天气综合变量；根据天气综合变量、以及所述多个时间尺度下的用户侧储能负荷数据，建立用户侧负荷预测知识大模型；并改进窗口神经网络进行用户侧负荷预测。通过本说明书实施例，实现了用户侧储能用电行为的多时间尺度分析，大幅提升预测算
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