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公开(公告)号：CN105871594A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610165579.6
申请日：2016-03-22
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种电力通信网节点重要度计算方法，属于电力通信网技术领域。该方法包括：依据实际网络架构，构建电力通信网络拓扑模型；计算电力通信网运行业务的重要度；对电力通信网链路上承载的业务种类及其重要度进行量化，将量化值以权值的形式引入到计算自然连通度的邻接矩阵之中，得到加权邻接矩阵；计算电力通信网络的加权自然连通度；通过比较各个节点依次失效后所得网络拓扑子图的加权自然连通度与原图加权自然连通度的变化，获得各个节点的重要度。本发明提供的节点重要度计算方法综合考虑了节点的网络拓扑特性及电力业务特性，更具有实际意义。且算法计算形式简洁，适用于节点规模较大的电力通信网络。
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公开(公告)号：CN103873363B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410110822.5
申请日：2014-03-24
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H04L12/711 , H04L12/803
Abstract: 本发明公开了一种电力光纤通信网业务的双路由配置方法。该方法包括：依据实际工程，建立合理有效的电力光纤通信网业务传输模型G(V,E,W,Q,C)；将业务按照重要度进行排序，并通过改进Bhandari算法，配置两条完全不相交的路由(AP，BP)，新算法根据实际情况处理双边(max﹛q(ek)﹜=2)网络图，且允许设定每条光缆的最大承载业务量c(ek)。采用本发明的方法，能够满足所有应当配置两条完全分离路径的电力业务的需求，保证在断缆等故障情况下业务仍然安全可靠。此外，本发明能够处理双光缆映射的双边网络图，允许设置光缆承载容量，符合实际工程需求，对于平衡网络负载有一定成效。
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公开(公告)号：CN105783758B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201610216540.2
申请日：2016-04-07
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种自外差单端矢量BOTDA动态应变测量方法及装置，它利用激光器输出三路光，第一路产生下移频的连续光，第二路作为脉冲基底光，第三路产生双边带结构的编码脉冲光，将三路光的合成光从传感光纤的一端入射，其中，第一路和第二路光在传感光纤中产生的背向瑞利散射光分别作为本振光和探测光，将二者引入光电检测器中进行自外差检测并提取出所得电信号中的正交及同相分量，然后根据两种分量的商与受激布里渊散射相移之间的函数关系，求得受激布里渊散射相移值，最后根据受激布里渊散射相移与动态应变的对应关系曲线解调出相应的动态应变值。本发明不仅结构简单、应用方便，可靠性与稳定性好，而且可实现非破坏性的高灵敏度和高信噪比的动态应变测量。
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公开(公告)号：CN105184398A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510534251.2
申请日：2015-08-27
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 一种电力最大负荷小样本预测方法，所述方法包括以下步骤：a.采集电网年最大负荷历史数据，获得训练样本和测试样本；b.定义优化问题，初始化量子和声算法参数；c.初始化量子和声库；d.以HMCR的概率在和声库中产生新解，并对新解进行扰动；e.评价新解，并更新和声向量；f.确定模型参数的最优解；g.将 σ和C的最优值带入LSSVM模型，并利用训练样本和测试样本对模型进行训练；h.用训练好的LSSVM模型对电网年最大负荷进行预测。本发明利用最小二乘支持向量机预测模型对电网年最大负荷进行小样本预测，同时采用量子和声优化算法寻找LSSVM模型中σ和C的最优值，有效避免了参数选择的盲目性，大大提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN103873363A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410110822.5
申请日：2014-03-24
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H04L12/711 , H04L12/803
Abstract: 本发明公开了一种电力光纤通信网业务的双路由配置方法。该方法包括：依据实际工程，建立合理有效的电力光纤通信网业务传输模型G(V,E,W,Q,C)；将业务按照重要度进行排序，并通过改进Bhandari算法，配置两条完全不相交的路由(AP，BP)，新算法根据实际情况处理双边(max﹛q(ek)﹜=2)网络图，且允许设定每条光缆的最大承载业务量c(ek)。采用本发明的方法，能够满足所有应当配置两条完全分离路径的电力业务的需求，保证在断缆等故障情况下业务仍然安全可靠。此外，本发明能够处理双光缆映射的双边网络图，允许设置光缆承载容量，符合实际工程需求，对于平衡网络负载有一定成效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103490925A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310420959.6
申请日：2013-09-16
Applicant: 国家电网公司 , 国网河北省电力公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种电力通信网性能状态实时评估方法与系统，评估系统包括：实时采集子系统，实时采集电力通信网中通信设备的基本信息和告警信息；数据存储子系统，对实时采集子系统采集到的通信设备的基本信息和告警信息进行数据筛选并存储；网络性能参数实时分析子系统，对数据存储子系统中存储的实时告警信息进行统计分析；网络性能状态实时评估子系统，对通信设备的可靠性和有效性进行评价。本发明的数据直接取自电力通信网网管系统，信息采集完全实时，评估结果能反映最新的网络性能状态；在进行网络性能状态评估过程中不需要人工输入网络配置信息，因此，系统具有较强的动态性和扩展性。
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公开(公告)号：CN106027399B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201610589645.2
申请日：2016-07-26
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H04L12/751 , H04L12/781
Abstract: 本发明公开了一种通信网关键链路识别方法，包括：依据实际网络架构，构建通信网络拓扑图；通过网络的邻接矩阵及度矩阵计算网络的拉普拉斯矩阵，由网络拉普拉斯矩阵得到网络连通片数目；计算通信网的改进自然连通度；令网络中各条链路依次失效，通过比较各条链路依次失效后所得网络拓扑子图的改进自然连通度与原网络拓扑图改进自然连通度的变化，获得各条链路的重要度；对链路重要度进行排序，排序靠前的链路即为网络关键链路。本发明提供的关键链路识别方法体现了链路对于网络中所有节点对之间替代路径冗余性的影响，并且综合考虑了链路失效后网络连通与不连通的情况，反映了链路对于全网络通信路径的贡献，并且算法计算形式简洁，复杂度低。
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公开(公告)号：CN106027399A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610589645.2
申请日：2016-07-26
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H04L12/751 , H04L12/781
Abstract: 本发明公开了一种通信网关键链路识别方法，包括：依据实际网络架构，构建通信网络拓扑图；通过网络的邻接矩阵及度矩阵计算网络的拉普拉斯矩阵，由网络拉普拉斯矩阵得到网络连通片数目；计算通信网的改进自然连通度；令网络中各条链路依次失效，通过比较各条链路依次失效后所得网络拓扑子图的改进自然连通度与原网络拓扑图改进自然连通度的变化，获得各条链路的重要度；对链路重要度进行排序，排序靠前的链路即为网络关键链路。本发明提供的关键链路识别方法体现了链路对于网络中所有节点对之间替代路径冗余性的影响，并且综合考虑了链路失效后网络连通与不连通的情况，反映了链路对于全网络通信路径的贡献，并且算法计算形式简洁，复杂度低。
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公开(公告)号：CN105783758A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610216540.2
申请日：2016-04-07
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: G01B11/168 , G01D5/353
Abstract: 一种自外差单端矢量BOTDA动态应变测量方法及装置，它利用激光器输出三路光，第一路产生下移频的连续光，第二路作为脉冲基底光，第三路产生双边带结构的编码脉冲光，将三路光的合成光从传感光纤的一端入射，其中，第一路和第二路光在传感光纤中产生的背向瑞利散射光分别作为本振光和探测光，将二者引入光电检测器中进行自外差检测并提取出所得电信号中的正交及同相分量，然后根据两种分量的商与受激布里渊散射相移之间的函数关系，求得受激布里渊散射相移值，最后根据受激布里渊散射相移与动态应变的对应关系曲线解调出相应的动态应变值。本发明不仅结构简单、应用方便，可靠性与稳定性好，而且可实现非破坏性的高灵敏度和高信噪比的动态应变测量。
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公开(公告)号：CN103294928A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310266231.2
申请日：2013-06-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y02A90/16
Abstract: 一种碳排放组合预测方法，用于降低预测风险，提高碳排放的预测精度，其技术方案是，所述方法首先根据碳排放趋势选择多个单项预测模型，并利用所选单项预测模型分别对碳排放进行预测，然后把各个单项模型的预测结果赋予不同的权重进行组合，并通过和声优化算法确定出各个单项模型预测结果的最优分配权重，使这些单项预测模型构成组合预测模型，利用组合预测模型对碳排放进行精确预测。本发明采用基于优化算法的组合预测模型对碳排放进行预测，使各单项预测模型信息得到充分利用，极大地提高了碳排放预测精度。同时，组合预测模型还可以处理小样本建模问题，降低了单项模型选择的风险。
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