一种基于深度学习的MEC资源调度方法及系统

    公开(公告)号:CN119815419A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411810825.X

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的MEC资源调度方法及系统,涉及一种移动通信资源调度领域,本发明提出了一种资源调度策略,该资源调度策略是通过解决将任务分配给直连服务车辆所产生的流动性问题,并利用非直连车辆在任务计算中的优势来制定的。考虑直连和非直连车辆的连接限制对于确定可行的解决方案至关重要,由任务执行所需时间以及客户端车辆和服务车辆的可连接时间之间的关系确定客户端车辆效用最小化为目标的优化函数和约束条件,使用路由转发策略优化算法进行求解,从而获得最优的资源调度策略。同时,考虑到通过车辆之间的距离选择相应的通信模型,减少了资源调度所需的平均时间,使系统更加高效。

    基于多维关联的输电线路自组网物联监测方法

    公开(公告)号:CN119834448A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411727544.8

    申请日:2024-11-28

    Abstract: 本发明涉及输电线路技术领域,具体涉及一种基于多维关联的输电线路自组网物联监测方法,所述监测方法包括:对于每个边缘计算网络,每个传感器采集被监测对象状态数据;每个汇聚节点汇聚其管理的传感器网络中各传感器采集的被监测对象状态数据,并传输给边缘计算节点;边缘计算节点根据各汇聚节点汇聚的被监测对象状态数据,判断对应边缘计算网络中被监测对象是否存在故障,在判定存在故障的情况下,通过电力广域网将被监测对象的故障信息发送给管理子系统;管理子系统接收边缘计算节点的被监测对象的故障信息,并根据所述故障信息,在输电线路上确定出故障区域并预警。本发明通过异构网络有效扩大输电线路监测范围,有效填补系统巡检的空窗期。

    变电站电力设备图像分割模型、方法及训练方法

    公开(公告)号:CN116523933A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310436030.6

    申请日:2023-04-21

    Abstract: 本申请实施例提供变电站电力设备图像分割模型、方法及训练方法,包括:编码器、第一特征传输模块、第二特征传输模块和解码器;编码器,用于提取变电站电力设备扫描图像的多层次特征,形成不同层次的多个特征图;第一特征传输模块,用于对多个特征图中的长距离相关特征进行特征提取,捕捉不同区域特征之间的关联性,得到第一特征图;第二特征传输模块,用于对多个特征图分别进行特征融合和多尺度卷积操作,得到多个融合特征图;解码器,用于对第一特征图和融合特征图进行叠加及上采样操作,提取不同粒度的图像局部特征,得到扫描图像的分割结果;能够提高变电站复杂场景下电力设备图像的分割精度;适用于电力设备图像识别的技术领域。

    一种基于大数据的电力监控装置

    公开(公告)号:CN115912659A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211662992.5

    申请日:2022-12-23

    Abstract: 本发明一种基于大数据的电力监控装置,属于电力监控装置技术领域,所要解决的技术问题是提供一种基于大数据的电力监控装置,采用的方案为:外壳、侧板、主体机、连块和连接线路,相对于传统的电力监控装置,本设备在使用时可以根据主体机自身的情况来根据大数据实时分析,两者数据相互比较,当出现偏差时会自动触发报警器,呼叫工作人员前来查看和维修,防止出现监控仪表损坏后才发出警报的情况,保证了设备运行时的稳定性,也提高了整体的维修质量,还可以对设备内部紧急出现的火焰进行控制,防止因为火焰的影响,通过电路的连接和传输而导致更大的损失出现,从而保证了设备整体的工作质量,本发明是用于电力监控领域。

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