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公开(公告)号：CN119420376A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411593130.0
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明属于无线通讯信号隔离技术领域，公开了一种基于相位偏移的信号隔离方法及装置；其中，所述基于相位偏移的信号隔离方法包括以下步骤：获取信号覆盖区域内的基站发射信号到达信号覆盖区域边缘处的原始模拟时域信号；基于基站发射信号的中心频率，对获取的所述原始模拟时域信号进行半周期奇数倍延迟处理，获得延迟信号；将所述延迟信号与所述原始模拟时域信号进行叠加，实现信号覆盖区域内对区域外的信号隔离。本发明技术方案能够有效保证信号覆盖区域内的信号正常以及信号覆盖区域外的信号隔离，解决了信号边界不易控制导致的安全性问题和外部干扰问题。
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公开(公告)号：CN119364361A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411909773.1
申请日：2024-12-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04W12/069 , H04W12/08 , H04W12/041 , H04W12/0433 , H04W84/12
Abstract: 本申请公开一种无线局域网切换认证方法及系统，涉及网络通信技术领域能够提高无线局域网切换过程的切换效率。该方法应用于一种无线局域网切换认证系统，系统还包括：终端、基站和认证服务器，认证服务器中存储有认证服务器认证通过的多个终端的切换密钥，方法包括：目标基站在接收到目标终端发送的终端认证请求后，向认证服务器发送第一请求，第一请求用于请求获取目标终端的目标切换密钥，终端认证请求是目标终端基于本地切换密钥生成的；目标基站在接收到认证服务器发送的目标终端的目标切换密钥后，根据目标切换密钥生成验证信息，根据验证信息对终端认证请求进行验证，并在验证通过后与目标终端进行数据交互。
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公开(公告)号：CN119521333A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411811135.6
申请日：2024-12-10
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请属于一种无线信号连接控制方法，针对目前智能巡检设备移动过程中无线信号覆盖区域切换时，通过增加无线基站布置点补偿设定门限值时易受干扰的方法，存在设备应用成本高的技术问题，提供一种切换门限动态设置方法、无线信号切换方法及相关装置，判断源基站曲线的升降趋势，在源基站曲线的升降趋势为降时，表明移动巡检设备正在远离源基站，分别根据其他基站的无线信号指标参数和对应的采集时间点进行曲线拟合，得到各基站曲线，确定各基站曲线的交叉点，获取交叉点的无线信号指标参数，从交叉点的无线信号指标参数中选择无线信号指标参数最大值，作为切换门限，实时动态设置切换门限，保证移动巡检设备处于最优的通讯环境。
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公开(公告)号：CN113259943A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110468023.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04W12/80 , H04W12/122 , H04W24/06
Abstract: 本发明提供一种电力无线专网异常流量分析阻断方法及系统，该方法包括：在电力无线专网运行过程中，获取终端网络流量；基于终端网络流量的属性信息，在确定终端网络流量中包含异常流量的情况下，获取异常流量的阻断点，并对异常流量进行解析以获取产生异常流量的异常业务终端；在阻断点对异常流量进行阻断处理，并对异常业务终端进行接入阻断处理。本发明提供的电力无线专网异常流量分析阻断方法及系统，在电力无线专网运行的过程中持续监测分析，并对异常流量以及异常业务终端进行针对性的阻断，能有效地提高电力无线专网安全水平，保证电力通信端到端的安全传输及系统的可靠运行。
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公开(公告)号：CN115202879A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210828289.0
申请日：2022-07-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: G06F9/50 , G06F9/48 , G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/82 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多类型智能模型的云边协同调度方法及应用，应用于云边协同系统中，云边协同系统包括云计算中心以及多个边缘节点，该方法包括：构建预测模型，预测模型包括分别部署在N个边缘节点上的N个推理模型以及对应的N个选择模型；基于预测模型中的选择模型调度对应的推理模型执行目标任务。该方法可以应用于不同的网络结构、不同的应用以及不同的输入数据集上；且基于相关参数矩阵提取特征值，提高预测模型识别效果，降低任务的执行时间；基于多DNN并存的模型选择方法，提升预测模型对图像处理应用的整体精度；同时，通过采用边缘设备和云计算中心相互协同调度的方式执行目标任务，减小了带宽资源损耗，且保证了数据的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114567560A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210067473.8
申请日：2022-01-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: H04L41/0894 , H04L41/14 , H04L67/1001 , H04L67/60 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于生成对抗模仿学习的边缘节点动态资源分配方法，包括：获取边缘节点上的边缘环境信息，根据边缘环境信息，利用预先训练的资源分配策略模型得到资源分配策略；根据资源分配策略向请求服务的各用户节点分配应用服务资源；资源分配策略模型基于预训练的用户请求策略模型利用Q‑learning强化学习算法训练得到；用户请求策略模型为基于历史真实边缘环境信息利用生成对抗训练得到。本发明无需通过与大量真实边缘环境交互便可实现资源分配策略模型的策略优化，从而在实际边缘节点资源分配时能够获得更贴合实际用户需求的资源分配策略，提升边缘节点应用为用户提供服务的效率，优化用户服务体验。
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公开(公告)号：CN114201180A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111517932.X
申请日：2021-12-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种微服务部署方法，在已经部署好的节点中，获取已经部署好的计算服务，每隔时隙t对服务质量进行检测；在重部署条件触发时，筛选服务质量未满足预期的计算服务S1；获取计算服务S1的服务贡献值，所述服务贡献值由相应计算服务的迁移时间与原部署方案下的调度时间的差值决定；选取服务贡献值最高的计算服务进行重部署。本发明方案优化了对服务的响应部署，从而有利于改善系统服务执行的效率和成本。
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公开(公告)号：CN117349747B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202311271792.1
申请日：2023-09-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种电力物联智能终端的离线故障原因分类方法。所述方法包括：获取电力物联智能终端的历史时序数据；将所述历史时序数据输入故障原因分析模型得到故障原因概率集合，所述故障原因分析模型包括由门控循环单元GRU、深度神经网络DNN、以及注意力机制Attention结合的GRU‑DNN‑Attention模型；根据所述故障原因概率集合确定所述电力物联智能终端离线的故障原因。该方法能够通过GRU‑DNN‑Attention模型确定电力物联智能终端离线的故障原因概率集合，并根据故障原因概率集合确定电力物联智能终端离线的故障原因，提高了电力物联智能终端的运维效率。
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公开(公告)号：CN115202879B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210828289.0
申请日：2022-07-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: G06F9/50 , G06F9/48 , G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/82 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多类型智能模型的云边协同调度方法及应用，应用于云边协同系统中，云边协同系统包括云计算中心以及多个边缘节点，该方法包括：构建预测模型，预测模型包括分别部署在N个边缘节点上的N个推理模型以及对应的N个选择模型；基于预测模型中的选择模型调度对应的推理模型执行目标任务。该方法可以应用于不同的网络结构、不同的应用以及不同的输入数据集上；且基于相关参数矩阵提取特征值，提高预测模型识别效果，降低任务的执行时间；基于多DNN并存的模型选择方法，提升预测模型对图像处理应用的整体精度；同时，通过采用边缘设备和云计算中心相互协同调度的方式执行目标任务，减小了带宽资源损耗，且保证了数据的安全性。
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公开(公告)号：CN114567560B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210067473.8
申请日：2022-01-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: H04L41/0894 , H04L41/14 , H04L67/1001 , H04L67/60 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开一种基于生成对抗模仿学习的边缘节点动态资源分配方法，包括：获取边缘节点上的边缘环境信息，根据边缘环境信息，利用预先训练的资源分配策略模型得到资源分配策略；根据资源分配策略向请求服务的各用户节点分配应用服务资源；资源分配策略模型基于预训练的用户请求策略模型利用Q‑learning强化学习算法训练得到；用户请求策略模型为基于历史真实边缘环境信息利用生成对抗训练得到。本发明无需通过与大量真实边缘环境交互便可实现资源分配策略模型的策略优化，从而在实际边缘节点资源分配时能够获得更贴合实际用户需求的资源分配策略，提升边缘节点应用为用户提供服务的效率，优化用户服务体验。
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