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公开(公告)号：CN106452920B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201611060364.4
申请日：2016-11-24
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于成本最优化布局电网数据节点的方法和装置。所述方法包括：获取组网基础信息；所述组网基础信息包括：单个数据聚合节点的安装成本、智能电表传输单位数据单位距离所消耗的能量、单位能量价格以及智能电表向数据聚合节点传输数据的时间间隔；将所述组网基础信息输入预设的节点布局模型；所述节点布局模型以数据传输成本和数据聚合节点安装成本的总开销为目标，以将各个数据聚合节点设置在对应的电线杆上以及无线覆盖率为约束，以数据聚合节点的布局信息为待求解的对象；对所述节点布局模型进行迭代求解，得到所述总开销最小时的数据聚合节点的布局信息。本发明能够在保证网络覆盖的前提下，减小组网成本。
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公开(公告)号：CN106656576A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611051359.7
申请日：2016-11-24
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 北京邮电大学
CPC classification number: H04L41/12 , G06F17/509 , G06F2217/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种电力设备连接线路的距离确定方法和系统，上述电力设备连接线路的距离确定方法，包括如下步骤：根据配电网中各个电力设备之间的连接关系建立通信终端之间的通信连接关系，得到各个通信终端对应的拓扑通信网；将所述通信终端设为叶节点，将各个通信终端的通信线路之间的相交点设为内部节点，根据所述叶节点和内部节点的连接关系建立节点关系式；获取任意两个相互连接的通信终端之间的通信线路距离，得到叶节点间距离；根据所述叶节点间距离和节点关系式计算内部节点至叶节点之间的距离；根据所述叶节点间距离确定相应电力设备之间连接线路的总距离，根据所述内部节点至叶节点之间的距离确定相应电力设备之间连接线路的部分距离。
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公开(公告)号：CN106452920A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201611060364.4
申请日：2016-11-24
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 北京邮电大学
CPC classification number: H04L41/145 , H02J13/0062 , H02J13/0075 , H02J13/0079 , H04L41/12 , H04L41/147
Abstract: 本发明涉及基于成本最优化布局电网数据节点的方法和装置。所述方法包括：获取组网基础信息；所述组网基础信息包括：单个数据聚合节点的安装成本、智能电表传输单位数据单位距离所消耗的能量、单位能量价格以及智能电表向数据聚合节点传输数据的时间间隔；将所述组网基础信息输入预设的节点布局模型；所述节点布局模型以数据传输成本和数据聚合节点安装成本的总开销为目标，以将各个数据聚合节点设置在对应的电线杆上以及无线覆盖率为约束，以数据聚合节点的布局信息为待求解的对象；对所述节点布局模型进行迭代求解，得到所述总开销最小时的数据聚合节点的布局信息。本发明能够在保证网络覆盖的前提下，减小组网成本。
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公开(公告)号：CN106656576B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201611051359.7
申请日：2016-11-24
Applicant: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种电力设备连接线路的距离确定方法和系统，上述电力设备连接线路的距离确定方法，包括如下步骤：根据配电网中各个电力设备之间的连接关系建立通信终端之间的通信连接关系，得到各个通信终端对应的拓扑通信网；将所述通信终端设为叶节点，将各个通信终端的通信线路之间的相交点设为内部节点，根据所述叶节点和内部节点的连接关系建立节点关系式；获取任意两个相互连接的通信终端之间的通信线路距离，得到叶节点间距离；根据所述叶节点间距离和节点关系式计算内部节点至叶节点之间的距离；根据所述叶节点间距离确定相应电力设备之间连接线路的总距离，根据所述内部节点至叶节点之间的距离确定相应电力设备之间连接线路的部分距离。
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公开(公告)号：CN115955285B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202211702722.2
申请日：2022-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: H04B17/391 , H04B3/54 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种电力线载波信道的分层建模方法和装置，方法包括：采集多种终端的接入特征和拓扑变化规律；根据所述接入特征和拓扑变化规律，计算所述终端对应的电力线载波信道的评价函数；基于评价函数的经验值，将所述电力线载波信道划分为若干层；针对每一层电力线载波信道，分别通过预先训练好的共享神经网络进行建模，并实现电力线载波信道参数的层间共享；建模的结果用于配电网数据的传输。相比于现有技术，通过接入特征和拓扑变化规律计算评价函数，并基于评价函数进行分层建模，把具有相似属性的电力线载波信道划分到同一层，可以有效提高与实际电力线载波通信的适配性，构建的模型拟合空间大精度高，能支持配电网数据的实时可靠传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119363336A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411473248.X
申请日：2024-10-22
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本发明公开了一种量子密钥分发方法、装置及存储介质，其中方法包括：构建电力系统的量子通信网络，量子通信网络包括量子密钥分发节点和可信中继节点；基于量子通信网络和马尔可夫决策构建元组，基于元组对预设神经网络进行训练，得到路由决策模型；根据路由决策模型确定当前通信任务的传输链路，根据传输链路进行量子密钥分发。本发明实施例根据路由决策模型确定当前通信任务的传输链路，根据传输链路进行量子密钥分发，能够有效优化路由选择，确保量子密钥能够有效地在网络中传输，减少因链路问题导致的密钥传输失败，以及有效避免量子密钥分发过程中发生阻塞情况，从而能够有效提高量子密钥生成速率。
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公开(公告)号：CN118921084A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410933637.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本发明公开了一种电力线载波信号降噪方法、装置、介质及终端设备。本申请通过获取并分析电力线载波OFDM信号，将其分解为多个子载波信号，并为每个子载波确定相应的频率值。然后，利用混沌同步降噪系统，基于扰动系统稳定性原理，对这些子载波信号的特征参数进行精确识别，从而得到每个子载波的相位和幅值。最后，结合这些参数和频率值，重构出降噪后的电力线载波信号，有效提升了信号质量，从而实现了在任何场景下都能降噪。
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公开(公告)号：CN118869008A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410932363.2
申请日：2024-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
Abstract: 本申请公开了一种基于互相关函数的载波信号降噪方法及系统，其中方法包括：对采集的电力线载波信号进行OFDM信号特征分析，得到若干个子载波；为每个子载波生成与其同频率的参考信号，并将所述电力线载波信号和所述参考信号通过互相关函数进行计算，得到每个子载波的相位；根据每个子载波的相位，对所述电力线载波信号进行重构，得到降噪后的电力线载波信号。本申请使用互相关函数对含有噪声的电力线载波信号进行检测得到去噪声信号的相位，并根据所述去噪声信号的相位重构载波信号，完成载波信号的降噪，实现更精确、显著的降噪效果。
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公开(公告)号：CN118798045A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410932370.2
申请日：2024-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于终端时延的微服务容器选择方法和装置，根据响应的容器选择信号，基于多终端时延和时隙模型构建引力模型，并通过历史时延数据对初始终端引力常量网络模型进行迭代训练和参数调整，输出终端引力常量预测值，并根据该预测值将引力模型更新为时延影响力模型；求解时延影响力模型获得差异化终端引力常量，根据求解获得的差异化终端引力常量计算微服务数据处理优先度，并基于优先度进行微服务容器选择。通过时延影响力模型提高了衡量终端时延对源荷储互动性能的动态与非线性影响的准确性和全面性；将当前时刻优先度高的微服务交由计算资源更丰富的容器进行选择，提高了微服务容器选择效率、有效性以及源荷储互动性能。
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公开(公告)号：CN118677860A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410931475.6
申请日：2024-07-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC: H04L47/70 , H04L41/0896 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的上下行非对称子载波聚合方法及系统，包括：实时获取若干个待映射的第一子载波的第一状态数据；将所有第一子载波的第一状态数据输入至由合作映射神经网络训练后得到的合作映射模型，并根据合作映射模型的输出，分别将各第一子载波迁入对应的上行带宽集合或者下行带宽集合，获得第二节点带宽集合；遍历每个第二节点带宽集合，获取当前遍历的第二节点带宽集合中的各第一子载波的边际贡献度和预设使用成本，然后将边际贡献度小于预设使用成本的第一子载波迁出当前遍历的第二节点带宽集合并迁入其他的第二节点带宽集合。采用本发明实施例，对子载波进行合作映射与迁移，实现对子载波的动态调度与资源分配的优化。
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