公开(公告)号：CN118510047A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410954915.X

申请日：2024-07-17

Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司

Inventor： 周洋 ,  王华 ,  肖辉 ,  黄刚 ,  刘秋明 ,  李子晖 ,  付晨 ,  刘强 ,  杨涛 ,  谭如超 ,  涂昕

IPC: H04W72/50 ,  H04W72/542

Abstract: 本发明提供了一种具有时延保证的电力终端调度方法，涉及无线通信技术领域，包括以下步骤：S1、将多个控制模块与基站进行连接后，基站获取所述控制模块的通信连接状态，基于所述连接状态确认备选电力终端；S2、基于交付比和延时期限筛选出满足时隙约束条件的备选电力终端作为通信终端，所述通信终端向基站上传采集数据；S3、在每个延时期限内对所述采集数据进行紧迫性排序，得到排序序列，基站根据所述排序序列的顺序依次对每个延时期限内的通信终端进行调度。本发明能解决密集终端设备分布的电力通信网络中时延得不到保障的问题，并在满足电力系统规范和要求的前提下，优化调度方法，提高系统吞吐率，提升通信服务质量。

公开(公告)号：CN118510047B

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410954915.X

申请日：2024-07-17

Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司

Inventor： 周洋 ,  王华 ,  肖辉 ,  黄刚 ,  刘秋明 ,  李子晖 ,  付晨 ,  刘强 ,  杨涛 ,  谭如超 ,  涂昕

IPC: H04W72/50 ,  H04W72/542

Abstract: 本发明提供了一种具有时延保证的电力终端调度方法，涉及无线通信技术领域，包括以下步骤：S1、将多个控制模块与基站进行连接后，基站获取所述控制模块的通信连接状态，基于所述连接状态确认备选电力终端；S2、基于交付比和延时期限筛选出满足时隙约束条件的备选电力终端作为通信终端，所述通信终端向基站上传采集数据；S3、在每个延时期限内对所述采集数据进行紧迫性排序，得到排序序列，基站根据所述排序序列的顺序依次对每个延时期限内的通信终端进行调度。本发明能解决密集终端设备分布的电力通信网络中时延得不到保障的问题，并在满足电力系统规范和要求的前提下，优化调度方法，提高系统吞吐率，提升通信服务质量。

公开(公告)号：CN118693825A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202411187002.6

申请日：2024-08-28

Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司

Inventor： 周洋 ,  魏翔 ,  杨燕 ,  谭如超 ,  黄刚 ,  钟华 ,  刘强 ,  杨涛 ,  刘秋明 ,  周炜煜 ,  陈龙平 ,  白亚新 ,  李子晖 ,  胡熊伟

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/14 ,  G06N3/006 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于优化神经网络参数的电力紧急智能切负荷方法，涉及电网技术领域，包括：基于互易电压灵敏度和频率变化量建立电力系统总线的数据集；基于改进的Tent混沌映射和自适应t分布扰动获取改进后的蜣螂优化算法和改进后的人工神经网络模型，并基于所述数据集对改进后的人工神经网络模型进行训练，获取训练好的人工神经网络模型；基于所述训练好的人工神经网络模型识别每条电力系统总线的切负荷状态和非切负荷状态，并基于所述切负荷状态和非切负荷状态获取切负荷策略。本发明对传统蜣螂优化算法进行改进，并将改进算法运用至传统人工神经网络模型中以获得识别准确度更高的人工神经网络模型，提高了电网切负荷策略效率。

公开(公告)号：CN118693825B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411187002.6

申请日：2024-08-28

Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司

Inventor： 周洋 ,  魏翔 ,  杨燕 ,  谭如超 ,  黄刚 ,  钟华 ,  刘强 ,  杨涛 ,  刘秋明 ,  周炜煜 ,  陈龙平 ,  白亚新 ,  李子晖 ,  胡熊伟

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/14 ,  G06N3/006 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于优化神经网络参数的电力紧急智能切负荷方法，涉及电网技术领域，包括：基于互易电压灵敏度和频率变化量建立电力系统总线的数据集；基于改进的Tent混沌映射和自适应t分布扰动获取改进后的蜣螂优化算法和改进后的人工神经网络模型，并基于所述数据集对改进后的人工神经网络模型进行训练，获取训练好的人工神经网络模型；基于所述训练好的人工神经网络模型识别每条电力系统总线的切负荷状态和非切负荷状态，并基于所述切负荷状态和非切负荷状态获取切负荷策略。本发明对传统蜣螂优化算法进行改进，并将改进算法运用至传统人工神经网络模型中以获得识别准确度更高的人工神经网络模型，提高了电网切负荷策略效率。

公开(公告)号：CN118569579A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410697145.5

申请日：2024-05-31

Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司

Inventor： 魏翔 ,  周洋 ,  杨燕 ,  王华 ,  刘秋明 ,  肖子洋 ,  周炜煜 ,  杨涛 ,  钟华 ,  元帅 ,  白亚新 ,  李子晖 ,  陈龙平

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明提供了一种基于牛顿‑拉夫逊优化算法的切负荷方法，S1：基于电网系统中可切负荷的负荷量数据，行业类型成本参数和电网用户可中断协议中的补偿系数，生成每个可切负荷的经济成本；S2：基于电网系统中可切负荷的被切次数数据，生成公平性罚函数，将公平性罚函数加入到经济成本中形成目标函数；S3：分别构建切负荷精确度约束条件、切负荷量约束条件、负荷重要程度约束条件；S4：根据经济成本结合公平性的目标函数及其约束条件在牛顿‑拉夫逊优化算法执行下求出最优切负荷策略。本发明建立切负荷目标函数时，基于电网系统中可切负荷的被切次数数据，生成公平性罚函数，并将其加入到切负荷经济成本中形成目标函数，使得切负荷方法的设计更合理。