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公开(公告)号：CN111935303A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010848607.0
申请日：2020-08-21
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提供一种空地一体化车联网中基于意图感知的任务卸载方法，包括构建系统模型；模型的细化；高可靠低时延约束与优化问题的提出；优化问题的转化与轨迹相似度估计；基于意图的任务卸载方法。本发明将用户体验质量模型、高可靠低时延约束和轨迹相似度估计与强化学习结合起来用于选择边缘服务器，实现了用户体验质量感知、高可靠低时延感知和轨迹相似度感知的三维用户意图感知。还考虑了队列长度的尾部分布，对极端事件的发生概率、长期平均时间下超额积压的条件均值以及方差进行约束，减少了队列时延，提升了队列稳定性并且不需要经过多跳转发，显著地降低了端到端时延，提高了任务卸载成功的次数。
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公开(公告)号：CN111800495A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010619505.1
申请日：2020-06-30
Applicant: 华北电力大学 , 陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室
Abstract: 本发明公开了一种车辆雾计算中的任务卸载系统和方法，包括：基站、用户车辆、车辆雾服务器、威胁模型和时延模型；每个基站和车辆都拥有一个装有数字货币的钱包，并生成用于加密和解密的密钥对，其中基站的密钥对由三个组件共享。所有车辆都需要向注册授权组件注册以获得证书。其次，用户将请求发送给基站，基站将执行任务卸载的智能合约。然后用户将加密后的数据卸载到相应雾服务器，雾服务器执行计算任务并将计算结果反馈给用户和基站。基站会检查整个过程并进行相应奖惩。最后，基站会创建一个区块上传至区块链，其他基站验证其工作量证明及交易的合法性。一旦该区块被大多数的基站接受，它将被添加至区块链的末尾。
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公开(公告)号：CN110225494A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910572872.8
申请日：2019-06-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种应用在智能电网机器类通信场景中高能效的资源分配优化方法，针对频谱资源稀缺的问题，允许大量的机器设备(MTDs)复用分配给蜂窝用户(CUs)的频谱资源。通过联合优化信道选择和功率控制，研究了MTDs的能效(EE)最大化问题。提出了一种基于外部性多对一匹配的两阶段优化算法。首先,每个MTD被临时分配到一个预定义的传输功率，然后通过考虑外部性的匹配算法来解决信道选择优化问题，得到建立MTD与资源块(RB)的二维匹配关系；然后，根据已经建立的匹配关系，采用非线性分式规划对MTD的传输功率进行优化，从而有效地提高频谱利用率和最大化通信网络EE。以获取频谱资源最佳分配方案。
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公开(公告)号：CN110012039A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201810006519.9
申请日：2018-01-04
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种车联网场景中的移动边缘计算方案，该方法在满足时延要求的前提下，对车内用户设备的计算任务分配和传输功率控制问题进行了优化。把设备在计算任务分配率加权下的能源损耗作为目标函数，使用排队论方法获得用户设备和边缘计算节点的数据传输模型，通过非线性分式优化和交替方向乘子法的迭代来解决该优化问题。在每一轮循环中，外层循环解决非线性分式规划问题，内层循环更新初始值和变量，直到迭代的结果满足设定的阈值，确定各用户设备的任务量分配比率并得到最小化的能耗。本发明提供的技术方案可以有效降低用户设备的能耗并满足时延的要求，提高整个网络的计算能力。
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公开(公告)号：CN109951873A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910148649.0
申请日：2019-02-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 随着智能设备和计算密集型应用的快速发展，雾计算已成为满足不断增长的计算需求的有前途的解决方案。特别地，在高峰时间，通过利用需求侧的未充分利用的计算资源，可以将计算任务从过载基站（BS）卸载到雾服务器。然而，在物联网（IoT）中阻碍雾计算的广泛部署存在两个主要障碍，即缺乏有效的激励机制和任务卸载算法。在本发明中，我们通过将契约理论与计算智能相结合来开发一种物联网雾计算中信息不对称不确定下的任务卸载机制。在第一阶段，我们提出了一种有效的激励机制，鼓励服务器通过契约理论分享其剩余的计算资源。在第二阶段，利用多臂赌博机（MAB）的在线学习能力，提出了一种分布式任务卸载算法。具体来说，我们提出了具有距离感知，服务器发生时间感知和任务属性感知的波动上置信区间算法，以最小化长期延迟任务卸载。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109905860A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910148648.6
申请日：2019-02-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及应用在车辆雾计算中的服务器招募及任务卸载优化方案。车辆雾计算招募有空闲资源的车辆作为雾服务器，将用户车辆的计算任务从边缘服务器卸载到雾服务器。本发明采用两阶段的任务卸载机制来实现该架构。在第一阶段，我们提出一种基于凹凸过程的契约优化算法招募雾服务器，在信息不对称的情况下最大化运营商的期望效用。在第二阶段，首先我们在信息完整的情况下提出一种基于定价匹配的任务卸载机制，解决用户车辆之间的匹配冲突，使网络时延最小化。另外，扩展到信息不确定的场景，我们提出了基于匹配的易失性上置信限任务卸载算法，综合考虑匹配冲突和候选雾服务器的波动性，通过在线学习，用户车辆最小化其长期性延迟性能。
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公开(公告)号：CN109005057A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810793487.1
申请日：2018-07-19
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及应用在雾计算中的资源分配与任务卸载方案，通过利用附近车辆的未充分利用的资源，将计算任务从用户设备卸载到车辆雾节点。通过对契约理论和匹配理论的研究，提供了一种有效的激励机制和任务分配机制。本文所提出的契约理论-匹配理论机制是一个两阶段的优化问题，在第一阶段，本文提出了一种基于契约理论的有效的激励机制，以激励车辆进行资源共享。通过设计针对每种车辆类型的契约，最大化基站的预期效用。在第二阶段，将任务分配问题转换为车辆和用户设备之间的双边匹配问题。该问题通过基于价格的匹配算法来解决，该算法根据动态的偏好列表迭代地执行“提出申请”和“提升价格”过程，最后得到车辆和用户之间的稳定匹配。
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公开(公告)号：CN119881553A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411966227.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网河南省电力公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种适配GIS内部信号强度的仿生视觉优化方法和成像装置，包括：构建基于仿生视觉感知的事件脉冲流采集模型，采集GIS内部由于不同放电现象引起的事件脉冲流信号；对事件脉冲流信号进行预处理，并计算仿生视觉传感器成像准确率；进行离线学习，实现仿生视觉光强变化阈值的优化，输出所有待学习放电现象最优光强变化阈值；利用事件脉冲流采集模型实时检测GIS内部光强变化，感知GIS内部的不同放电现象。本发明设计了一种可实现离线学习与在线应用间的闭环反馈优化且成像准确率高、符合实际情况的仿生视觉优化方法，可精准检测GIS不同的放电现象，提升了GIS设备仿生成像效率与GIS放电现象成像识别准确度。
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公开(公告)号：CN119225955A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411195007.3
申请日：2024-08-29
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种电力计量数据流通溯源方法，具体数据流通溯源步骤为：首先，为分布式的电网计量系统数据库配备分级布隆过滤器，以快速判断源数据是否存储在当前数据库，再给出分级布隆过滤器结构以及工作流程，根据分级布隆过滤器结构以及工作流程对各级布隆过滤器的存储空间与哈希映射函数数量进行差异化配置，以充分利用存储空间、降低时延并提高溯源准确性，最后，基于测试数据溯源时的溯源准确性与溯源时延，对各级存储空间、哈希函数数量以及分级布隆过滤器的级数进行动态调节，直至满足各重要度等级电力计量数据溯源准确性阈值要求与时延阈值要求，实现溯源准确性与溯源时延之间的动态折中，提高溯源效率。
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公开(公告)号：CN115149550B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210979214.2
申请日：2022-08-16
Applicant: 华北电力大学 , 国网天津市电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了计及备电可靠性的5G融合配电网在线储能调度方法及系统，建立动态备用电源可靠性模型，显式求解基站在满足“3小时备电要求”时的电量需求，评估基站运行可靠性；从电网侧入手，引入备电时长约束，在保证基站的通信服务质量的同时，通过调整备用电池充放电行为，降低基站能耗，实现5G融合配电网基站储能调度系统综合成本最小化，保证储能调度过程中基站运行不受影响；构建5G配电网多目标储能调度模型，在满足可靠性与经济性的基础上实现实时储能调度优化，通过配电网云储能管理平台将本时隙的储能资源进行分配调整，并通过连续的反馈迭代优化储能资源调度策略，最终达到配电网基站系统综合成本最小化目的。
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