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公开(公告)号:CN118394636A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410481280.6
申请日:2024-04-22
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电力科学研究院 , 江苏电力信息技术有限公司
IPC: G06F11/36 , G06N3/084 , G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种边缘智能体软件测试方法和装置。该方法包括:获取待测软件对应的子域命令集合;若执行所述子域命令集合中的各子域命令,得到的执行结果均与所述子域命令集合对应的预设特征信息匹配,则获取待测软件的目标运行状态信息;根据所述目标运行状态信息和当前运行状态信息确定待测软件对应的测试结果。本发明的技术方案,能够在确定待测软件对应的模型构造正确后,对待测软件在智能配电网源网荷储区域自治中的各种情况下产生的结果进行测试验证,确保边缘智能体软件在各种情况下能够产生合理的结果,提高边缘智能体软件测试的准确性和有效性。
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公开(公告)号:CN115543450B
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202211141803.X
申请日:2022-09-20
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
Abstract: 本发明公开了一种边缘场景中资源优化的无服务器计算动态休眠方法及应用,所述方法包括:基于边缘系统中不同函数服务实例更新前的保活时间、冷启动率及休眠时间运行系统,以更新Pareto分布曲线;基于更新后的Pareto分布曲线,确定更新后的冷启动率;基于不同函数服务实例接收请求的时间间隔,确定更新后的休眠时间;基于更新后的休眠时间和冷启动率,计算更新后的保活时间;判断更新前后的冷启动率之间的误差是否在预设误差范围内,以确定是否更新边缘系统的配置。该方法根据边缘系统中不同函数服务实例接收请求的时间间隔动态调整休眠时间,以满足不同类型的服务请求,减小函数服务实例的启动时延,提高请求执行效率,减少边缘系统的资源消耗。
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公开(公告)号:CN112261603B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202011090742.X
申请日:2020-10-13
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 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明创造公开了一种基于电力物联网的边缘物联代理装置,包括电源处理模块、主处理模块、数据加密模块、数据存储模块、以太网接口模块、串行数据接口模块、PLC通信插口、可支持4G模组和WIFI/Lora模组的Mini‑PCIE接口、GPS模块、模拟信号和数字信号接口模块、标准SIM卡接口、SD卡接口、USB接口和Console接口。本发明装置接口丰富,体积小,功能强大,通过基于统一云边交互协议和统一边缘计算框架可实现统筹感知,边缘计算,实现端到端贯通应用。
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公开(公告)号:CN115619589A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211164490.X
申请日:2022-09-23
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
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/18 , H02J13/00
Abstract: 本发明提供一种分钟级非侵入式负荷分解方法及系统,使用可以并行处理数据且提取全局特征的WaveNet网络和多头自注意力机制,对分钟级功率负荷数据进行特征提取。由于分钟级数据与秒级数据相比,会有功率特征缺失,因此为加强对特征的提取,用WaveNet提取特征的同时,引入多头自注意力机制并行提取特征,将二者提取的特征进行融合,再进行回归,从而提高负荷分解模型训练效率的同时,确保了分钟级非侵入式负荷分解的精度。
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公开(公告)号:CN115099349A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210757630.8
申请日:2022-06-30
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
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式负荷实时分解方法,方法包括:获取非侵入式负荷的总负荷数据,所述总负荷数据包括:总负荷有功功率序列、总负荷电压序列和总负荷电流序列;基于获取到的总负荷数据,构建多特征输入非侵入式负荷的数据图,所述数据图包括最近分量数据图、前日分量数据图和上周分量数据图;将各分量数据图输入预先构建的ResGCN网络模型,得到各分量的分解结果;将分解结果进行多分量融合,得到融合后的分解结果,从分解结果中提取当前时刻的分解结果,输出当前时刻的分解结果。本发明能够基于历史数据对非侵入式负荷进行实时分解。
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公开(公告)号:CN114337993A
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202210251798.1
申请日:2022-03-15
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 , 浙江大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L9/06
Abstract: 本发明公开了一种应用于边缘物联代理的白盒SM4加解密方法及系统,包括:利用外部编码及解码函数对输入数据进行外部编码;利用存储有改进的白盒SM4算法的边缘物联代理对外部编码后的输入数据进行加解密计算,得到加解密计算结果;利用外部编码及解码函数对加解密计算结果进行外部解码,得到加解密结果;外部编码及解码函数的处理过程,包括:根据设置的伪状态的数量确定待添加的随机伪数据;将随机伪数据加入到输入数据进行仿射变换,完成外部编码;对加解密计算结果进行逆仿射变换,完成外部解码。优点:通过引入伪状态,极大地提升了白盒实现的多样性与含混度,本发明在安全性上提升的幅度明显更高,保护效率有明显提升。
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公开(公告)号:CN113498159A
公开(公告)日:2021-10-12
申请号:CN202010199364.2
申请日:2020-03-20
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
Inventor: 张小建 , 黄进 , 黄秀丽 , 缪巍巍 , 姚启贵 , 王齐 , 李伟 , 王向群 , 韦磊 , 俞庚申 , 蔡昊 , 范杰 , 张厦千 , 陈磊 , 张明轩 , 喻鹏 , 汪大洋 , 亓峰 , 李怡静
Abstract: 本发明提供一种电力无线专网安全态势感知的干扰控制方法和系统,包括:获取所需的网络系统参数信息,计算得到终端信噪比数据;根据干扰控制需求对终端信噪比数据进行分析,并根据分析结果判断是否需要对基站分配给终端的发射功率进行调整;如果不需调整则继续获取所需要的网络系统参数信息;否则,对基站分配给终端的发射功率进行调整实现干扰控制。根据网络管理系统获取的信噪比数据,结合上下基线和比例识别出是否存在干扰;提出干扰识别基线的动态变化方法,为基站调整发射功率控制干扰提供合理的干扰控制需求标准,提高业务性能保障的灵活性。
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公开(公告)号:CN113297540A
公开(公告)日:2021-08-24
申请号:CN202110607767.0
申请日:2021-06-01
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 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了在边缘物联代理服务下的APP资源需求预测方法、装置及系统,所述方法包括在边缘物联代理服务中收集APP对资源需求的原始数据,并对原始数据进行预处理,获得规范化的波动特征;将所述规范化的波动特征送入NFTSAR网络,进行训练、预测和评估,完成在边缘物联代理服务下的APP资源需求预测。本发明了一种改进的混合预测方法RSA‑NFTSAR,用于预测和识别动态物联代理系统,是一种在线学习方法,可以减少预测误差随时间的变化。
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公开(公告)号:CN113256258A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110606907.2
申请日:2021-05-31
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 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向物联管理平台的微服务管理系统和调度方法,弹性伸缩组件旨在更高效地伸缩物联管理平台中的连接管理实例、运维实例以及数据处理实例,以满足业务层多样的动态化伸缩和部署需求。自动化运维组件用于在物联管理平台现有的海量并发设备接入和管理之上,增加了对设备拓扑和状态的感知,能快速、就近地将设备所需的升级固件等进行下发。本发明当业务层的微服务系统向物联管理平台提出设备管理及计算需求时,物理管理平台中的微服务系统能够自适应地结合业务层的约束限制,进行动态的子服务伸缩,在满足业务层的需求下,高效地利用物理管理平台资源,以支持海量设备管理和业务计算。
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公开(公告)号:CN113256128A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110606994.1
申请日:2021-05-31
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 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网中使用强化学习均衡资源使用的任务调度方法,对于物联管理平台中每个模块进行强化学习模型的训练,得到强化学习模型动作‑值函数Q的参数;当有新的任务到达时,将当前模块状态和任务状态输入到对应的训练好的强化学习模型动作‑值函数Q中,使用估计reward最大的动作作为结果,将任务分配至动作对应的计算节点。本发明强化学习能够较好地捕捉到系统和任务状态、分配策略和分配之后的资源均衡程度之间的关系。
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