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公开(公告)号：CN114077491B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010829584.9
申请日：2020-08-18
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种工业智能制造边缘计算任务调度方法，设计工业智能制造边缘计算模型划分为边缘资源感知模型、边缘资源与任务调度模型、边缘智能计算等模型。边缘任务调度模型支持主动的任务调度，计算设备用户端到边缘代理弯管的传输速率与处理时间，得到终端用户卸载到边缘代理的任务量，并计算本地任务能量消耗，根据任务和能耗规划调度。本发明支持主动的任务调度，能够根据资源状态、服务感知、边缘计算节点间的联接带宽、计算任务的时延要求等，自动地在将任务拆分成多个子任务并分配到多个边缘计算节点上协同计算。
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公开(公告)号：CN114077482B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010829583.4
申请日：2020-08-18
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种工业智能制造边缘智能计算优化方法，设计工业智能制造边缘计算模型可划分为边缘资源感知模型、边缘资源与任务调度模型、边缘智能计算等模型。边缘智能计算模型基于深度学习方法，计算各个神经网络退出节点的联合损失函数，得到云边协同的自主规模适应网络模型。在线优化阶段在设定网络带宽下，计算服务器与边缘设备整体运行时间，若小于要求时延，则在线选择出口点。本方法能够缩小神经网络规模，在边缘网关设备上部署浅层深度学习模型，实现状态预研判，同时将中间结果送至云端，完成最终计算结果。
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公开(公告)号：CN111325233B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201911039498.1
申请日：2019-10-29
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国家电网有限公司
Inventor： 李桐 , 宋纯贺 , 沈力 , 于诗矛 , 于同伟 , 王忠锋 , 赵永彬 , 曾鹏 , 刘一涛 , 孔剑虹 , 刘刚 , 朱钰 , 王刚 , 刘扬 , 刚毅凝 , 佟昊松 , 王海鹏 , 张旭 , 刘越
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及多源信息融合下的变压器故障检测方法，特别涉及一种变压器故障检测方法及装置。该检测方法基于多源信息融合下的栈式自编码器模型，包括：采集电力变压器数据；将电力变压器数据输入至预先训练好的多源信息融合下的栈式自编码器模型进行故障概率计算，得到故障概率计算结果；其中，所述栈式自编码器模型的训练数据为多源电力变压器数据；对多源信息融合下的栈式自编码器模型的故障概率计算结果进行整合，得到电力变压器的具体故障状态，完成故障检测。本发明利用去噪自编码器模型增强模型对噪音的鲁棒性；将多个去噪自编码器模型堆叠形成栈式自编码器网络，加深模型深度，提高准确度。
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公开(公告)号：CN115809583A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211659910.1
申请日：2022-12-22
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 沈阳工程学院 , 国家电网有限公司 , 东北大学 , 中国科学院沈阳自动化研究所
Inventor： 李桐 , 杨超 , 董雪情 , 雷振江 , 王亮 , 刘劲松 , 张彬 , 孙峰 , 宋进良 , 田小蕾 , 张野 , 石啸林 , 吴林桥 , 包美玲 , 彭少卿 , 吴依明 , 刘扬 , 任帅 , 赵海 , 耿洪碧 , 宋纯贺 , 黄博南 , 崔世界 , 李菁菁 , 赵玲玲 , 姜力行 , 孙赫阳 , 阎宇航 , 邱兵兵
Abstract: 本发明属于油浸式变压器机械振动仿真技术领域，尤其涉及一种基于POD的变压器振动场数字孪生模型降阶方法。本发明包括：步骤1.针对变压器物理实体建立简化的三维模型。步骤2.建立电磁‑结构力场耦合仿真模型，获取变压器绕组振动场分布特性。步骤3.基于电磁‑结构力场耦合仿真模型，采用POD算法对振动信号样本矩阵提取POD降阶模态，计算变压器绕组振动场分布，从而构建变压器绕组振动场降阶模型；步骤4.验证对变压器绕组振动场选取的降阶维数是否为最优降阶模态。本发明以最少降阶模态数获得高维复杂系统的等效模型，节省了变压器电磁‑结构力场耦合仿真计算时间，适用于构建变压器振动场数字孪生模型，能够实现物理场快速仿真。
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公开(公告)号：CN115589328A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211361236.9
申请日：2022-11-02
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于量子保密通信的多能流系统反监听方法及装置，构建多能流系统与综合能源系统云平台的量子保密通信网络。综合能源系统云平台通过量子保密通信网络进行量子密钥的分发。多能流系统各能流区块间主站节点将传输信息发送到量子保密通信网络通过密钥进行加密。量子保密通信网络中加密的传输信息选择最优路径进行转发。综合能源系统云平台的量子通信终端接收到最优路径转发的加密明文，并对明文进行解密，获得传输信息。利用监听者的扰动态|s>进行反监听验证。若存在监听，则放弃此次通信，并发出预警。本发明有助于发现多能流系统中的数据监听行为，保障多能流信息能量融合系统的安全运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115049875A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210659883.1
申请日：2022-06-13
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/22 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/75 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，具体说是一种基于深度学习的变电站中佩戴绝缘手套的检测方法，包括以下步骤：采集变电站场景的RGB图像；建立并训练深度学习模型，将RGB图像输入至深度学习模型进行预测，得到用于表示人体与手的目标检测类别、目标边界框位置以及该目标对应的置信度，以表示图像中包含的未佩戴绝缘手套的手、佩戴绝缘手套的手和人体的信息；将得到的上述信息通过逻辑匹配算法进行匹配，得到每个人体和它对应的手；并进行投票，最终确认图片中的施工人员是否佩戴了绝缘手套。本发明对原有的检测模型YOLOv3网络模型进行了改进，提高了对小目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN109618357B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201811572227.8
申请日：2018-12-21
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院沈阳自动化研究所
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种无线传输方法及网络。本发明的无线传输方法是对无线传输网络进行分区，并将不同分区分别设置为传输分区和备用分区，采用睡眠调度机制为每个分区划分不同的睡眠调度策略；在数据传输阶段，同一分区中的节点采用概率转发机制在分区中选择合适的节点并发传输；数据从初始节点所在分区开始传输，直到终止节点成功接收。采用本发明的方法，能够在带状无线传感器网络实现数据传输的低能耗和低延迟，特别适用于需要低延迟和低能耗的带状无线传感器网络应用。
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公开(公告)号：CN114077491A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010829584.9
申请日：2020-08-18
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种工业智能制造边缘计算任务调度方法，设计工业智能制造边缘计算模型划分为边缘资源感知模型、边缘资源与任务调度模型、边缘智能计算等模型。边缘任务调度模型支持主动的任务调度，计算设备用户端到边缘代理弯管的传输速率与处理时间，得到终端用户卸载到边缘代理的任务量，并计算本地任务能量消耗，根据任务和能耗规划调度。本发明支持主动的任务调度，能够根据资源状态、服务感知、边缘计算节点间的联接带宽、计算任务的时延要求等，自动地在将任务拆分成多个子任务并分配到多个边缘计算节点上协同计算。
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公开(公告)号：CN114064261A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010787260.3
申请日：2020-08-07
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
Abstract: 本发明属于工业互联网领域，具体说是一种基于工业边缘计算系统的多维异构资源量化方法及装置。包括：获取多维异构资源信息与混合任务流信息；根据多维异构资源，分析多维资源与边缘计算设备实时算力的关系；根据任务流信息，分析不同种类任务执行所需算力；判断任务算力需求与异构边缘计算设备实时算力供给契合程度，实时算力供给是否满足任务算力需求，对多维资源与边缘计算设备实时算力的关系进行增量学习，不断提高量化准确度。本发明提高了工业边缘计算系统中零散异构资源的整体利用率，降低了网络通信负载及私密数据交互，对工业互联网个性化柔性生产起到支撑作用。
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公开(公告)号：CN113704459A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010428776.9
申请日：2020-05-20
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的在线文本情感分析方法，包括：步骤一：对在线文本样本数据进行预处理，人工预先进行情感评定等级标注；步骤二：构建用于在线文本情感分析的初始UBPNN神经网络模型，用训练集数据训练该模型；每次计算损失函数，计算输出层神经元的梯度并反向传播更新每一层的网络参数值，直到达到停止训练条件后获取优化的UBPNN神经网络模型以及各网络参数；步骤三：采集实际文本语料数据，利用优化的UBPNN神经网络模型对数据进行处理，获取在线文本情感分析结果。本发明具有较为快速准确分析用户评论情感倾向的功能，通过分析用户评价文本自动分析并给出用户评价结果。
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