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公开(公告)号：CN115049169A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210978150.4
申请日：2022-08-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
Abstract: 本申请涉及一种基于频域和空域结合的区域用电量预测方法、系统及介质，方法包括以下具体步骤：根据获取到的电网历史数据，综合分析电网历史数据中历史用电量数据和位置信息，并对电网历史数据进行季节‑趋势项分解；针对输入的电网历史数据进行transformer模型的编码器处理，编码器处理包括基于傅里叶变换的频域特征提取和基于图卷积神经网络的空域特征提取；利用transformer模型的解码器对处理后的数据进行解码层操作，并结合长时间序列中的频域特征、空域特征和multi‑head频域子注意力运算，实现精准的电网区域用电量预测。本申请解决现有预测方法中难以对长时间序列进行有效建模的问题，同时对频域和空域特征进行了提取，利用这些特征进行用电量的预测。
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公开(公告)号：CN114819425A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210758598.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
Abstract: 本申请涉及一种区域用电量智能预测方法，包括以下具体步骤：根据电网系统中记录的区域用电量历史数据进行基于一维卷积网络的区域用电量模型训练，得到基于一维卷积网络的区域用电量模型；结合遍历得到的不同训练集长度下的最优训练集窗口大小，获得重组后的窗口选择数据集；依据重组后的数据集，利用轻量化的梯度集成方法进行自适应训练窗口选择模型训练，得到自适应训练窗口选择模型；通过自适应训练窗口选择模型结合基于一维卷积网络的区域用电量模型，从而实现准确的区域用电量预测。
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公开(公告)号：CN119941286A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411688524.4
申请日：2024-11-25
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
IPC: G06Q30/0201 , G06F17/16 , G06Q50/06
Abstract: 一种关联用户供电量的分时段梯度电价规划方法，包括：S1：根据用户每日分时段用电量矩阵计算平均用户分时段用电量矩阵，并进行排序得到排序平均用户分时段用电量向量；S2：定义自变量阶梯电价矩阵和自变量分时段阶梯电量向量，计算总电价期望；S3：根据平均用户分时段用电量矩阵、阶梯用电量向量、阶梯电价矩阵、电价阶梯数量建立电价变化引起的用电量波动矩阵的方程组并求解，计算总压力期望；S4：建立优化问题并求解，得到阶梯电价规划方案。在保障居民基本用电的基础上，最大程度上考虑电价变化引起的居民供电量波动，从而实现电网在不同背景下的自定义电价调整需求。
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公开(公告)号：CN119783998A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411565356.X
申请日：2024-11-05
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , H02J3/28
Abstract: 一种基于动态规划的电力产能与储能调度方法、装置及设备，方法包括：根据每日平均分时段总用电量向量、用户用电量震荡参数、用户供电需求应答参数构建备用储能发电量向量方程；根据每日分时段发电量向量、备用储能发电量向量、每日平均分时段总用电量向量构建供能需求不等式；根据每日分时段发电量向量、初始储能量、储能上限计算每日总储能消耗成本；以每日总储能消耗成本和每日总发电量成本之和最小为目标，以供能需求不等式为约束条件构建优化调度模型，并求解得到实时电力产能与储能规划方案。本发明在满足用户基础用电需求的前提下，最大程度上考虑了高额电量在短时生产和储能中带来的损耗，从而达到平衡生产与控制成本的目的。
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公开(公告)号：CN118200933B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410363439.4
申请日：2024-03-28
Applicant: 武汉大学
IPC: H04W16/18 , H04W12/122 , H04B7/185
Abstract: 本发明提出了一种面向安全通信的无人机轨迹和资源设计方法及系统。主要包含以下步骤：首先计算安全通信网络中用户安全通信吞吐量；然后根据用户安全通信吞吐量建立安全通信网络中无人机轨迹和资源分配设计优化问题；再基于凸近似方法建立安全通信网络中无人机轨迹和资源分配设计优化问题的连续凸近似问题；最后基于内点法迭代求解上述连续凸近似问题，得到最优的无人机轨迹和资源分配，包含无人机功率和用户调度系数分配。本发明在保障网络吞吐量性能的同时，能保障传输的安全性和可靠性，适用于5G&6G网络中对传输安全可靠性高的场景，具有极高的经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118741609B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411227108.4
申请日：2024-09-03
Applicant: 武汉大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W72/0446 , H04W72/50 , H04W72/542
Abstract: 本发明提出多用户MEC网络动态帧结构的时隙分配求解方法及系统，包括：基于工业物联网场景，对通信传输过程的解码错误概率进行建模，并对延迟违反概率进行表征；基于通信传输过程的解码错误概率和延迟违反概率构建单一帧内端到端的错误概率，并基于此得到多帧任务下端到端的平均错误概率；构建以时间长度为优化变量的端到端平均错误概率最小化的优化问题；将其从时域转换到信道域，得到其等效优化问题；并利用拉格朗日对偶法得到信道域下优化问题的对偶问题，并将其分解为数量与信道数长度相等的子问题；通过对对偶子问题最优解的特性进行分析，对动态帧结构下的时隙分配进行求解。本发明有效提升了移动边缘计算网络可靠性。
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公开(公告)号：CN118870383A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410835893.5
申请日：2024-06-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种RIS辅助稀疏联邦学习网络的传输方案设计方法及系统。本发明首先对本地梯度信息稀疏率建模并构建面向联邦学习性能最大化的传输方案设计优化问题。通过求优化问题对传输码长的二阶导数证明了优化问题关于传输码长为凸问题，进而采用KKT条件推导出最优码长闭式解，并基于此实现优化问题的降维。然后基于块坐标下降算法求解降维后的优化问题，并得到一种高效的编码速率、发射功率和RIS相位矩阵的设计方案。本发明显著提高了RIS辅助的稀疏联邦学习网络的性能，可广泛的应用于诸多实际应用场景且具有极高的可扩展性和经济效益。
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公开(公告)号：CN118540721A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410529045.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种RIS辅助短包安全通信场景下多域资源分配方法及系统，本发明考虑窃听者存在的RIS辅助MISO通信场景下，通过对波束成形和资源分配方案设计实现总安全传输速率最大化，主要包含以下步骤：首先通过采用KKT条件推导出一个与波束成形向量有关的最优码长闭式解；根据推导的闭式解将联合波束成形和资源分配问题简化为波束成形优化问题，实现优化问题的降维；然后通过黎曼积流形算法对发射端和RIS处的波束成形向量进行联合设计；最后基于设计的波束成形和最优码长闭式解，得到一种高效的波束成形和码长分配方案。本发明显著提高了窃听者存在场景下的安全传输速率，适用于对传输安全性高的场景，具有极高的经济效益。
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公开(公告)号：CN118433747A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410529531.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种无线通信网络有效不安全传输吞吐量优化方法及系统，对无线传输过程中的解码错误概率建模；推导出整体的有效不安全传输吞吐量并构建了以码长和传输数据包大小为优化变量的有效不安全传输吞吐量最小化问题；证明所构建的目标函数关于码长和数据包大小的凸性，通过交替迭代优化的方式得到了所构建问题的解；将优化变量映射到编码率，并重新构建优化问题，证明新的目标函数关于编码率的凸性并通过交替迭代优化的方式得到有效不安全传输吞吐量最小化问题的解。本方法有效表征了无线通信网络中的有效不安全传输吞吐量，并证明了其关于码长和传输数据包大小的凸性，在实际无线通信网络的物理层安全设计中具有较高的可扩展性。
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公开(公告)号：CN118301668A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410338476.X
申请日：2024-03-25
Applicant: 武汉大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/082 , H04W28/08 , H04W4/44 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06F9/50 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供了一种异步联邦和强化学习的移动感知边缘缓存系统及方法。本发明构建车载边缘网络下的内容交付模型和车辆移动性模型；基于联邦学习框架，路测单元和车辆间采用堆栈自动编码器模型进行热门内容预测，使用车辆本地数据对下载模型参数进行局部训练；全局堆栈自动编码器模型以分布训练、集中聚合的方式从车辆侧提取车辆用户和内容的潜在特征，构建用于内容预测的混合滤波模型；构建马尔科夫决策过程，构建深度强化学习驱动的缓存策略。本发明下，异步联邦学习可增强内容预测适应性，强化学习可促进边缘缓存效率。
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