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公开(公告)号：CN115134410B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210551555.X
申请日：2022-05-18
Applicant: 北京邮电大学 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国电子技术标准化研究院
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，提供一种边缘协作服务领域划分方法、装置、电子设备及存储介质。包括：根据服务领域划分请求中各初始边缘节点的节点信息，从各所述初始边缘节点中确定起始节点；基于所述起始节点在各所述初始边缘节点中进行层次聚类，得到初始边缘协作服务领域；对所述初始边缘协作服务领域进行节点分类，得到目标边缘协作服务领域。本申请通过在起始节点的基础上进行层次聚类与节点分类，可以实现多边缘节点的协作服务能力的聚合，在此基础上进行移动业务边缘协作，可以有效提高资源效用。
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公开(公告)号：CN115134410A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210551555.X
申请日：2022-05-18
Applicant: 北京邮电大学 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国电子技术标准化研究院
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，提供一种边缘协作服务领域划分方法、装置、电子设备及存储介质。包括：根据服务领域划分请求中各初始边缘节点的节点信息，从各所述初始边缘节点中确定起始节点；基于所述起始节点在各所述初始边缘节点中进行层次聚类，得到初始边缘协作服务领域；对所述初始边缘协作服务领域进行节点分类，得到目标边缘协作服务领域。本申请通过在起始节点的基础上进行层次聚类与节点分类，可以实现多边缘节点的协作服务能力的聚合，在此基础上进行移动业务边缘协作，可以有效提高资源效用。
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公开(公告)号：CN115622998A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210824585.3
申请日：2022-07-14
Applicant: 北京邮电大学 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 中国电子技术标准化研究院
IPC: H04L67/10 , H04L67/1095 , H04L67/568 , H04L67/60
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的边缘协作缓存方法及装置，所述方法的步骤包括：边缘节点基于数据请求调用数据，划分为多个数据块，并进行标记；构建第一状态向量，输入门循环单元中，得到第一隐藏状态向量，输入到边缘节点预训练的目标网络中，输出第一动作；基于第一动作更改边缘节点内保存的数据块，并基于变更数据块的边缘节点和另一个调用的数据块构建第二状态向量，进一步基于门循环单元得到第二隐藏状态向量；将第二隐藏状态向量输入到中心节点的价值网络中，得到估计动作，输出估计动作对应的估计值，基于估计值计算目标值；基于目标值计算得到损失函数值，更新价值网络中的网络参数，将价值网络中的网络参数同步至的目标网络。
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公开(公告)号：CN115291571A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210738025.6
申请日：2022-06-27
Applicant: 北京邮电大学 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国电子技术标准化研究院
IPC: G05B19/418 , G06K9/62 , G06Q10/00
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的工业互联网预防性维护方法及装置，所述方法的步骤包括：获取流水线上各设备的运行参数；基于流水线上各设备的上游工件数量和当前健康等级分别建立向量，拼接两个向量得到初始向量；将初始向量输入到预设的强化学习模型的评估网络中，强化学习模型输出需要进行的动作；获取流水线在完成动作后各设备的运行参数，基于运行参数建立更新向量；基于流水线在完成动作后各设备的健康情况，基于健康情况计算损失成本，基于损失成本计算奖励函数；基于计算得到的奖励函数值和所述更新向量得到目标值，基于目标值计算损失函数，基于损失函数值更新强化学习模型各层的参数。
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公开(公告)号：CN114827284B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210422270.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 北京邮电大学 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L67/63 , H04L67/1097 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本申请提供一种工业物联网中服务功能链编排方法、装置及联邦学习系统，方法包括：接收针对工业物联网的服务功能链编排请求；根据用于平衡服务功能链能耗和时延的编排算法对服务功能链编排请求进行编排，得到对应的服务功能链的编排结果；基于编排结果为服务功能链分配物理资源并将该服务功能链部署到工业物联网的物理网络中。本申请能够平衡服务功能链能耗和时延因素，能够提高工业物联网中服务功能链编排过程的可靠性及智能化程度，进而能够有效提高服务功能链的可靠性及有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114827284A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210422270.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 北京邮电大学 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L67/63 , H04L67/1097 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本申请提供一种工业物联网中服务功能链编排方法、装置及联邦学习系统，方法包括：接收针对工业物联网的服务功能链编排请求；根据用于平衡服务功能链能耗和时延的编排算法对服务功能链编排请求进行编排，得到对应的服务功能链的编排结果；基于编排结果为服务功能链分配物理资源并将该服务功能链部署到工业物联网的物理网络中。本申请能够平衡服务功能链能耗和时延因素，能够提高工业物联网中服务功能链编排过程的可靠性及智能化程度，进而能够有效提高服务功能链的可靠性及有效性。
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公开(公告)号：CN113869742B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202111150833.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于行动家和评论家网络的综合供需侧的电力调度系统，包括行动家神经网络和评论家神经网络，并向综合能源电网输出满足预设条件的电力调度方案，行动家神经网络基于行动家网络参数和约束参数对状态信息进行训练，输出相应的电力调度方案；控制单元获取反馈信息，评论家神经网络基于评论家网络参数对反馈信息和输入的电力调度方案进行训练，输出评论信息并更新评论家网络参数；行动家神经网络根据评论信息更新行动家网络参数和约束参数，并基于更新后的参数输出新的电力调度方案，直至输出满足优化条件的电力调度方案。本发明根据综合能源电网的反馈信息不断更新神经网络参数以及约束参数得到最优的电力调度方案，更加智能。
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公开(公告)号：CN113869742A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111150833.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于行动家和评论家网络的综合供需侧的电力调度系统，包括行动家神经网络和评论家神经网络，并向综合能源电网输出满足预设条件的电力调度方案，行动家神经网络基于行动家网络参数和约束参数对状态信息进行训练，输出相应的电力调度方案；控制单元获取反馈信息，评论家神经网络基于评论家网络参数对反馈信息和输入的电力调度方案进行训练，输出评论信息并更新评论家网络参数；行动家神经网络根据评论信息更新行动家网络参数和约束参数，并基于更新后的参数输出新的电力调度方案，直至输出满足优化条件的电力调度方案。本发明根据综合能源电网的反馈信息不断更新神经网络参数以及约束参数得到最优的电力调度方案，更加智能。
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公开(公告)号：CN113850521B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202111153955.7
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于最大熵离线式的能源存储与负载的优化方法，包括创建行动者神经网络和评论家神经网络，并初始化行动者网络参数和评论家网络参数；通过行动者神经网络对能源系统的系统状态信息进行训练，得到能源调度方法；通过评论家神经网络对能源系统的运行反馈信息和能源调度方法进行训练，得到评估信息；在熵约束参数的约束下，根据评估信息对行动者网络参数、评论家网络参数及存储‑能效约束参数进行优化；基于优化后的行动者网络参数和评论家网络参数重复训练，直至得到的能源调度方法满足优化目标。本发明基于软行动者‑评论家方法能够自动与环境进行交互，动态优化更新能源调度方法，满足能源的存储与不同负荷的需求之间的负载均衡。
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公开(公告)号：CN113850521A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111153955.7
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于最大熵离线式的能源存储与负载的优化方法，包括创建行动者神经网络和评论家神经网络，并初始化行动者网络参数和评论家网络参数；通过行动者神经网络对能源系统的系统状态信息进行训练，得到能源调度方法；通过评论家神经网络对能源系统的运行反馈信息和能源调度方法进行训练，得到评估信息；在熵约束参数的约束下，根据评估信息对行动者网络参数、评论家网络参数及存储‑能效约束参数进行优化；基于优化后的行动者网络参数和评论家网络参数重复训练，直至得到的能源调度方法满足优化目标。本发明基于软行动者‑评论家方法能够自动与环境进行交互，动态优化更新能源调度方法，满足能源的存储与不同负荷的需求之间的负载均衡。
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