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公开(公告)号：CN119201443A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411243046.6
申请日：2024-09-05
Applicant: 中国能源建设股份有限公司 , 中国电力工程顾问集团有限公司 , 中能建数字科技集团有限公司 , 北京洛斯达科技发展有限公司
Inventor： 王涛 , 乔新辉 , 阎平 , 孔维莉 , 马旭 , 罗必雄 , 张力 , 句赫 , 李舒涛 , 周倩 , 陈昉 , 赵星源 , 徐高 , 解景新 , 杜宏 , 徐华秒 , 张海涛 , 陈思远 , 周世峰
IPC: G06F9/50 , G06F9/48 , G06F18/214 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于算力调度技术领域，具体是一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统，该方法基于历史资源请求任务生成业务池；构建基于XGBoost的业务算力需求预测模型，将影响因素添加到预测模型中，生成各个节点设备的资源请求业务预测输出，根据预测输出更新业务池，评估更新后业务池中资源请求业务所需要的算力规模，得到算力需求；根据各节点设备得到算力需求，以能耗最低化和响应时间最短化为目标，基于改进萤火虫算法进行多目标求解，得到使能耗和响应时间都达到最优的算力分配方案；基于算力分配方案，对边缘计算平台中可调度的算力资源进行分配。本发明能够避免部分数据中心过载，同时提高整体的计算效率，使算力资源得到合理的利用。
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公开(公告)号：CN119248489A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411317957.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 中国能源建设股份有限公司 , 中国电力工程顾问集团有限公司 , 中能建数字科技集团有限公司 , 北京洛斯达科技发展有限公司
Inventor： 王涛 , 赵星源 , 徐高 , 李舒涛 , 乔新辉 , 阎平 , 孔维莉 , 马旭 , 罗必雄 , 张力 , 句赫 , 周倩 , 陈昉 , 解景新 , 杜宏 , 徐华秒 , 张海涛 , 陈思远 , 周世峰 , 张力月
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及计算技术领域，具体的是能源网络与算力网络融合下的算力分配方法。其技术方案包括：获取当前计算指令，并根据当前计算指令确定其运行所需要的算力。获得各个算力节点的剩余算力。判断各个算力节点的剩余算力是否大于当前计算指令需要的算力，如果是，则判定此算力节点为一级可分配算力节点，并获得用电形态值，根据当前计算指令所需要的算力和各个一级可分配算力节点的所占用的算力计算获得预算算力，然后根据预算算力和对应的用电形态曲线，获得预算用电形态值。筛选出预算用电形态值作为算力节点。本发明能够以能源网络角度对算力网络进行分析，以此不仅可以减少能源的消耗，还能增加计算指令的运行速度和执行效率。
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公开(公告)号：CN117611751A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311673537.X
申请日：2023-12-07
Applicant: 中国能源建设股份有限公司 , 北京洛斯达科技发展有限公司
Abstract: 本发明提供了一种风力机叶片三维建模方法、系统及风力模拟设备，该方法包括：基于Sobel边缘检测算法对风力机叶片原始图像进行边缘检测，得到风力机叶片原始图像中的叶片区域，提取叶片区域的叶片关键角点；将叶片关键角点与叶片预设三维模型得到对应角点进行比对和调节；根据多张风力机叶片原始图像，对叶片预设三维模型进行叶片大小与形状的匹配调节，得到风力机叶片三维模型。本发明基于Sobel边缘检测算法对风力机叶片原始图像进行边缘检测，能够清晰地提取图像的边缘；本发明只需要利用多张不同拍摄角度的风力机叶片图像，就可以构建出风力机叶片三维模型，降低建模成本。
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公开(公告)号：CN119784034A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411828928.9
申请日：2024-12-12
Applicant: 北京洛斯达科技发展有限公司
Inventor： 王涛 , 乔新辉 , 阎平 , 孔维莉 , 马小丰 , 马旭 , 王洪波 , 王薇 , 解景新 , 杜宏 , 徐华秒 , 张海涛 , 陈思远 , 周世峰 , 张力月 , 刘嘉良 , 张凯 , 张艳 , 宋智育
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的能源与算力协同优化方法及装置，该方法对任务及节点的属性和状态进行定义，获得定义数据；在加速任务完成时间的条件下，对调度系统所需的能量开销进行最小化计算，获得最小能量开销；根据资源与任务之间的供需匹配，设计约束条件；基于深度强化学习技术，构建能算协同调度模型，并进行训练；通过训练好的能算协同调度模型处理，获得最优“任务‑节点”调度策略，并根据其对算力节点的运行状态和计算对象进行实时调整，生成“任务‑节点”调度序列，获得动态计算方案。本发明有助于将计算资源、存储资源和网络资源进行全面整合，实现跨设备、跨系统、跨地域的协同计算，降低计算成本，提高计算效率。
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