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公开(公告)号：CN114912577B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210425233.0
申请日：2022-04-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种结合VMD和注意力机制的风电场短期风速预测方法，首先获取目标站点的风速时空数据，根据原始数据集建立系列SWSM，对SWSM进行VMD风速分解，将CNN模型与注意力机制结合，针对各子SWSM，应用底层的SENet模型提取风速的空域特征；再用顶层的GRU模型进行风速时域特征的提取，并得到各自的预测结果；累加各个预测结果获得最终预测风速；本发明充分利用风速的时空相关性，结合VMD和注意力机制，改善了原始风速的不平稳特性，并利用注意力机制优化CNN‑GRU模型，使模型更容易捕获序列中长距离相互依赖的特征，有效提高了风速预测的精度，保障电力系统的可靠运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108399051B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810109708.9
申请日：2018-02-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于区块链激励的wsn数据存储机制，该方案将传感器网络节点存储的一组数据，看做区块链中的一个区块，采用可证明数据持有(Provable Data Possession，PDP)机制来进行新数据块的挖矿和存储，大大减少了传统区块链中使用PoW机制所产生的大量计算问题，极大减少了电能的消耗。此外，本发明采用保序hash函数比较节点已存储数据和新数据块，能够让新数据存储在最接近已有数据的网络节点中，并只存储不同的子数据块，所以能够大大节约网络节点的存储空间，而且系统給予该节点一个单位的数字货币奖励。
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公开(公告)号：CN108399051A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810109708.9
申请日：2018-02-05
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: Y02D70/00 , G06F3/0608 , G06F3/067 , G06Q30/0214 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了基于区块链激励的wsn数据存储机制，该方案将传感器网络节点存储的一组数据，看做区块链中的一个区块，采用可证明数据持有(Provable Data Possession，PDP)机制来进行新数据块的挖矿和存储，大大减少了传统区块链中使用PoW机制所产生的大量计算问题，极大减少了电能的消耗。此外，本发明采用保序hash函数比较节点已存储数据和新数据块，能够让新数据存储在最接近已有数据的网络节点中，并只存储不同的子数据块，所以能够大大节约网络节点的存储空间，而且系统給予该节点一个单位的数字货币奖励。
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公开(公告)号：CN117478278A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311802128.5
申请日：2023-12-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种实现零差错通信的方法、装置、终端及储存介质，涉及量子信息技术领域，旨在解决现有技术中传统情况下的零错误编码计算复杂度为较大的问题。方法包括根据量子信道的信息，获取系数矩阵；根据系数矩阵的秩计算结果，通过矩阵线性变换从系数矩阵中获得线性独立向量，根据线性独立向量，构建第一矩阵；计算第一矩阵和系数矩阵的关系矩阵；根据量子信道的信息、关系矩阵和系数矩阵，获取量子信道下编码后的输出，确定量子信道下编码后的输出可区分，实现零差错通信；本发明适用于量子信道，大幅减小了计算复杂度，从而可以达到较高的编码效率，具有很强的可行性。
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公开(公告)号：CN117478278B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311802128.5
申请日：2023-12-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种实现零差错通信的方法、装置、终端及储存介质，涉及量子信息技术领域，旨在解决现有技术中传统情况下的零错误编码计算复杂度为较大的问题。方法包括根据量子信道的信息，获取系数矩阵；根据系数矩阵的秩计算结果，通过矩阵线性变换从系数矩阵中获得线性独立向量，根据线性独立向量，构建第一矩阵；计算第一矩阵和系数矩阵的关系矩阵；根据量子信道的信息、关系矩阵和系数矩阵，获取量子信道下编码后的输出，确定量子信道下编码后的输出可区分，实现零差错通信；本发明适用于量子信道，大幅减小了计算复杂度，从而可以达到较高的编码效率，具有很强的可行性。
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公开(公告)号：CN114912577A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210425233.0
申请日：2022-04-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种结合VMD和注意力机制的风电场短期风速预测方法，首先获取目标站点的风速时空数据，根据原始数据集建立系列SWSM，对SWSM进行VMD风速分解，将CNN模型与注意力机制结合，针对各子SWSM，应用底层的SENet模型提取风速的空域特征；再用顶层的GRU模型进行风速时域特征的提取，并得到各自的预测结果；累加各个预测结果获得最终预测风速；本发明充分利用风速的时空相关性，结合VMD和注意力机制，改善了原始风速的不平稳特性，并利用注意力机制优化CNN‑GRU模型，使模型更容易捕获序列中长距离相互依赖的特征，有效提高了风速预测的精度，保障电力系统的可靠运行。
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