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公开(公告)号：CN110555058A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910840814.9
申请日：2019-09-06
Applicant: 国网江苏省电力公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/00 , G06Q10/04 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进决策树的电力通信设备状态的预测方法，包括以下步骤：(1)收集的电力通信设备的固有数据并将收集的固有数据存入数据库；同时采集所述电力通信设备的实时监测信息；(2)对所述步骤(1)中收集的固有数据进行数据挖掘与分析，构建出多变量数的预测分析决策树，获得所述电力通信设备与监测点的关联参数及相关值和所述电力通信设备的异常特征值；(3)通过所述电力通信设备与监测点的关联参数及相关值和所述电力通信设备的异常特征值结合所述电力通信设备的实时监测信息对所述电力通信设备进行运行状态分析，从而得出所述电力通信设备的故障预测与检修指导。实现了对可能存在的故障隐患进行预测与判断，提供事前检修。
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公开(公告)号：CN106793133A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710011157.8
申请日：2017-01-06
Applicant: 国网江苏省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种电力无线通信系统中保障多业务QoS的调度方法。方法步骤如下：将系统中要调度的多种业务分为实时业务与非实时业务两大类；在每个调度周期开始前，依据当前信道下的传输速率，数据等待时间，计算各项实时业务的调度优先级并根据优先级为各项业务分配资源；若实时业务分配完后仍有剩余资源，则对非实时业务根据当前信道下的传输速率，数据等待时间以及缓存区堆积情况，计算各项非实时业务的调度优先级并分配无线资源；被调度的业务进行传输，在调度周期结束前，更新各项参数准备进入下一个调度周期。本发明不仅能够满足电力系统中实时业务低时延的要求，同时还能尽量保证资源分配的公平，保障电力系统中多业务的QoS。
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公开(公告)号：CN106844042B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN201611247154.6
申请日：2016-12-29
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F9/50 , G06F9/52 , H04L65/1016
Abstract: 本发明公开了一种电力IP多媒体子系统网络的数据处理方法以及处理装置，该方法包括：通过第一进程对所在的电力IP多媒体子系统网络的会话进行监听；判断所监听的会话是否符合预设条件；当所监听的会话符合预设条件时，根据所述会话的数据生成数据元组；将所述数据元组发送到至少一个第二进程以进行处理，其中，每个所述第二进程和所述第二进程占用的资源是互相隔离的。由此，既可以充分利用工作节点的资源，又可以隔离单一进程异常对另一进程造成的影响。
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公开(公告)号：CN110445665A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910840813.4
申请日：2019-09-06
Applicant: 国网江苏省电力公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
IPC: H04L12/24 , G06F16/2458 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进GSP的电力通信网络告警关联挖掘方法，包括以下步骤：(1)收集历史告警数据，建立历史告警数据库，并对历史告警数据进行预处理；(2)与步骤(1)同步网络拓扑数据库中分析网元设备之间的拓扑关系生成网络拓扑模型；(3)将步骤(1)的预处理后的历史告警数据通过访问步骤(2)的网络拓扑模型关联频繁序列的数据挖掘，形成告警关联规则与序列经验库；(4)收集实时告警数据，建立实时告警数据库，并对实时告警数据进行预处理；(5)将预处理后的实时告警数据结合的告警关联规则与序列经验库进行数据分析，再结合步骤(2)的网络拓扑模型构建告警实时依赖模型，从而实现根告警的定位分析。
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公开(公告)号：CN112801815B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011642773.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 国网江苏省电力公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的电力通信网络故障预警方法，包括以下步骤：以分布式计算方案在电力通信网络各个通信节点搜集并保存数据；基于联邦学习方法，在本地通信节点以传统方法和网络通信训练局部预测模型，在本地通信节点以传统方法和网络通信训练全局预测模型；局部预测模型和全局预测模型通过滑动平均得到真实预测模型；根据真实预测模型以及当前通信节点的真实运行数据对通信节点运行状态进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106790086A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611200420.X
申请日：2016-12-22
Applicant: 国网江苏省电力公司信息通信分公司
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L65/1016 , H04L63/0485 , H04L63/0869 , H04L63/0876 , H04L65/1066 , H04L69/08 , H04L69/16
Abstract: 本发明公开了一种电力VoLTE业务的安全接入方法。方法步骤如下：向移动终端使用者的员工信息进行认证；对基于UDP协议的IMS语音进行翻译，以安全的TCP连接进行传输；安全芯片与信息外网边界部署的安全接入平台通信。所述装置包括电力VoLTE安全终端、电力VoLTE安全接入服务端和主站侧设备，所述电力VoLTE安全终端包括IMS移动客户端和安全接入平台客户端，电力VoLTE安全接入服务端包括安全接入平台服务端，主站侧设备为IMS服务器，IMS服务器通过TCP转IMS UDP与安全接入平台服务端连接，电力安全接入平台服务端与安全接入平台客户端连接，安全接入平台客户端通过IMS UDP转TCP与IMS移动客户端连接。本发明对终端设备改动小，具有便捷、经济、易用的特点，接入方式安全且灵活。
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公开(公告)号：CN112801815A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011642773.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 国网江苏省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的电力通信网络故障预警方法，包括以下步骤：以分布式计算方案在电力通信网络各个通信节点搜集并保存数据；基于联邦学习方法，在本地通信节点以传统方法和网络通信训练局部预测模型，在本地通信节点以传统方法和网络通信训练全局预测模型；局部预测模型和全局预测模型通过滑动平均得到真实预测模型；根据真实预测模型以及当前通信节点的真实运行数据对通信节点运行状态进行预测。
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公开(公告)号：CN106793133B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710011157.8
申请日：2017-01-06
Applicant: 国网江苏省电力公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种电力无线通信系统中保障多业务QoS的调度方法。方法步骤如下：将系统中要调度的多种业务分为实时业务与非实时业务两大类；在每个调度周期开始前，依据当前信道下的传输速率，数据等待时间，计算各项实时业务的调度优先级并根据优先级为各项业务分配资源；若实时业务分配完后仍有剩余资源，则对非实时业务根据当前信道下的传输速率，数据等待时间以及缓存区堆积情况，计算各项非实时业务的调度优先级并分配无线资源；被调度的业务进行传输，在调度周期结束前，更新各项参数准备进入下一个调度周期。本发明不仅能够满足电力系统中实时业务低时延的要求，同时还能尽量保证资源分配的公平，保障电力系统中多业务的QoS。
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公开(公告)号：CN111106999A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911382012.4
申请日：2019-12-27
Applicant: 国网江苏省电力公司信息通信分公司 , 北京万可信息技术有限公司
IPC: H04L12/703 , H04L12/707 , H04L12/721 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种IP-光网络通信业务联合分配方法及装置，该方法包括：获取业务信息；将所述业务信息输入预设路由分配模型，利用预设深度强化学习模型对所述预设路由分配模型进行分析，得到业务路由分配信息；其中，所述预设路由分配模型是由IP-光网络风险均衡度信息、主备路由相似度信息和网络时延信息进行归一化加权得到的。通过考虑了智能电网通信网效率和风险均衡两方面来构建路由分配指标，分析了电力通信网中业务均衡度和传输时延的具体评估方法，然后对他们进行加权分析计算，最终设计合理的预设路由分配模型，并选择了预设深度强化学习模型，求解最优路径，以保障IP-光网络的高效合理运行。
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公开(公告)号：CN107748936A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201711068071.5
申请日：2017-11-03
Applicant: 国网江苏省电力公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于遗传算法改进的BP神经网络蓄电池寿命预测算法，包括用遗传算法对BP神经网络进行优化；借鉴已有的蓄电池寿命预测思路，建立指标体系；将对应的指标数据作为训练样本，训练后的BP神经网络；用训练后的BP神经网络对蓄电池寿命进行预测。本发明将遗传算法和BP神经网络有机结合起来，遗传算法是一种基于生物机制的全局搜索优化算法，利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阀值，再利用误差反向传播方法找到其最优解，避免了陷入局部极值点的情况。
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