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公开(公告)号：CN113485986A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110717117.1
申请日：2021-06-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力数据修复方法，利用SOM神经网络对历史电力数据集中电力数据进行分类处理；利用Pearson相关系数理论，获得电力数据类型满足关联性阈值的影响因素；将缺失数据的影响因素输入训练好的LSTM神经网络，获得缺失数据的电力数据类型；根据缺失数据的电力数据类型采用不同的方法对数据进行修复。本发明考虑到电力数据的复杂非线性，利用神经网络的学习能力强，能够处理非线性问题的特性，实现电力数据的修复，可有效提升分类效率和准确率。
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公开(公告)号：CN113537578A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110716582.3
申请日：2021-06-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力用户行为预测方法，构建负荷聚合商模式下的激励型需求响应模型；根据激励型需求响应模型获取历史电力用户负荷量、激励价格；将历史电力用户负荷量、激励价格作为训练样本，对LSTM神经网络进行训练，得到训练后的LSTM神经网络；将已知的激励价格输入训练后的LSTM神经网络，预测出电力用户负荷量。本发明提供的一种电力用户行为预测方法，显著提高了电力用户行为的预测精度，能够准确预测负荷聚合商的响应行为。
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公开(公告)号：CN110098922A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910248350.2
申请日：2019-03-29
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞国盾量子技术有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 闫龙川 , 俞学豪 , 李国春 , 赵子岩 , 赵丙镇 , 朱京 , 高德荃 , 陈智雨 , 何永远 , 白东霞 , 胡威 , 刘军 , 史睿 , 贾玮 , 胡倩倩 , 冯宝 , 张影 , 卞宇翔 , 吕超 , 完颜绍澎 , 刘金锁 , 汪晓岩 , 黄进 , 缪巍巍 , 韦磊 , 吴海洋 , 郭波 , 李伟 , 李维 , 刘少君 , 陆忞 , 赵新建
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种量子密钥与经典密钥的一体式融合加密装置及方法，其装置包括接受经典密钥请求模块，经典密钥生成模块，密钥加密模块，量子密钥随机数生成器，经典密钥管理模块，量子密钥管理模块，量子密钥生成模块，量子密钥协商模块和密钥发送模块；本发明由经典密钥生成模块生成经典的非对称密钥，量子密钥随机数生成器，量子密钥生成模块和量子密钥协商模块生成量子密钥，密钥加密模块将非对称密钥采用量子密钥进行一次一密的加密处理，然后由密钥发送模块发送给请求用户或业务系统。本发明通过一次一密绝对安全的加密方式来扩展非对称密钥的安全传输方式，提高了非对称密钥传输的效率和安全性。
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公开(公告)号：CN113485986B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110717117.1
申请日：2021-06-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC: G06F16/215 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/044
Abstract: 本发明公开了一种电力数据修复方法，利用SOM神经网络对历史电力数据集中电力数据进行分类处理；利用Pearson相关系数理论，获得电力数据类型满足关联性阈值的影响因素；将缺失数据的影响因素输入训练好的LSTM神经网络，获得缺失数据的电力数据类型；根据缺失数据的电力数据类型采用不同的方法对数据进行修复。本发明考虑到电力数据的复杂非线性，利用神经网络的学习能力强，能够处理非线性问题的特性，实现电力数据的修复，可有效提升分类效率和准确率。
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公开(公告)号：CN116996518B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311249967.9
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: H04L67/1008 , H04L67/63 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种多级异构算力网络调度方法、装置、系统及存储介质，所述方法的步骤包括：构建算力网络模型；获取包括多个任务的任务组，基于所述任务组初始化任务调度结果；基于预设的约束条件和任务调度结果计算第一适应度，基于所述任务调度结果中每个任务的完成时间和预设的截止时间计算第二适应度，基于所述任务调度结果中虚拟节点中任务的完成时间和当前时间计算第三适应度，基于第一适应度、第二适应度和第三适应度计算总适应度；采用遗传算法对初始化的任务调度结果进行交叉和变异操作，得到新的任务调度结果，并计算新的任务调度结果的总适应度，重复预设迭代次数，将所述总适应度最低的任务调度结果作为最终的任务调度结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109831229B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201910152088.1
申请日：2019-02-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习恢复电力通信网络中业务的方法及系统，属于通信技术领域。本发明方法包括：获取电力通信网络原始网络状态，读取网络故障信息，根据所述网络故障信息，获取网络业务故障信息；根据故障后的网络状态，初始化学习环境；根据当前拟恢复的受损业务的参数，初始化强化学习中与学习环境交互的智能体；确定当前网络状态下拟恢复的受损业务的有效动作，根据贪心法则和行为准则表在有效动作中选取一个动作实施后，更新学习环境；确定是否存在未受损业务被抢占；判断是否达到预设学习次数。本发明可以在短时间内完成电力通信网络中的故障恢复路径的选择以及业务切换方案。
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公开(公告)号：CN109831229A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910152088.1
申请日：2019-02-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习恢复电力通信网络中业务的方法及系统，属于通信技术领域。本发明方法包括：获取电力通信网络原始网络状态，读取网络故障信息，根据所述网络故障信息，获取网络业务故障信息；根据故障后的网络状态，初始化学习环境；根据当前拟恢复的受损业务的参数，初始化强化学习中与学习环境交互的智能体；确定当前网络状态下拟恢复的受损业务的有效动作，根据贪心法则和行为准则表在有效动作中选取一个动作实施后，更新学习环境；确定是否存在未受损业务被抢占；判断是否达到预设学习次数。本发明可以在短时间内完成电力通信网络中的故障恢复路径的选择以及业务切换方案。
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公开(公告)号：CN109842522B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910101988.3
申请日：2019-02-01
Applicant: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L41/0803 , H04L45/00 , H04L41/0823
Abstract: 本发明公开了一种通信路由资源的配置系统及方法，该系统包括：路由计算触发模块，用于判断是否满足路由触发条件，在满足所述路由触发条件时，生成业务路由计算申请；业务需求分析模块，用于在接收到所述业务路由计算申请时，根据业务特性确定路由计算要求，并确定路由计算前提条件；路由计算模块，用于根据当前业务路由配置信息和所述路由计算要求，并在所述业务路由计算前提条件的约束下确定业务路由资源分配结果；路由配置模块，用于根据所述业务路由资源分配结果进行业务路由资源的配置，还可以包括可靠性分析模块，用于对业务路由资源分配结果进行可靠性分析。本发明能够在满足业务传输需求的同时兼顾网络的可靠性及健壮性。
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公开(公告)号：CN110719191A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910815248.6
申请日：2019-08-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向次生失效的网络可靠性评估方法，包括：将网络的设备拓扑、数据流源节点等映射为网络的拓扑图和流分布；以聚类系数作为网络中评判节点重要性的指标，根据网络评估需求确定网络区域半径、网络中聚类系数最大区域和次生失效次数；获取网络中聚类系数最大区域中剩余正常节点集合，从集合中随机选择一个失效源点，根据流关联相继故障失效规则，计算移除网络中的任一正常节点所导致的网络相继故障，直到网络达到稳态；并根据所述网络的次生失效次数多次执行本步骤；计算剩余网络的失效节点比例和最大连通子图比例，网络效率和容量参数阈值，作为评估网络面向次生失效的可靠性的指标，用于满足对网络次生失效的可靠性进行评估的需求。
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公开(公告)号：CN118364868A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410265749.2
申请日：2024-03-08
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06N3/0455 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度矩阵分解技术的电网性能预测方法及系统包括，通过获取采集智能电网传感器中的数据并进行归一化，将归一化的数据组成原始数据矩阵并生成所述原始数据矩阵对应的指示矩阵；将若干个全连接神经网络堆叠为深度神经网络模型，并将正则化后的变量作为潜在变量输入至深度神经网络模型，同时把原始数据矩阵作为去噪自编码器的输入与输出，得到智能电网数据矩阵；基于反向传播优化算法，求出智能电网数据矩阵最佳的权重矩阵以及偏置系数，以获得对应的重建数据矩阵；本发明考虑测量数据中的非线性关系进行归一化，并利用重建数据矩阵以恢复电网丢失的测量数据，有效解决了无法提取测量数据中的非线性特征问题。
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