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公开(公告)号:CN119760678A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411816684.2
申请日:2024-12-11
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于不可克隆函数的新型电力系统安全接入资源优化方法,具体步骤包括:聚合商采集新入网设备的电量和与聚合商的距离数据,通过归一化结合权重计算新入网设备的判断指标,根据判断指标将新入网设备分为低等级设备和高等级设备两类设备;基于不可克隆函数对新入网设备在电力网联网平台的服务器上面进行注册;聚合商根据新入网设备的分类做出区分,并发送至网关处进行判断;在网关处根据判断结果分别设计单向认证和双向认证两种认证方式对低等级设备和高等级设备进行身份认证;聚合商根据判断指标设置若干个等级的容忍度,对聚合商区域范围内的各入网设备设置不同等级的容忍度,定时按照比例抽取各等级内入网设备进行再次认证。
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公开(公告)号:CN119341928A
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202411377995.3
申请日:2024-09-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H04L41/40 , H04L41/0896 , H04L41/16
Abstract: 本发明涉及一种电网通信虚拟网络嵌入方法、系统、设备及介质,其中方法包括以下步骤:通过电网虚拟化平台获取不同用户的业务请求和电网中物联网设备的物理资源,分别转化为虚拟网络的资源和底层物理网络的资源;确定电网中地面通信网络和卫星通信网络各自在节点和链路映射时的约束条件;基于约束条件,利用改进的模拟退火算法将虚拟网络映射至底层物理网络资源。
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公开(公告)号:CN118113988A
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202311567226.5
申请日:2023-11-22
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习卷积神经网的交流串联故障电弧和负载同时识别方法,包括:采集低压交流电路电流信号,建立电流信号数据库;构建基于卷积神经网的多任务学习网络模型,选取样本数据送入多任务学习网络模型进行训练与测试,得到最终多任务学习网络模型;将待检测的电流信号输入最终多任务学习网络模型,确定待检测的电流信号是否为交流串联故障电弧以及其负载种类。相应的,本发明还提出了一种基于多任务学习卷积神经网的交流串联故障电弧和负载同时识别系统。本发明构建的多任务学习网络模型采用联合学习的方式,同时完成交流串联故障电弧识别和负载识别两种任务的学习,进而提高故障电弧的检测性能,节省了时间成本和计算成本。
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