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公开(公告)号：CN115622998A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210824585.3
申请日：2022-07-14
Applicant: 北京邮电大学 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 中国电子技术标准化研究院
IPC: H04L67/10 , H04L67/1095 , H04L67/568 , H04L67/60
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的边缘协作缓存方法及装置，所述方法的步骤包括：边缘节点基于数据请求调用数据，划分为多个数据块，并进行标记；构建第一状态向量，输入门循环单元中，得到第一隐藏状态向量，输入到边缘节点预训练的目标网络中，输出第一动作；基于第一动作更改边缘节点内保存的数据块，并基于变更数据块的边缘节点和另一个调用的数据块构建第二状态向量，进一步基于门循环单元得到第二隐藏状态向量；将第二隐藏状态向量输入到中心节点的价值网络中，得到估计动作，输出估计动作对应的估计值，基于估计值计算目标值；基于目标值计算得到损失函数值，更新价值网络中的网络参数，将价值网络中的网络参数同步至的目标网络。
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公开(公告)号：CN115022311A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210292370.1
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京邮电大学 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 中国电子技术标准化研究院
Abstract: 本发明提供一种微服务容器实例的选择方法及装置，方法包括：接收用户终端基于应用程序发出的多个并发请求，将每个并发请求根据请求的应用程序的微服务结构分解成多个子任务，每个子任务对应应用程序中一个微服务；每一微服务部署有多个容器实例；根据每一子任务在不同容器实例上的实际完成时间以及完成每一并发请求对应的网络资源损耗，为每一子任务在对应的微服务所部署的多个容器实例中选择一个容器实例。基于此，不仅能够在请求对应的应用程序规定的时延内完成对应的多个并发请求，并且尽量减少完成请求需要的网络资源。
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公开(公告)号：CN115022311B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210292370.1
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京邮电大学 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 中国电子技术标准化研究院
Abstract: 本发明提供一种微服务容器实例的选择方法及装置，方法包括：接收用户终端基于应用程序发出的多个并发请求，将每个并发请求根据请求的应用程序的微服务结构分解成多个子任务，每个子任务对应应用程序中一个微服务；每一微服务部署有多个容器实例；根据每一子任务在不同容器实例上的实际完成时间以及完成每一并发请求对应的网络资源损耗，为每一子任务在对应的微服务所部署的多个容器实例中选择一个容器实例。基于此，不仅能够在请求对应的应用程序规定的时延内完成对应的多个并发请求，并且尽量减少完成请求需要的网络资源。
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公开(公告)号：CN115392106A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210807760.8
申请日：2022-07-10
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
Abstract: 基于VMD‑JAYA‑LSSVM的风机叶片结冰状态评估方法，包括如下步骤：基于VMD算法分解风速序列，对风速信号进行降噪处理；利用JAYA算法对LSSVM的参数进行优化，得到优化预测模型并对风电功率进行预测；基于滑动窗口算法的叶片结冰检测分析。本发明为纯数据驱动，不需要风机系统复杂的先验知识，在应用方面实现过程简单；相比于额外布置传感器检测叶片结冰的直接检测法，本发明不需大量额外资金投入且不用考虑额外传感器可靠性等问题，具有显著的成本优势和可靠性优势，降低人力成本；相比于其他间接法检测叶片结冰，此方法实现较为简单，且在经过算法参数优化、数据归一化和反归一化后，可得到较高的检测准确率。
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公开(公告)号：CN115377961A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210811761.X
申请日：2022-07-11
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
Abstract: 基于topsis和TCN的单风机功率预测方法，包括如下步骤：汇总风电功率预测原始数据集，包含风机状态信息、环境信息，对原始数据集进行归一化，得到归一化后数据集；通过topsis方法将归一化后数据集中同含义相近的多列指标数据整合为一列指标，形成降维的数据集；将降维的数据集分为训练集和测试集，通过降维的数据集的训练集，对TCN网络进行训练，得到最佳TCN网络参数；通过测试集对训练好的TCN模型进行验证，得到误差，验证其有效性。本发明通过TCN中的卷积网络具有可并行计算的特性，能够有效解决耗时过长的问题；通过topsis方法平衡了多指标数据的尺度，解决了数据预处理过程中，数据只能简单归一化的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113869742A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111150833.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于行动家和评论家网络的综合供需侧的电力调度系统，包括行动家神经网络和评论家神经网络，并向综合能源电网输出满足预设条件的电力调度方案，行动家神经网络基于行动家网络参数和约束参数对状态信息进行训练，输出相应的电力调度方案；控制单元获取反馈信息，评论家神经网络基于评论家网络参数对反馈信息和输入的电力调度方案进行训练，输出评论信息并更新评论家网络参数；行动家神经网络根据评论信息更新行动家网络参数和约束参数，并基于更新后的参数输出新的电力调度方案，直至输出满足优化条件的电力调度方案。本发明根据综合能源电网的反馈信息不断更新神经网络参数以及约束参数得到最优的电力调度方案，更加智能。
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公开(公告)号：CN113869742B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202111150833.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于行动家和评论家网络的综合供需侧的电力调度系统，包括行动家神经网络和评论家神经网络，并向综合能源电网输出满足预设条件的电力调度方案，行动家神经网络基于行动家网络参数和约束参数对状态信息进行训练，输出相应的电力调度方案；控制单元获取反馈信息，评论家神经网络基于评论家网络参数对反馈信息和输入的电力调度方案进行训练，输出评论信息并更新评论家网络参数；行动家神经网络根据评论信息更新行动家网络参数和约束参数，并基于更新后的参数输出新的电力调度方案，直至输出满足优化条件的电力调度方案。本发明根据综合能源电网的反馈信息不断更新神经网络参数以及约束参数得到最优的电力调度方案，更加智能。
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公开(公告)号：CN115982928A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211212978.5
申请日：2022-09-29
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 , 南瑞智能配电技术有限公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网雄安思极数字科技有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 赵劭康 , 祝金会 , 李津 , 马涛 , 侯磊 , 曹晓波 , 杨天阔 , 杨鑫 , 赵明达 , 李娜 , 杨旭升 , 王冰 , 景栋盛 , 周游 , 徐丹 , 王仕俊 , 程紫运 , 梁魁 , 童波 , 李扬
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/10 , G06F113/14 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请涉及一种多能流混合模型求解方法、系统、存储介质和装置。其中，方法包括：采集综合能源系统中的多种类型数据，形成数据文件，并将数据文件输入至多能流系统模型中；分析不同能流系统之间的拓扑关系，形成关联矩阵；对数据文件中的数据进行标幺化处理，形成标幺化数据；对系统状态的初值按照标幺化数据值赋值，设置初始迭代次数，并按照实际需要设置最大迭代次数；根据关联矩阵对系统状态量进行潮流计算，判断计算结果是否收敛，若是，计算结束并得到仿真结果；否则，根据计算结果修正状态量，并进行迭代运算，当达到最大迭代次数时，计算结束并得到仿真结果。本申请具有提高常规能源的综合利用率、增加可再生能源在能源系统中比重的效果。
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公开(公告)号：CN115828441A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210808212.7
申请日：2022-07-10
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F119/10
Abstract: 基于条件生成对抗网络的风机出力场景生成和缩减方法，包括如下步骤：随机初始化生成器网络参数，从正态高斯分布中提取随机噪声，将噪声批量输入生成器网络，生成器生成样本；随机初始化鉴别器网络参数，归一化处理真实样本，将生成样本和真实样本批量输入鉴别器网络，鉴别器输出判别值；计算生成器与鉴别器的损失函数，采用RMSprop优化算法更新生成器与鉴别器的权重参数；若训练未结束，即损失函数未收敛，则返回下一轮训练；当训练次数达到给定次数时或损失函数收敛，停止训练并保存生成器网络最优的参数；输入随机噪声，生成器输出风机出力场景；为提高计算速度，采取同步回代场景缩减方法生成具有时空相关性的各工业园区风机出力场景。
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公开(公告)号：CN118627024A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410584112.X
申请日：2024-05-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种中低压配电网拓扑辨识方法及系统，方法包括：获取所述中低压配电网中相量测量单元μPMUs的电压和电流相量数据；根据所述电压和电流的相量数据，采用基于稀疏性的正则化方式建立初始拓扑辨识模型；采用自适应lasso回归算法对所述初始拓扑辨识模型进行凸松弛处理，得到拓扑辨识凸模型；通过相似性变换对所述拓扑辨识凸模型进行优化，得到优化后的中低压配电网拓扑辨识模型；对所述中低压配电网拓扑辨识模型进行求解，得到节点导纳矩阵，基于求得的节点导纳矩阵确定所述中低压配电网的拓扑状态。本发有效提高了对配电网拓扑状态的识别精度和识别效率。
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