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公开(公告)号：CN112118176A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010881496.3
申请日：2020-08-27
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
IPC: H04L12/707 , H04L12/721 , H04L12/725
Abstract: 本发明属于综合数据网优化与设计技术领域，尤其涉及一种面向业务可靠性的综合数据网通道路由负载优化方法。本发明针对综合数据网业务通道分布不均而增大了电网运行风险的现状，提出了一种基于业务负载均衡的综合数据网路由优化机制,提出评价业务重要度的基于相对熵的TOPSIS方法，分析了网络承载的业务的重要性，综合设备和链路情况、失效概率和负载特征，建立了业务和网络风险度的评估模型，提出了一种基于相对熵的TOPSIS改进法来量化业务的重要度和一种均衡的业务路由选择算法。本发明能够有效均衡网络的风险度和负载，对于单业务可以有效降低路由通道运行风险，对于整体网络可以有效缓解中业务过度集中带来的风险问题。
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公开(公告)号：CN112118176B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010881496.3
申请日：2020-08-27
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
IPC: H04L45/12 , H04L45/247 , H04L45/30
Abstract: 本发明属于综合数据网优化与设计技术领域，尤其涉及一种面向业务可靠性的综合数据网通道路由负载优化方法。本发明针对综合数据网业务通道分布不均而增大了电网运行风险的现状，提出了一种基于业务负载均衡的综合数据网路由优化机制,提出评价业务重要度的基于相对熵的TOPSIS方法，分析了网络承载的业务的重要性，综合设备和链路情况、失效概率和负载特征，建立了业务和网络风险度的评估模型，提出了一种基于相对熵的TOPSIS改进法来量化业务的重要度和一种均衡的业务路由选择算法。本发明能够有效均衡网络的风险度和负载，对于单业务可以有效降低路由通道运行风险，对于整体网络可以有效缓解中业务过度集中带来的风险问题。
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公开(公告)号：CN112104554A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010880657.7
申请日：2020-08-27
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/707 , H04B3/54
Abstract: 本发明属于综合数据网优化与设计技术领域，尤其涉及一种基于链路故障的综合数据网业务差异化保护方法。本发明首先基于电力通信业务流特征，分析链路失效风险；其次，根据业务重要度和链路风险度对业务进行差异化保护，考虑负载均衡的影响，将网络中的业务向风险较低的链路上进行疏导，在为高重要度业务分配独立保护路径的基础上，复用P圈来保护高风险链路，从而同时降低网络的阻塞率和风险。本发明同时考虑业务特性与链路风险对工作路径进行保护，提高了电力通信网的资源利用率，保证电力业务的可靠传输。
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公开(公告)号：CN115412966B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210900101.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了电力物联网下基于多边缘节点协作的绿色节能卸载方法，属于电力物联网领域；首先、针对光伏发电场景，均匀分布N个汇聚节点，每个汇聚节点搭载一个边缘节点，每个汇聚节点下辖若干传感器；分别计算各汇聚节点的能量消耗模型；同时、对于传感器所产生的边缘计算任务j，按是否为时延敏感任务构建时延约束模型；然后、利用各汇聚节点的能量消耗模型以及任务的时延约束模型，搭建在满足任务时延要求的前提下最小化所有汇聚节点的能耗目标函数；最后，将目标函数的求解过程解耦为两个子问题，进行分簇和卸载，最终得到最优的绿色节能卸载结果；本发明在减少汇聚节点能耗和提升边缘计算任务完成率之间实现了较好的平衡。
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公开(公告)号：CN118366094A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410367549.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , H04N7/18
Abstract: 本发明提出了基于深度学习的动力环境视频监控智能巡检方法及系统，包括：截取动力环境视频监控系统的监控画面得到原始数据图片，对原始数据图片进行转换保存为深度学习数据集；搭建深度学习模型；采用深度学习数据集训练深度学习模型，获得训练后的深度学习模型；读取日常巡检路径至深度学习模型，对动力环境视频监控系统进行智能巡检。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115396906B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210901688.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04W16/18 , H04W28/084 , H04W52/02 , G06F18/23213 , H04L67/12 , H04W4/38
Abstract: 本发明公开了一种基于可再生能源的输电线路MEC服务部署方法，属于电力物联网数据传输领域。首先对输电线路监测系统网络及网络中各节点进行建模，在K‑means算法的基础上，根据节点的邻居节点数量以及能量因素选择簇头，并根据计算任务大小、传输跳数和能量消耗约束对输电线路监测网络拓扑进行聚类，最后在选择出的簇头节点部署MEC服务。通过本发明的方法，将MEC服务部署在邻居节点数量较多且能量充足的节点，能够使计算任务转发跳数较少，传输时延较少；同时延长网络存活时间，增强网络稳定性。
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公开(公告)号：CN115412966A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210900101.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了电力物联网下基于多边缘节点协作的绿色节能卸载方法，属于电力物联网领域；首先、针对光伏发电场景，均匀分布N个汇聚节点，每个汇聚节点搭载一个边缘节点，每个汇聚节点下辖若干传感器；分别计算各汇聚节点的能量消耗模型；同时、对于传感器所产生的边缘计算任务j，按是否为时延敏感任务构建时延约束模型；然后、利用各汇聚节点的能量消耗模型以及任务的时延约束模型，搭建在满足任务时延要求的前提下最小化所有汇聚节点的能耗目标函数；最后，将目标函数的求解过程解耦为两个子问题，进行分簇和卸载，最终得到最优的绿色节能卸载结果；本发明在减少汇聚节点能耗和提升边缘计算任务完成率之间实现了较好的平衡。
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公开(公告)号：CN115396906A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210901688.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于可再生能源的输电线路MEC服务部署方法，属于电力物联网数据传输领域。首先对输电线路监测系统网络及网络中各节点进行建模，在K‑means算法的基础上，根据节点的邻居节点数量以及能量因素选择簇头，并根据计算任务大小、传输跳数和能量消耗约束对输电线路监测网络拓扑进行聚类，最后在选择出的簇头节点部署MEC服务。通过本发明的方法，将MEC服务部署在邻居节点数量较多且能量充足的节点，能够使计算任务转发跳数较少，传输时延较少；同时延长网络存活时间，增强网络稳定性。
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公开(公告)号：CN119066195A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410896596.1
申请日：2024-07-05
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 东北电力大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明针对现有电力通信安全隐患风险等级的划分依赖人工经验导致对风险的判断和划分存在主观性和偏差，特别在大规模的复杂电力通信网络中，人工划分隐患风险等级耗时大且效率低，难以全面识别和考虑所有潜在的安全隐患风险因素，发明了一种基于知识图谱的电力通信安全隐患风险等级分类方法。首先，提出了基于BERT‑Lattice‑LSTM的电力隐患实体识别模型，通过融合字向量与词向量的方式，实现电力通信安全隐患领域专业词汇实体的边界划分。其次，根据电力通信安全隐患文本专业词汇多、句子比较长和复杂度高的特点，设计了基于语义关联的简化神经网络模型，将电力通信安全隐患长文本进行化简，并提出基于规则的电力通信安全隐患实体关系抽取方法，生成相应的电力通信安全隐患RDF(resource description framework)三元组数据模型。最后，设计了电力通信安全隐患的领域本体，建立了电力通信安全隐患知识图谱，提出了基于改进的TextCNN电力通信隐患风险等级分类模型，包含基于TransH的电力通信安全隐患知识图谱向量化表示层、基于TextCNN的电力通信隐患风险等级分类层两个部分，实现了电力通信安全隐患风险等级的自动划分。
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公开(公告)号：CN117669569A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311304383.7
申请日：2023-10-10
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 东北电力大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/091
Abstract: 本发明公开了一种基于字词向量融合的实体识别方法、系统、设备及介质，涉及信息提取技术领域，方法包括：获取待识别文本，通过BERT模型中的经通信领域词典融合后得到的Transformer处理后得到第一文本向量；将所述第一文本向量作为所述BERT模型中的下一层的输入进行处理，得到该待识别文本对应的实体类型。本发明能够通过词典适配器将外部词典知识直接集成到BERT模型中，提高实体识别的准确性，并在融合词典信息的基础上，进行后续识别，更能提高识别的准确性。
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